Раскрытие мощи необработанного аудио: Глубокое погружение в WebCodecs AudioData

Веб-платформа претерпела кардинальные изменения, превратившись из средства просмотра статичных документов в мощный инструмент для динамических интерактивных приложений. Центральное место в этой эволюции занимает возможность обработки мультимедиа, и обработка аудио в вебе достигла значительных успехов. В то время как Web Audio API долгое время был краеугольным камнем для высокоуровневых манипуляций с аудио, появился новый игрок для разработчиков, стремящихся к более детальному контролю над необработанными аудиоданными: WebCodecs с его интерфейсом AudioData.

Это всеобъемлющее руководство проведет вас в мир WebCodecs AudioData. Мы рассмотрим его возможности, разберем его структуру, продемонстрируем практические применения и обсудим, как он позволяет разработчикам создавать сложные аудио-интерфейсы непосредственно в браузере. Независимо от того, являетесь ли вы аудиоинженером, веб-разработчиком, расширяющим границы мультимедиа, или просто интересуетесь низкоуровневой механикой веб-аудио, эта статья даст вам знания для использования всей мощи необработанных аудиосэмплов.

Меняющийся ландшафт веб-аудио: почему WebCodecs важен

В течение многих лет Web Audio API (AudioContext) предоставлял мощный, графовый подход к синтезу, обработке и воспроизведению аудио. Он позволял разработчикам соединять различные аудиоузлы – осцилляторы, фильтры, регуляторы усиления и многое другое – для создания сложных аудиоцепочек. Однако, когда дело доходило до работы с кодированными аудиоформатами (такими как MP3, AAC, Ogg Vorbis) или прямого манипулирования их необработанными сэмплами на фундаментальном уровне, у Web Audio API были ограничения:

• Декодирование кодированных медиа: Хотя AudioContext.decodeAudioData() мог декодировать закодированный аудиофайл в AudioBuffer, это была одноразовая асинхронная операция, которая не предоставляла доступа к промежуточным этапам декодирования. Она также не была предназначена для декодирования потоков в реальном времени.
• Доступ к сырым данным: AudioBuffer предоставляет необработанные данные ИКМ (импульсно-кодовой модуляции), но манипулирование этими данными часто требовало создания новых экземпляров AudioBuffer или использования OfflineAudioContext для преобразований, что могло быть громоздким для покадровой обработки или пользовательского кодирования.
• Кодирование медиа: Не было нативного, производительного способа кодировать необработанное аудио в сжатые форматы непосредственно в браузере без использования портированных на WebAssembly кодировщиков или обработки на стороне сервера.

WebCodecs API был представлен, чтобы заполнить эти пробелы. Он предоставляет низкоуровневый доступ к медиа-возможностям браузера, позволяя разработчикам напрямую декодировать и кодировать аудио- и видеокадры. Этот прямой доступ открывает целый мир возможностей для:

• Обработки медиа в реальном времени (например, пользовательские фильтры, эффекты).
• Создания веб-ориентированных цифровых звуковых рабочих станций (DAW) или видеоредакторов.
• Реализации пользовательских протоколов потоковой передачи или логики адаптивного битрейта.
• Перекодирования медиаформатов на стороне клиента.
• Продвинутой аналитики и приложений машинного обучения на медиапотоках.

В основе аудио-возможностей WebCodecs лежит интерфейс AudioData, который служит стандартизированным контейнером для необработанных аудиосэмплов.

Глубокое погружение в AudioData: контейнер для необработанных сэмплов

Интерфейс AudioData представляет собой единый, неизменяемый фрагмент необработанных аудиосэмплов. Представьте его как плотно упакованный, структурированный массив чисел, где каждое число представляет амплитуду аудиосигнала в определенный момент времени. В отличие от AudioBuffer, который в основном предназначен для воспроизведения в рамках графа Web Audio, AudioData разработан для гибких, прямых манипуляций и взаимодействия с декодерами и кодерами WebCodecs.

Ключевые свойства AudioData

Каждый объект AudioData содержит важные метаданные, описывающие содержащиеся в нем необработанные аудиосэмплы:

• format: Строка, указывающая формат сэмпла (например, 'f32-planar', 's16-interleaved'). Она определяет тип данных (float32, int16 и т.д.) и их расположение в памяти (планарное или чередующееся).
• sampleRate: Количество аудиосэмплов в секунду (например, 44100 Гц, 48000 Гц).
• numberOfChannels: Количество аудиоканалов (например, 1 для моно, 2 для стерео).
• numberOfFrames: Общее количество аудиокадров в данном фрагменте AudioData. Кадр состоит из одного сэмпла для каждого канала.
• duration: Длительность аудиоданных в микросекундах.
• timestamp: Временная метка в микросекундах, указывающая, когда начинается этот фрагмент аудиоданных относительно начала общего медиапотока. Критически важна для синхронизации.

Понимание форматов сэмплов и их расположения

Свойство format является критически важным, поскольку оно определяет, как вы интерпретируете сырые байты:

• Тип данных: Указывает числовое представление каждого сэмпла. Распространенные типы включают f32 (32-битное число с плавающей точкой), s16 (16-битное целое число со знаком), u8 (8-битное целое число без знака) и т.д. Форматы с плавающей точкой (например, f32) часто предпочтительнее для обработки из-за их большего динамического диапазона и точности.
• Расположение в памяти:
  • -interleaved (чередующееся): Сэмплы из разных каналов для одного момента времени хранятся последовательно. Для стерео (L, R) порядок будет L0, R0, L1, R1, L2, R2 и т.д. Это распространено во многих потребительских аудиоформатах.
  • -planar (планарное): Все сэмплы для одного канала хранятся вместе, а затем следуют все сэмплы для следующего канала. Для стерео это будет L0, L1, L2, ..., R0, R1, R2, ... Такое расположение часто предпочтительнее для обработки сигналов, поскольку оно упрощает доступ к данным отдельных каналов.

Примеры форматов: 'f32-planar', 's16-interleaved', 'u8-planar'.

Создание и манипулирование AudioData

Работа с AudioData в основном включает две операции: создание экземпляров и копирование данных из них. Поскольку объекты AudioData неизменяемы, любое изменение требует создания нового экземпляра.

1. Создание экземпляра AudioData

Вы можете создать объект AudioData с помощью его конструктора. Он требует объект, содержащий метаданные и сами необработанные данные сэмплов, часто предоставляемые в виде TypedArray или представления ArrayBuffer.

Рассмотрим пример, где у нас есть необработанные 16-битные целочисленные (s16) стереоданные с чередованием из внешнего источника, возможно, из потока WebSocket:

const sampleRate = 48000; const numberOfChannels = 2; // Стерео const frameCount = 1024; // Количество кадров const timestamp = 0; // Микросекунды // Представим, что rawAudioBytes — это ArrayBuffer, содержащий чередующиеся данные s16 // например, из сетевого потока или сгенерированного контента. // Для демонстрации создадим фиктивный ArrayBuffer. const rawAudioBytes = new ArrayBuffer(frameCount * numberOfChannels * 2); // 2 байта на сэмпл s16 const dataView = new DataView(rawAudioBytes); // Заполним фиктивными данными синусоиды для левого и правого каналов for (let i = 0; i < frameCount; i++) { const sampleL = Math.sin(i * 0.1) * 32767; // Максимум для s16 - 32767 const sampleR = Math.cos(i * 0.1) * 32767; dataView.setInt16(i * 4, sampleL, true); // Little-endian для левого канала (смещение i*4) dataView.setInt16(i * 4 + 2, sampleR, true); // Little-endian для правого канала (смещение i*4 + 2) } const audioData = new AudioData({ format: 's16-interleaved', sampleRate: sampleRate, numberOfChannels: numberOfChannels, numberOfFrames: frameCount, timestamp: timestamp, data: rawAudioBytes }); console.log('Создан AudioData:', audioData); // Вывод покажет объект AudioData и его свойства.

Обратите внимание на свойство data в конструкторе. Оно ожидает ArrayBuffer или TypedArray, содержащий фактические значения сэмплов в соответствии с указанными format и layout.

2. Копирование данных из AudioData: метод copyTo

Для доступа к необработанным сэмплам внутри объекта AudioData используется метод copyTo(). Этот метод позволяет скопировать часть AudioData в ваш собственный ArrayBuffer или TypedArray с гибким контролем над форматом, расположением и выбором канала.

copyTo() невероятно мощен, потому что он может выполнять преобразования на лету. Например, у вас могут быть AudioData в формате s16-interleaved, но для обработки алгоритмом аудиоэффекта вам нужны данные в формате f32-planar. copyTo() эффективно справляется с этим преобразованием.

Сигнатура метода выглядит так:

copyTo(destination: BufferSource, options: AudioDataCopyToOptions): void;

Где BufferSource обычно является TypedArray (например, Float32Array, Int16Array). Объект AudioDataCopyToOptions включает:

• format: Желаемый выходной формат сэмплов (например, 'f32-planar').
• layout: Желаемое выходное расположение каналов ('interleaved' или 'planar').
• planeIndex: Для планарных расположений, указывает, данные какого канала копировать.
• frameOffset: Начальный индекс кадра в исходном AudioData, с которого начать копирование.
• frameCount: Количество кадров для копирования.

Давайте извлечем данные из нашего ранее созданного объекта audioData, но преобразуем их в f32-planar:

// Рассчитываем необходимый размер для данных f32-planar // В планарном формате каждый канал представляет собой отдельную плоскость. // Нам нужно сохранить в общей сложности numberOfFrames * sizeof(float32) * numberOfChannels байт, // но мы будем копировать по одной плоскости за раз. const bytesPerSample = Float32Array.BYTES_PER_ELEMENT; // 4 байта для f32 const framesPerPlane = audioData.numberOfFrames; const planarChannelSize = framesPerPlane * bytesPerSample; // Создаем TypedArray для каждого канала (плоскости) const leftChannelData = new Float32Array(framesPerPlane); const rightChannelData = new Float32Array(framesPerPlane); // Копируем левый канал (плоскость 0) audioData.copyTo(leftChannelData, { format: 'f32-planar', layout: 'planar', planeIndex: 0, frameOffset: 0, frameCount: framesPerPlane }); // Копируем правый канал (плоскость 1) audioData.copyTo(rightChannelData, { format: 'f32-planar', layout: 'planar', planeIndex: 1, frameOffset: 0, frameCount: framesPerPlane }); console.log('Левый канал (первые 10 сэмплов):', leftChannelData.slice(0, 10)); console.log('Правый канал (первые 10 сэмплов):', rightChannelData.slice(0, 10)); // Не забудьте закрыть AudioData по завершении, чтобы освободить память audioData.close();

Этот пример демонстрирует, насколько гибко copyTo() может преобразовывать необработанные аудиоданные. Эта возможность является фундаментальной для реализации пользовательских аудиоэффектов, алгоритмов анализа или подготовки данных для других API или модулей WebAssembly, которые ожидают определенные форматы данных.

Практические сценарии использования и приложения

Детальный контроль, предлагаемый AudioData, открывает множество передовых аудиоприложений непосредственно в веб-браузерах, способствуя инновациям в различных отраслях, от медиапроизводства до доступности.

1. Обработка аудио и эффекты в реальном времени

С помощью AudioData разработчики могут реализовывать пользовательские аудиоэффекты в реальном времени, недоступные через стандартные узлы Web Audio API. Представьте себе разработчика в Стокгольме, создающего платформу для совместного музыкального творчества:

• Пользовательская реверберация/задержка: Обрабатывать входящие кадры AudioData, применять сложные алгоритмы свертки (возможно, оптимизированные с помощью WebAssembly), а затем создавать новые объекты AudioData для вывода или повторного кодирования.
• Продвинутое шумоподавление: Анализировать необработанные аудиосэмплы для выявления и удаления фонового шума, обеспечивая более чистое аудио для веб-конференций или инструментов записи.
• Динамическая эквализация: Реализовывать многополосные эквалайзеры с хирургической точностью, адаптируясь к аудиоконтенту кадр за кадром.

2. Пользовательские аудиокодеки и перекодирование

WebCodecs облегчает декодирование и кодирование медиа. AudioData выступает в роли моста. Компании в Сеуле может потребоваться реализовать проприетарный аудиокодек для связи с ультранизкой задержкой или перекодировать аудио для конкретных сетевых условий:

• Перекодирование на стороне клиента: Получать поток MP3, декодировать его с помощью AudioDecoder в AudioData, применять некоторую обработку, а затем перекодировать его в более эффективный по пропускной способности формат, такой как Opus, с помощью AudioEncoder, все это в браузере.
• Пользовательское сжатие: Экспериментировать с новыми техниками сжатия аудио, беря необработанные AudioData, применяя пользовательский алгоритм сжатия (например, в WebAssembly), а затем передавая меньший объем данных.

3. Продвинутый аудиоанализ и машинное обучение

Для приложений, требующих глубокого понимания аудиоконтента, AudioData предоставляет сырой материал. Представьте исследователя в Сан-Паулу, разрабатывающего веб-инструмент для извлечения музыкальной информации:

• Предварительная обработка для распознавания речи: Извлекать необработанные сэмплы, выполнять извлечение признаков (например, MFCC) и подавать их непосредственно в модель машинного обучения на стороне клиента для голосовых команд или транскрипции.
• Анализ музыки: Определять темп, тональность или конкретные инструменты, обрабатывая AudioData для спектрального анализа, обнаружения атак и других аудиопризнаков.
• Обнаружение звуковых событий: Создавать приложения, которые обнаруживают определенные звуки (например, сигналы тревоги, крики животных) из аудиопотоков в реальном времени.

4. Веб-ориентированные цифровые звуковые рабочие станции (DAW)

Мечта о полнофункциональных DAW, работающих полностью в веб-браузере, стала ближе, чем когда-либо. AudioData является краеугольным камнем для этого. Стартап в Кремниевой долине мог бы создать браузерный аудиоредактор с профессиональными возможностями:

• Неразрушающее редактирование: Загружать аудиофайлы, декодировать их в кадры AudioData, применять правки (обрезка, микширование, эффекты), манипулируя объектами AudioData, а затем перекодировать при экспорте.
• Многодорожечное микширование: Комбинировать несколько потоков AudioData, применять усиление и панорамирование и рендерить финальный микс без обращения к серверу.
• Манипуляции на уровне сэмплов: Непосредственно изменять отдельные аудиосэмплы для таких задач, как удаление щелчков, коррекция высоты тона или точная настройка амплитуды.

5. Интерактивное аудио для игр и VR/AR

Иммерсивные переживания часто требуют высокодинамичного и отзывчивого аудио. Игровая студия в Киото могла бы использовать AudioData для:

• Процедурная генерация аудио: Генерировать окружающие звуки, звуковые эффекты или даже музыкальные элементы в реальном времени на основе состояния игры, непосредственно в объекты AudioData для воспроизведения.
• Аудио окружения: Применять акустическое моделирование и эффекты реверберации в реальном времени на основе геометрии виртуальной среды, обрабатывая необработанные аудиокадры.
• Пространственное аудио: Точно контролировать локализацию звуков в 3D-пространстве, что часто включает поканальную обработку необработанного аудио.

Интеграция с другими веб-API

AudioData не существует в вакууме; он мощно взаимодействует с другими API браузера для создания надежных мультимедийных решений.

Web Audio API (AudioContext)

В то время как AudioData обеспечивает низкоуровневый контроль, Web Audio API превосходно справляется с высокоуровневой маршрутизацией и микшированием. Вы можете их объединить:

• От AudioData к AudioBuffer: После обработки AudioData вы можете создать AudioBuffer (используя AudioContext.createBuffer() и скопировав обработанные данные) для воспроизведения или дальнейших манипуляций в графе Web Audio.
• От AudioBuffer к AudioData: Если вы захватываете аудио из AudioContext (например, с помощью ScriptProcessorNode или AudioWorklet), вы можете обернуть необработанный вывод из getChannelData() в объект AudioData для кодирования или детального покадрового анализа.
• AudioWorklet и AudioData: AudioWorklet идеально подходит для выполнения пользовательской обработки аудио с низкой задержкой вне основного потока. Вы можете декодировать потоки в AudioData, передавать их в AudioWorklet, который затем обрабатывает их и выводит новые AudioData или передает в граф Web Audio.

MediaRecorder API

MediaRecorder API позволяет захватывать аудио и видео из источников, таких как веб-камеры или микрофоны. Хотя он обычно выводит закодированные фрагменты, некоторые продвинутые реализации могут предоставлять доступ к необработанным потокам, которые можно преобразовать в AudioData для немедленной обработки.

Canvas API

Визуализируйте свое аудио! После извлечения необработанных сэмплов с помощью copyTo() вы можете использовать Canvas API для рисования волновых форм, спектрограмм или других визуальных представлений аудиоданных в реальном времени. Это необходимо для аудиоредакторов, музыкальных плееров или диагностических инструментов.

// Предполагая, что 'leftChannelData' доступен из AudioData.copyTo() const canvas = document.getElementById('audioCanvas'); const ctx = canvas.getContext('2d'); function drawWaveform(audioDataArray) { ctx.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height); ctx.beginPath(); ctx.moveTo(0, canvas.height / 2); const step = canvas.width / audioDataArray.length; for (let i = 0; i < audioDataArray.length; i++) { const x = i * step; // Отображаем аудиосэмпл (обычно от -1 до 1) на высоту холста const y = (audioDataArray[i] * (canvas.height / 2) * 0.8) + (canvas.height / 2); ctx.lineTo(x, y); } ctx.stroke(); } // После копирования в leftChannelData: // drawWaveform(leftChannelData);

WebAssembly (Wasm)

Для вычислительно интенсивных аудиоалгоритмов (например, продвинутых фильтров, сложной обработки сигналов, пользовательских кодеков) WebAssembly является бесценным партнером. Вы можете передавать представления необработанных ArrayBuffer (полученные из AudioData.copyTo()) в модули Wasm для высокопроизводительной обработки, а затем получать измененные данные и снова оборачивать их в новый объект AudioData.

Это позволяет разработчикам по всему миру использовать производительность, близкую к нативной, для требовательных аудиозадач, не покидая веб-среды. Представьте себе разработчика аудиоплагинов в Берлине, портирующего свои алгоритмы VST на C++ в WebAssembly для распространения через браузер.

SharedArrayBuffer и Web Workers

Обработка аудио, особенно с необработанными сэмплами, может быть интенсивной для ЦП. Чтобы предотвратить блокировку основного потока и обеспечить плавный пользовательский интерфейс, необходимы Web Workers. При работе с большими фрагментами AudioData или непрерывными потоками SharedArrayBuffer может облегчить эффективный обмен данными между основным потоком и воркерами, минимизируя накладные расходы на копирование.

AudioDecoder или AudioEncoder обычно работают асинхронно и могут быть запущены в воркере. Вы можете передать AudioData в воркер, обработать его, а затем получить обработанный AudioData обратно, все это вне основного потока, сохраняя отзывчивость для критически важных задач пользовательского интерфейса.

Соображения по производительности и лучшие практики

Работа с необработанными аудиоданными требует пристального внимания к производительности и управлению ресурсами. Вот ключевые лучшие практики для оптимизации ваших приложений с WebCodecs AudioData:

1. Управление памятью: AudioData.close()

Объекты AudioData представляют собой фиксированный блок памяти. Важно отметить, что они не собираются сборщиком мусора автоматически, когда выходят из области видимости. Вы должны явно вызывать audioData.close(), когда закончили работу с объектом AudioData, чтобы освободить занимаемую им память. Невыполнение этого требования приведет к утечкам памяти и снижению производительности приложения, особенно в долго работающих приложениях или тех, что обрабатывают непрерывные аудиопотоки.

const audioData = new AudioData({ /* ... */ }); // ... используем audioData ... audioData.close(); // Освобождаем память

2. Избегайте блокировки основного потока

Сложная обработка аудио в идеале должна происходить в Web Worker или AudioWorklet. Операции декодирования и кодирования через WebCodecs по своей природе асинхронны и могут быть легко вынесены в отдельный поток. Получив необработанные AudioData, рассмотрите возможность немедленной передачи их в воркер для обработки, прежде чем основной поток будет перегружен.

3. Оптимизируйте операции copyTo()

Хотя copyTo() эффективен, повторные вызовы или копирование огромных объемов данных все же могут стать узким местом. Минимизируйте ненужные копирования. Если ваш алгоритм обработки может работать напрямую с определенным форматом (например, f32-planar), убедитесь, что вы копируете в этот формат только один раз. По возможности повторно используйте буферы TypedArray для назначения, вместо того чтобы выделять новые для каждого кадра.

4. Выбирайте подходящие форматы и расположения сэмплов

Выбирайте форматы (например, f32-planar против s16-interleaved), которые наилучшим образом соответствуют вашим алгоритмам обработки. Форматы с плавающей точкой, такие как f32, обычно предпочтительнее для математических операций, поскольку они позволяют избежать ошибок квантования, которые могут возникнуть при целочисленной арифметике. Планарные расположения часто упрощают обработку по отдельным каналам.

5. Обрабатывайте изменяющиеся частоты дискретизации и количество каналов

В реальных сценариях входящее аудио (например, от разных микрофонов, сетевых потоков) может иметь разные частоты дискретизации или конфигурации каналов. Ваше приложение должно быть достаточно надежным, чтобы обрабатывать эти изменения, возможно, путем передискретизации или перемикширования аудиокадров в согласованный целевой формат с использованием AudioData и пользовательских алгоритмов.

6. Обработка ошибок

Всегда включайте надежную обработку ошибок, особенно при работе с внешними данными или оборудованием. Операции WebCodecs асинхронны и могут завершиться неудачно из-за неподдерживаемых кодеков, поврежденных данных или ограничений ресурсов. Используйте блоки try...catch и обработку отклонений промисов для корректного управления ошибками.

Проблемы и ограничения

Хотя WebCodecs AudioData является мощным инструментом, он не лишен недостатков:

• Поддержка браузерами: Как относительно новый API, поддержка браузерами может варьироваться. Всегда проверяйте `caniuse.com` или используйте обнаружение функций, чтобы обеспечить совместимость для вашей целевой аудитории. В настоящее время он хорошо поддерживается в браузерах на базе Chromium (Chrome, Edge, Opera) и все больше в Firefox, в то время как WebKit (Safari) все еще догоняет.
• Сложность: Это низкоуровневый API. Это означает больше кода, более явное управление памятью (close()) и более глубокое понимание концепций аудио по сравнению с API более высокого уровня. Он обменивает простоту на контроль.
• Узкие места в производительности: Хотя он обеспечивает высокую производительность, плохая реализация (например, блокировка основного потока, чрезмерное выделение/освобождение памяти) может быстро привести к проблемам с производительностью, особенно на менее мощных устройствах или при работе с аудио очень высокого разрешения.
• Отладка: Отладка низкоуровневой обработки аудио может быть сложной. Визуализация необработанных данных сэмплов, понимание битовой глубины и отслеживание использования памяти требуют специализированных техник и инструментов.

Будущее веб-аудио с AudioData

WebCodecs AudioData представляет собой значительный шаг вперед для веб-разработчиков, стремящихся расширить границы аудио в браузере. Он демократизирует доступ к возможностям, которые когда-то были эксклюзивными для нативных десктопных приложений или сложных серверных инфраструктур.

По мере зрелости поддержки браузерами и развития инструментов для разработчиков мы можем ожидать взрывного роста инновационных веб-приложений для работы с аудио. Это включает:

• Профессиональные веб-DAW: Позволяющие музыкантам и продюсерам по всему миру сотрудничать и создавать сложные аудиопроекты прямо в своих браузерах.
• Продвинутые коммуникационные платформы: С пользовательской обработкой аудио для шумоподавления, улучшения голоса и адаптивной потоковой передачи.
• Богатые образовательные инструменты: Для обучения аудиоинженерии, теории музыки и обработке сигналов с интерактивными примерами в реальном времени.
• Более иммерсивные игровые и XR-переживания: Где динамичное, высококачественное аудио плавно адаптируется к виртуальной среде.

Возможность работать с необработанными аудиосэмплами коренным образом меняет то, что возможно в вебе, прокладывая путь к более интерактивному, богатому медиа и производительному пользовательскому опыту по всему миру.

Заключение

WebCodecs AudioData - это мощный, фундаментальный интерфейс для современной разработки веб-аудио. Он предоставляет разработчикам беспрецедентный доступ к необработанным аудиосэмплам, позволяя выполнять сложную обработку, реализовывать пользовательские кодеки и сложные аналитические возможности прямо в браузере. Хотя он требует более глубокого понимания основ аудио и тщательного управления ресурсами, возможности, которые он открывает для создания передовых мультимедийных приложений, огромны.

Осваивая AudioData, вы не просто пишете код; вы дирижируете звуком на его самом фундаментальном уровне, предоставляя пользователям по всему миру более богатые, интерактивные и высоко настраиваемые аудио-переживания. Примите эту необработанную мощь, исследуйте ее потенциал и внесите свой вклад в следующее поколение инноваций в области веб-аудио.