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实践总结

开发 Electron 桌面端应用时，我遇到了一个常见但又棘手的问题：录音功能。本文将分享我的实践经历，包括为什么 ScriptProcessor 蓝屏、为什么 AnalyserNode 会导致音频噪声，以及最终使用 AudioWorklet 的完整解决方案。

一、背景

在 Electron 桌面端项目中，我需要实现实时音频采集，并通过 WebSocket 将 PCM 数据发送给后端进行 AI 处理或存储。最初的方案是使用 Web Audio API 中的ScriptProcessorNode，后来尝试过AnalyserNode，最终才稳定使用AudioWorkletNode。

ScriptProcessorNode：在mac和windows环境下打开麦克风以后，系统蓝屏了。

AnalyserNode：在mac和windows环境下打开麦克风以后，系统没有蓝屏，但是实时语音给后端，后端最后生成的录音文件有噪音，AnalyserNode 本来就不是用来“录音”的，AnalyserNode的设计目的只有一个：“可视化音频（波形 / 频谱）”

AudioWorkletNode：高性能、低延迟、干净 PCM。

录音功能涉及的技术点：

• 浏览器端获取麦克风权限（getUserMedia）
• 实时音频采集与处理（Web Audio API）
• WebSocket 流式传输音频
• Electron 特有环境适配（桌面端文件路径、协议差异）

二、方案演变

1️⃣ ScriptProcessorNode

使用场景：Web Audio API 的老方案，支持实时 PCM 处理。

代码示例：

const processor = audioContext.createScriptProcessor(4096, 1, 1); processor.onaudioprocess = (e) => { const inputData = e.inputBuffer.getChannelData(0); // 转 Int16 并发送给后端 }; source.connect(processor); processor.connect(audioContext.destination);

遇到的问题：

• Electron 桌面端开启麦克风时容易蓝屏或崩溃。
• 原因是 ScriptProcessor 在渲染线程执行，CPU 占用高且对系统兼容性差。
• 在 Windows 上尤其明显，低版本 Electron / Node 环境容易触发系统级错误。

结论：ScriptProcessor 不适合 Electron 桌面端稳定录音。

2️⃣ AnalyserNode

使用场景：我尝试用 AnalyserNode 采集音频信号，通过getFloatTimeDomainData获取 PCM 数据。

实现逻辑：

const analyser = audioContext.createAnalyser(); analyser.fftSize = 2048; source.connect(analyser); function captureAudio() { const buffer = new Float32Array(analyser.fftSize); analyser.getFloatTimeDomainData(buffer); // 转 Int16 并发送 }

遇到的问题：

• 音频文件播放时出现明显噪声。
• 原因：

• • AnalyserNode 的主要用途是可视化频谱分析，而不是精确音频捕获。
  • getFloatTimeDomainData的采样可能存在丢帧和抖动。
  • 导致 PCM 数据质量下降，音频后端识别或播放不稳定。

结论：AnalyserNode 不适合生成干净的音频流。

3️⃣ AudioWorkletNode

解决方案：Web Audio API 的新标准，专门用于高性能、低延迟音频处理。

特点：

• 在音频渲染线程（AudioWorkletGlobalScope）运行，不阻塞主线程。
• 可以处理任意采样率、精确输出 PCM 数据。
• 与 WebSocket 流式传输结合，可以实时发送音频给后端。

核心实现逻辑：

1. 获取麦克风流

const stream = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({ audio: { sampleRate: 16000, channelCount: 1, echoCancellation: true, noiseSuppression: true, } });

1. 创建 AudioContext 并加载 Worklet

audioContext = new AudioContext(); await audioContext.audioWorklet.addModule('audio-processor.js'); audioWorkletNode = new AudioWorkletNode(audioContext, 'pcm-processor');

1. 接收 PCM 数据并通过 WebSocket 发送

audioWorkletNode.port.onmessage = (event) => { const { type, data } = event.data; if(type === 'pcmData') { ws.send(data.buffer); } };

1. 音频格式说明

• Raw PCM，16-bit 有符号整型（Int16）
• 单声道（Mono）
• 目标采样率：16,000 Hz
• 无文件头，实时流式发送

⚠️ 注意：AudioContext 采样率可能不是 16k，Worklet 内部需重采样，否则后端 ASR 识别会有问题。

三、Electron 特殊处理

在 Electron 桌面端，有几个问题需要注意：

1. 文件路径

const baseUrl = window.location.href; const processorPath = new URL('./audio-processor.js', baseUrl).href; await audioContext.audioWorklet.addModule(processorPath);

• 开发环境用http://localhost:...
• 打包后用file://或相对路径

1. 权限问题

• macOS 需在系统偏好设置允许应用访问麦克风
• Windows 需确保应用有麦克风访问权限

1. 多次录音清理

• 停止录音前，关闭AudioWorkletNode、AudioContext、MediaStream，避免内存泄漏或蓝屏。

四、总结经验

最终选择：AudioWorkletNode

• 稳定性高
• 音频质量好，适合后端 ASR 或语音分析
• 支持实时流式发送，和 WebSocket 完美配合

五、经验建议

1. 务必在 Worklet 内重采样，确保和后端期望采样率一致（如 16k）。
2. WebSocket 发送时，保证数据是Int16 ArrayBuffer，并按一定缓冲大小发送。
3. 停止录音时，彻底清理 AudioWorklet、AudioContext、MediaStream，否则容易内存泄漏。
4. Electron 路径适配：开发环境用window.location.origin，打包后用相对路径或new URL()。

六、后续优化方向

• 音频压缩：可将 PCM 转成 Opus / WAV 再发送，降低网络带宽
• ASR 前端降噪：在 Worklet 内实现噪声抑制
• 断网重连：WebSocket 流式发送需考虑网络波动

七、总结

从 ScriptProcessor 蓝屏，到 AnalyserNode 噪声，再到 AudioWorkletNode 的稳定实现，这个过程充分说明了：

• Electron 桌面端录音需要高性能音频处理
• AudioWorklet 是目前唯一稳定、可控、干净的方案
• 实现流式 PCM 发送需要关注采样率、数据类型、缓冲大小

通过这套方案，我的桌面端录音功能在 Windows / macOS 都实现了稳定、低延迟、干净的实时音频传输。