面试主观题

当然可以！作为一名有 7 年经验的前端工程师，一个月的时间足以让你做好充分的准备。以下是一个详细的面试规划，帮助你在有限的时间内高效地准备面试： 第 1 周：自我评估与市场调研

1. 自我评估 技能盘点：列出你掌握的所有前端技术（HTML、CSS、JavaScript、框架如 React、Vue、Angular 等）、工具（如 Webpack、Babel、Git 等）和开发流程（如敏捷开发、代码规范等）。 项目经验：整理过去 7 年中你参与过的重要项目，包括项目背景、你的角色、技术栈、遇到的挑战及解决方案等。 优势与不足：分析自己的优势和需要提升的技能点。

2. 市场调研 行业动态：关注前端开发领域的最新趋势，如新的框架、工具、性能优化技术等。 目标公司：确定你想投递的公司，了解它们的产品、技术栈、企业文化等。 职位要求：查看目标公司的职位描述，明确它们对前端工程师的要求。 第 2 周：技术复习与项目准备

3. 技术复习 基础知识：复习 HTML、CSS 和 JavaScript 的基础知识，包括 DOM 操作、事件处理、闭包、原型链等。 框架复习：重点复习你最熟悉的前端框架（如 React、Vue 或 Angular），包括生命周期、组件通信、状态管理等。 工具与流程：复习常用的开发工具和流程，如 Webpack、Babel、ESLint、版本控制（Git）等。 算法与数据结构：复习基本的算法和数据结构，如数组、链表、栈、队列、排序算法等，虽然前端面试中算法题较少，但掌握这些知识有助于解决复杂问题。

4. 项目准备 项目整理：选择 2-3 个最具代表性的项目，准备详细的项目介绍，包括项目背景、技术栈、你的贡献、遇到的挑战及解决方案。 代码优化：检查这些项目的代码，确保代码规范、可读性强，可以作为面试中的代码展示。 项目演示：准备项目演示的 PPT 或文档，重点展示项目的亮点和你的技术能力。 第 3 周：模拟面试与问题准备

5. 模拟面试 自我介绍：准备一段简洁明了的自我介绍，突出你的工作经验、技术能力和职业目标。 常见问题：准备回答常见的面试问题，如“为什么离开上一家公司”“你的职业规划是什么”等。 技术问题：准备回答常见的技术问题，如“如何优化前端性能”“如何实现响应式设计”等。 行为面试：准备回答行为面试问题，如“请举例说明你如何解决一个技术难题”“你如何与团队合作”等。 提问环节：准备一些问题向面试官提问，如“公司的技术栈有哪些”“团队的开发流程是怎样的”等。

6. 模拟面试实践 找朋友帮忙：找有经验的朋友或同事进行模拟面试，让他们提出问题并给出反馈。 自我评估：录制自己的模拟面试过程，事后观看并分析自己的表现，找出不足之处并改进。 第 4 周：投递简历与面试准备

7. 简历优化 简历精简：确保简历简洁明了，突出重点，控制在 1-2 页。 项目描述：详细描述你的项目经验，突出你的技术能力和解决问题的能力。 技能清单：列出你掌握的所有技能，包括编程语言、框架、工具等。 个人成就：如果有，可以添加一些个人成就，如获得的证书、奖项等。

8. 面试准备 面试材料：准备好面试所需的材料，如简历、项目代码、证书等。 面试环境：如果是远程面试，确保你的网络稳定，设备正常，环境安静。 心态调整：保持积极的心态，相信自己的能力，不要过于紧张。 持续行动 每日学习：每天安排时间复习技术知识，保持学习的状态。 关注动态：持续关注前端领域的最新动态，确保你的知识是最新的。 积极投递：根据目标公司和职位要求，积极投递简历，争取更多的面试机会。 总结 通过以上规划，你可以系统地准备面试，提升自己的竞争力。记住，面试不仅是一个展示你技术能力的机会，也是一个了解公司和团队的机会。祝你面试顺利，找到心仪的工作！

自我介绍

我叫沈君鸿，刚从编程猫离职，在编程猫就职期间就任前端开发岗位，主要负责的项目有 kn 编辑器。

在职过程中，主要参与开发了 kn 编辑器中的控制台、录音编辑功能、用户反馈以及认知 ai 等功能。

其中我在 kn 编辑器的控制台功能是帮助用户调试积木的关键工具。用户可以通过控制台查看代码执行过程中的变量值、输出结果和错误信息。由于我们的目标用户包括编程初学者和儿童，控制台的性能和用户体验尤为重要。

我还在 kn 编辑器中开发了音频相关的功能， 例如录制、裁剪、加速等功能。在裁剪音频的时候，我通过 audioContext 的 createBufferSource 创建一个音频源，通过 createBuffer 创建一个音频缓冲区，通过 decodeAudioData 解码音频数据，通过 connect 连接音频源和音频目的地，通过 start 和 stop 控制音频播放的开始和结束。

最近做的比较有意思的一个项目是 AI 相关的，摄像头人脸识别结合 AI，通过摄像头拍摄人脸，然后通过 AI 识别人脸的表情，然后根据表情的不同，展示喜怒哀乐。这个项目中我主要负责的是前端部分，通过 getUserMedia 获取摄像头的视频流，然后通过 canvas 将视频流渲染到页面上，然后在 web-worker 通过 face-api.js 这个库识别人脸，然后根据人脸的表情，展示喜怒哀乐。

控制台功能具体实现

这个功能在初期实现时遇到了一些性能问题:在运行的时候，如果放入了重复执行这块积木，则添加数据到控制台的函数会被频繁调用，导致页面出现明显的卡顿，尤其在数据量比较大的时候。特别是在低端设备上，这种情况会导致明显的界面卡顿，影响用户体验。

我主要用 Chrome DevTools 的 Performance 面板 来分析性能瓶颈。比如在控制台功能中，我发现滚动卡顿时，FPS 掉到 20 左右。通过火焰图，我看到主线程被 updateTerminalCount 和 DOM 重绘占满，每帧耗时 30-40ms。我还用了 Memory 面板，发现 DOM 节点数达到 5000+，内存占用很高。

为了更细致地分析，我用 performance.now() 测量了 updateTerminalCount 的执行时间，发现单次调用就 20ms，高频触发下问题更严重。另外，我用 React Profiler 检查了组件渲染，发现虚拟列表的 rowRenderer 有不必要重渲染。

基于这些数据，我用 requestAnimationFrame 优化了更新频率，引入 react-virtualized 减少 DOM 节点，优化后 FPS 回到 50-60，内存占用降了 70% 左右。如果是整体性能评估，我还会用 Lighthouse 看看 TBT 或 CLS，确保用户体验全面提升。”

为了解决这个问题，我首先分析了性能瓶颈，发现每次频繁更新数据都会堵塞主线程，于是我引入了 requestAnimationFrame 将数据的更新逻辑绑定到浏览器的重绘周期上，确保回调函数在下一次重绘前执行。这样可以有效避免短时间内的高频操作堆积。我还加了一个简单的性能监控：如果回调执行时间超过 16.6 毫秒（也就是 60 帧每秒的阈值），我会记录更新次数，并在达到一定阈值后批更新，避免无意义的性能损耗。

class ConsoleStore {
  // 使用Map存储，提高查找和更新效率
  consoleData = new Map();

  // 批量更新机制
  pendingUpdates = [];
  isUpdateScheduled = false;

  addConsoleItem(item) {
    this.pendingUpdates.push(item);

    if (!this.isUpdateScheduled) {
      this.isUpdateScheduled = true;

      // 使用requestAnimationFrame进行批量更新
      const start = performance.now();
      requestAnimationFrame(() => {
        // 批量处理所有待更新数据
        this.processPendingUpdates();

        const end = performance.now();
        // 性能监控 (可以说是根据实际测试调整的）。

        if (this.rAFErrorCount < 20 && end - start > 16.6) {
          this.rAFErrorCount++;
          // 当性能问题累积到一定程度，启用降级策略
          if (this.rAFErrorCount >= 10) {
            this.enableLowPerformanceMode();
          }
        }

        this.isUpdateScheduled = false;
      });
    }
  }
}

因为数据量可能达到几千条甚至更多，我选用了 react-virtualized 来实现虚拟列表。只渲染可视区域内的单元格，并通过 CellMeasurerCache 预计算每个单元格的高度，避免重复测量和计算。这样不仅减少了 DOM 操作，还显著提升了滚动时的流畅度。最终，这个优化让控制台在高负载场景下的渲染性能提升了大约 30%，用户反馈卡顿问题基本消失。

人脸识别功能的技术选型

我选择了 face-api.js。它基于 tensorflow.js，直接在浏览器里跑深度学习模型，不需要后端支持，这非常符合我的需求。它提供了开箱即用的功能，比如人脸检测、68 个关键点定位和人脸识别，而且预训练模型已经内置，我可以直接加载使用，开发效率很高。比如，我用它的 detectAllFaces 方法就能快速检测视频流中的人脸，再结合 withFaceLandmarks 提取特征，整个过程几行代码就搞定。

它的性能也不错，虽然在低端设备上可能稍微慢一点，但通过调整模型大小（比如用 tinyFaceDetector）

我其实也考虑过其他选项，比如 tracking.js 或自己基于 OpenCV.js 实现。tracking.js 更轻量，但功能有限，只能做基本的检测，不支持人脸识别或表情分析。OpenCV.js 很强大，但需要自己训练模型，开发周期会拉长，而且前端运行效率不如 face-api.js 优化得好。所以综合来看，face-api.js 是最适合我项目需求的。

人脸识别功能的具体实现

import { useCallback, useEffect, useRef, useState } from "react";
import * as faceapi from "face-api.js";

type CameraStatus = "TURN_OFF" | "TURN_ON" | "PAUSED";

const translateExpression = (expression: string): string => {
  const expressionMap: Record<string, string> = {
    neutral: "平静",
    happy: "开心",
    sad: "伤心",
    angry: "生气",
    fearful: "害怕",
    disgusted: "厌恶",
    surprised: "惊讶",
  };

  return expressionMap[expression] || expression;
};

export const useCamera = (
  videoRef: React.RefObject<HTMLVideoElement>,
  canvasRef: React.RefObject<HTMLCanvasElement>,
  setDetectionInfo: (info: string) => void
) => {
  const [status, setStatus] = useState < CameraStatus > "TURN_OFF";
  const streamRef = (useRef < MediaStream) | (null > null);
  const animationFrameId = (useRef < number) | (null > null);

  const processFrame = useCallback(async () => {
    if (status !== "TURN_ON" || !videoRef.current || !canvasRef.current) return;
    try {
      const options = new faceapi.TinyFaceDetectorOptions({
        inputSize: 320,
        scoreThreshold: 0.5,
      });
      const detection = await faceapi.detectSingleFace(
        videoRef.current,
        options
      );

      const ctx = canvasRef.current.getContext("2d");
      if (!ctx) return;

      ctx.clearRect(0, 0, canvasRef.current.width, canvasRef.current.height);
      if (detection) {
        const detections = await faceapi
          .detectAllFaces(videoRef.current, options)
          .withFaceLandmarks()
          .withFaceExpressions()
          .withAgeAndGender();

        if (detections.length > 0) {
          const detection = detections[0];

          const dims = faceapi.matchDimensions(
            canvasRef.current,
            videoRef.current,
            true
          );
          const resizedResults = faceapi.resizeResults(detection, dims);

          faceapi.draw.drawDetections(canvasRef.current, resizedResults);
          faceapi.draw.drawFaceLandmarks(canvasRef.current, resizedResults);

          const expressions = detection.expressions;
          const maxExpression = Object.entries(expressions).reduce((a, b) =>
            a[1] > b[1] ? a : b
          );

          const info = `
            年龄: ${Math.round(detection.age)}
            性别: ${detection.gender}
            表情: ${translateExpression(maxExpression[0])}
            置信度: ${Math.round(maxExpression[1] * 100)}%
          `;

          setDetectionInfo(info);
        }
      } else {
        setDetectionInfo("未检测到人脸");
      }
    } catch (error) {
      console.error("Error processing frame:", error);
    }

    animationFrameId.current = requestAnimationFrame(processFrame);
  }, [status, setDetectionInfo]);

  const startCamera = async () => {
    try {
      const stream = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({
        video: {
          width: { ideal: 640 },
          height: { ideal: 480 },
          facingMode: "user",
        },
      });

      if (videoRef.current && canvasRef.current) {
        videoRef.current.srcObject = stream;
        await videoRef.current.play();

        canvasRef.current.width = videoRef.current.videoWidth;
        canvasRef.current.height = videoRef.current.videoHeight;

        streamRef.current = stream;
        setStatus("TURN_ON");
        processFrame();
      }
    } catch (error) {
      console.error("Failed to start camera:", error);
    }
  };

  const stopCamera = () => {
    if (streamRef.current) {
      streamRef.current.getTracks().forEach((track) => track.stop());
      streamRef.current = null;
    }

    if (videoRef.current) {
      videoRef.current.srcObject = null;
    }

    if (animationFrameId.current) {
      cancelAnimationFrame(animationFrameId.current);
      animationFrameId.current = null;
    }

    if (canvasRef.current) {
      const ctx = canvasRef.current.getContext("2d");
      ctx?.clearRect(0, 0, canvasRef.current.width, canvasRef.current.height);
    }

    setStatus("TURN_OFF");
    setDetectionInfo("未检测");
  };

  const pauseCamera = () => {
    if (status === "TURN_ON" && videoRef.current) {
      videoRef.current.pause();
      setStatus("PAUSED");

      if (animationFrameId.current) {
        cancelAnimationFrame(animationFrameId.current);
        animationFrameId.current = null;
      }
    }
  };

  const resumeCamera = async () => {
    if (status === "PAUSED" && videoRef.current) {
      try {
        await videoRef.current.play();
        setStatus("TURN_ON");
        processFrame();
      } catch (error) {
        console.error("Failed to resume camera:", error);
        stopCamera();
      }
    }
  };

  useEffect(() => {
    return () => {
      stopCamera();
    };
  }, []);

  return {
    status,
    startCamera,
    stopCamera,
    pauseCamera,
    resumeCamera,
  };
};

face-api.js 遇到的问题以及解决方法

1. 性能问题

问题描述：减少图像分辨率：降低输入图像的分辨率可以显著提高处理速度。

const resized = faceapi.resizeResults(detections, { width: 320, height: 240 });

1. 使用 Web Worker：将图像处理任务放在 Web Worker 中，避免主线程阻塞。

const worker = new Worker("worker.js");
worker.postMessage(imageData);
worker.onmessage = (event) => {
  const result = event.data;
  // 处理结果
};

问题: 在项目中，我遇到了 face-api 在低端设备上性能不佳的问题。

解决方法:

1. 性能优化: 我通过减少检测频率和使用 Web Workers 来处理计算密集型任务，从而减轻主线程的负担。

2. 降采样处理: 我对视频流进行了降采样处理，以减少计算量。

3. 模型优化: 我选择了更适合移动设备的轻量级模型，并优化了模型的加载时间。

问题: face-api 在某些复杂场景下的识别精度不高。

解决方法:

1. 置信度阈值: 我设置了置信度阈值，过滤掉低置信度的识别结果。

2. 多帧平均法: 我使用了多帧平均法来提高识别的稳定性，减少单帧识别错误的影响。

// 多帧平均算法实现
class ExpressionSmoother {
  constructor(frameCount = 5) {
    this.frameCount = frameCount;
    this.expressionHistory = [];
    this.weights = this.generateWeights(frameCount);
  }

  // 生成递增权重，越新的帧权重越大
  generateWeights(count) {
    const weights = [];
    let sum = 0;
    for (let i = 1; i <= count; i++) {
      const weight = i * i; // 平方增长权重
      weights.push(weight);
      sum += weight;
    }
    // 归一化权重
    return weights.map((w) => w / sum);
  }

  // 添加新的表情识别结果
  addFrame(expressions) {
    this.expressionHistory.push(expressions);
    if (this.expressionHistory.length > this.frameCount) {
      this.expressionHistory.shift();
    }
    return this.getSmoothedResult();
  }

  // 计算加权平均结果
  getSmoothedResult() {
    if (this.expressionHistory.length === 0) return null;

    const result = {};
    const expressionTypes = Object.keys(this.expressionHistory[0]);

    expressionTypes.forEach((type) => {
      let weightedSum = 0;
      let weightSum = 0;

      for (let i = 0; i < this.expressionHistory.length; i++) {
        const weight = this.weights[i] || 0;
        weightedSum += this.expressionHistory[i][type] * weight;
        weightSum += weight;
      }

      result[type] = weightedSum / weightSum;
    });

    return result;
  }
}
// 在人脸识别流程中应用多帧平均
const expressionSmoother = new ExpressionSmoother(8); // 使用8帧平均

async function processFrame() {
  if (!videoRef.current || status !== "TURN_ON") return;

  try {
    const detections = await faceapi
      .detectAllFaces(videoRef.current, options)
      .withFaceExpressions();

    if (detections.length > 0) {
      // 获取原始表情识别结果
      const rawExpressions = detections[0].expressions;

      // 应用多帧平均算法
      const smoothedExpressions = expressionSmoother.addFrame(rawExpressions);

      // 获取最高置信度的表情
      const maxExpression = Object.entries(smoothedExpressions).reduce((a, b) =>
        a[1] > b[1] ? a : b
      );

      // 更新UI显示
      setDetectionInfo(`表情: ${translateExpression(maxExpression[0])}
                        置信度: ${Math.round(maxExpression[1] * 100)}%`);
    }
  } catch (error) {
    console.error("Error in face detection:", error);
  }

  requestAnimationFrame(processFrame);
}

1. 用户反馈: 我在界面上提供了反馈，让用户知道识别结果可能不准确，并提示用户调整环境或姿势。

2. 性能优化：减少检测频率和使用 Web Workers 问题背景 在实时人脸检测中，如果每一帧都进行检测，可能会导致主线程负担过重，尤其是在低端设备上，页面会出现卡顿或延迟。

解决方法 减少检测频率：通过设置时间间隔（例如每 200ms 检测一次），而不是每一帧都检测。

使用 Web Workers：将计算密集型任务（如人脸检测）放到 Web Workers 中执行，避免阻塞主线程。

// 设置检测频率
let lastDetectionTime = 0;
const detectionInterval = 200; // 每200ms检测一次

async function detectFaces() {
  const now = Date.now();
  if (now - lastDetectionTime > detectionInterval) {
    lastDetectionTime = now;
    const detections = await faceapi.detectAllFaces(videoElement, options);
    // 处理检测结果
    updateUI(detections);
  }
  requestAnimationFrame(detectFaces); // 继续循环
}

// 使用 Web Workers
const worker = new Worker("face-detection-worker.js");
worker.onmessage = (event) => {
  const detections = event.data;
  updateUI(detections);
};

videoElement.addEventListener("play", () => {
  const canvas = document.createElement("canvas");
  const context = canvas.getContext("2d");
  setInterval(() => {
    context.drawImage(videoElement, 0, 0, canvas.width, canvas.height);
    const imageData = context.getImageData(0, 0, canvas.width, canvas.height);
    worker.postMessage(imageData);
  }, detectionInterval);
});

1. 降采样处理：减少计算量 问题背景 高分辨率的视频流会显著增加计算量，尤其是在移动设备上，可能导致检测速度变慢。

解决方法 降采样处理：将视频流的分辨率降低（例如从 1080p 降到 480p），以减少输入图像的大小，从而减少计算量。

// 创建降采样后的 canvas
const canvas = document.createElement('canvas');
canvas.width = 640; // 降低分辨率
canvas.height = 480;
const context = canvas.getContext('2d');

// 将视频帧绘制到降采样后的 canvas
videoElement.addEventListener('play', () => {
    setInterval(() => {
        context.drawImage(videoElement, 0, 0, canvas.width, canvas.height);
        const imageData = context.getImageData(0, 0, canvas.width, canvas.height);
        const detections = await faceapi.detectAllFaces(canvas, options);
        updateUI(detections);
    }, detectionInterval);
});

1. 模型优化：选择轻量级模型并优化加载时间 问题背景 face-api 提供了多种预训练模型，有些模型较大，加载时间较长，尤其是在网络较慢的情况下。

解决方法 选择轻量级模型：使用 tinyFaceDetector 或 ssdMobilenetv1 这类轻量级模型，而不是较大的 mtcnn 模型。

优化模型加载：通过 CDN 加速模型加载，或使用本地缓存。

// 加载轻量级模型
Promise.all([
  faceapi.nets.tinyFaceDetector.loadFromUri("/models"),
  faceapi.nets.faceLandmark68Net.loadFromUri("/models"),
  faceapi.nets.faceExpressionNet.loadFromUri("/models"),
]).then(startDetection);

// 使用本地缓存
if (localStorage.getItem("face-api-models")) {
  const models = JSON.parse(localStorage.getItem("face-api-models"));
  faceapi.nets.tinyFaceDetector.loadFromDisk(models);
} else {
  faceapi.nets.tinyFaceDetector.loadFromUri("/models").then(() => {
    localStorage.setItem("face-api-models", JSON.stringify("/models"));
  });
}

场景 在移动设备上，轻量级模型可以显著减少加载时间和内存占用。

在网络较慢的情况下，使用本地缓存可以避免每次加载模型的延迟。

音频编辑功能具体实现

// 创建音频上下文
const audioContext = new (window.AudioContext || window.webkitAudioContext)();

// 创建音频处理图
const source = audioContext.createBufferSource(); // 音源节点
const gainNode = audioContext.createGain(); // 音量控制节点
const analyser = audioContext.createAnalyser(); // 分析节点

// 连接节点
source.connect(gainNode);
gainNode.connect(analyser);
analyser.connect(audioContext.destination);

• 功能模块

声音录制：通过 WebRTC 的 getUserMedia API 获取用户的麦克风输入，实现声音的录制功能。

• 录制：用 MediaRecorder 捕获麦克风音频，保存为 MP3 Blob。

• 解码：用 decodeAudioData 转为 AudioBuffer。在转为 wav 格式时，用 WavEncoder 编码。

• 播放：用 createBufferSource 创建音频源，连接到扬声器播放。

// 使用 Web Audio API 解码音频
const stream = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({ audio: true });
recorder = new MediaRecorder(stream);
const chunks = [];
recorder.ondataavailable = (e) => chunks.push(e.data);
recorder.onstop = async () => {
  audioBlob = new Blob(chunks, { type: "audio/mp3" });
  const arrayBuffer = await audioBlob.arrayBuffer();
  audioBuffer = await audioContext.decodeAudioData(arrayBuffer);
  visualizeAudio(audioBuffer);
};
recorder.start();

• 音频编辑：借助 Web Audio API 提供的音频处理节点（如 AudioBufferSourceNode、GainNode、WaveShaperNode 等），实现了音频的剪辑、添加音效等功能。用户可以对录制的音频进行自由编辑，裁剪掉不需要的部分。

const source = audioContext.createBufferSource();
source.buffer = audioBuffer;
source.playbackRate.value = 1.5; // 实时加速
source.connect(audioContext.destination);
source.start();

实时音频处理：通过 Web Audio API 的实时音频处理能力，实现了音频的实时加速、减速加减音量等功能。用户可以在录制或播放过程中实时调整音频的音调和速度，创造出独特的音频效果，增加了音频编辑的趣味性和灵活性。

// 加速音频
function speedUpAudio(speed) {
  if (!audioBuffer) return alert("请先录音");
  const pcmData = audioBuffer.getChannelData(0);
  audioWorker.postMessage(
    {
      action: "speedUp",
      pcmData: pcmData.buffer,
      sampleRate: audioBuffer.sampleRate,
      speed: speed,
    },
    [pcmData.buffer]
  );
}

// 加速：重采样
const newLength = Math.floor(audioData.length / speed);
processedData = new Float32Array(newLength);
for (let i = 0; i < newLength; i++) {
    const srcIndex = i * speed;
    const floorIndex = Math.floor(srcIndex);
    const fraction = srcIndex - floorIndex;
    const nextIndex = Math.min(floorIndex + 1, audioData.length - 1);
    processedData[i] = audioData[floorIndex] * (1 - fraction) + audioData[nextIndex] * fraction;
}
break;


// 调整音量
function adjustVolume(gainValue) {
    if (!audioBuffer) return alert('请先录音');
    const pcmData = audioBuffer.getChannelData(0);
    audioWorker.postMessage({
        action: 'adjustVolume',
        pcmData: pcmData.buffer,
        sampleRate: audioBuffer.sampleRate,
        gain: gainValue
    }, [pcmData.buffer]);
}

// 调整音量
processedData = new Float32Array(audioData.length);
for (let i = 0; i < audioData.length; i++) {
    processedData[i] = audioData[i] * gain;
}
break;

音频可视化：利用 Web Audio API 的音频分析功能，实现了音频的可视化效果。将音频的波形、频谱等信息实时展示给用户，帮助用户更直观地了解音频的特性，辅助音频编辑操作，提升了用户体验。

function visualizeAudio(buffer) {
  const canvas = document.getElementById("waveform");
  const ctx = canvas.getContext("2d");
  const width = canvas.width;
  const height = canvas.height;
  const data = buffer.getChannelData(0);
  const step = Math.floor(data.length / width);

  ctx.clearRect(0, 0, width, height);
  ctx.beginPath();
  ctx.strokeStyle = "blue";

  for (let i = 0; i < width; i++) {
    let sum = 0;
    for (let j = 0; j < step; j++) {
      sum += Math.abs(data[i * step + j] || 0);
    }
    const avg = sum / step;
    const y = height / 2 - avg * height;
    if (i === 0) ctx.moveTo(i, y);
    else ctx.lineTo(i, y);
  }
  ctx.stroke();
}

音频编辑遇到的问题以及解决方法

音频编辑性能优化我用了 Web Worker，把处理逻辑放到独立线程，避免主线程卡顿。比如，我用 FileReader 读音频文件为 ArrayBuffer，分段传给 Worker，Worker 处理后返回结果，主线程只负责播放。数据分段用了 1024 字节一块，减少内存压力，还可以用 IndexedDB 缓存原始数据，优化重复加载。

问题背景：

音频编辑（如裁剪、混音）涉及大量数据处理，可能阻塞主线程，导致页面卡顿。

1. 降级处理。在不支持 AudioWorklet 的浏览器或设备上，可以降级为 Web Worker 处理音频数据。

const DISABLE_WORKLET =
  chromeLowerThan(66) ||
  typeof AudioWorkletNode === "undefined" ||
  (isIos() && getIosFullVersion() === "15.4");

1. 降级处理。 mp3 不支持的情况下，可以降级为 wav 格式。

  private async handleTranscodeError(task: ITranscodingTask) {
    if (this.transcodeTaskQueue.length) {
      const firstTask = this.transcodeTaskQueue[0];
      if (firstTask.audioId === task.audioId) {
        // 降级处理为wav
        try {
          const wavBlob = await audioBufferToWav(task.sourceBuffer);
          task.resolve({ transcodeBlob: wavBlob, type: ETranscodeType.WAV });
        } catch (error) {
          task.reject('This audio transcoding failed(WAV)');
        }
        this.transcodeTaskQueue.shift();
        this.isProcessing = false;
        this.processTask();
      }
    }
  }

export const audioBufferToWav = async (audioBuffer: AudioBuffer) => {
  const anotherArray: Float32Array[] = [];
  for (let channel = 0; channel < audioBuffer.numberOfChannels; channel++) {
    anotherArray.push(audioBuffer.getChannelData(channel));
  }
  const data = {
    sampleRate: audioBuffer.sampleRate,
    channelData: anotherArray,
  };
  const buffer = await WavEncoder.encode(data);
  return new Blob([buffer], { type: 'audio/wav' });
};

1. 数据缓存与分段处理：减少重复加载和计算。

reader.onload = function (e) {
  const audioData = e.target.result; // ArrayBuffer
  // 分段缓存示例：假设每段处理 1024 字节
  const chunkSize = 1024;
  const chunks = [];
  for (let i = 0; i < audioData.byteLength; i += chunkSize) {
    chunks.push(audioData.slice(i, i + chunkSize));
  }
  // 发送分段数据给 Worker
  audioWorker.postMessage({ audioData: chunks });
};

// audioWorker.js
const { audioData } = e.data; // 接收分段音频数据
const processedData = new Uint8Array(
  audioData.reduce((total, chunk) => total + chunk.byteLength, 0)
);

// 示例处理：加速音频
for (let i = 0; i < audioData.length; i++) {
  const chunk = new Float32Array(audioData[i]);
  // 处理 chunk
  processedData.set(new Uint8Array(chunk.buffer), i * chunk.byteLength);
}

我叫沈君鸿，最近从编程猫离职，在编程猫担任前端开发工程师。主要负责了两个核心项目：kn 编辑器和社区官网的开发。

在 kn 编辑器项目中，我主导开发了几个关键功能模块：

1. 控制台模块：

   • 实现了高性能的日志输出系统，通过批量更新和虚拟列表优化，支持每秒数千条日志的流畅展示

   • 针对低端设备优化，使用 requestAnimationFrame 实现智能节流，提升了 30%的渲染性能

2. 音频编辑模块：

   • 基于 Web Audio API 实现录音、裁剪、变速等功能

   • 通过 Web Worker 处理音频数据，实现了流畅的实时音频处理

   • 支持音频可视化，提升用户编辑体验

3. AI 表情识别模块：

   • 使用 face-api.js 实现实时人脸表情识别

   • 通过 Web Worker 和降采样优化，解决了低端设备性能问题

   • 实现了多帧平均算法，提高识别准确率

这些功能都针对我们的目标用户（编程初学者和儿童）进行了特别优化，注重性能和用户体验。通过这些优化，显著提升了产品的用户满意度。