Schroeder 是一个轻量级的用于测量音频响度的 JavaScript 库，它支持多种加权曲线，包括 A、B、C、Z 以及 ITU-R BS.1770。Schroeder 不依赖于任何库或框架，可以轻松集成到任何前端项目中。在本文中，我们将学习如何使用 Schroeder 计算音频响度，并实现一些实用的功能。
安装
在使用 Schroeder 之前，我们需要在项目中安装它。Schroeder 可以通过 npm 安装。
npm install schroeder
安装完成后，我们就可以在项目中使用 Schroeder 了。
计算音频响度
使用 Schroeder 计算音频响度非常简单。在下面的示例中，我们将加载一个 MP3 文件，并使用 A 权重曲线计算它的平均响度。
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在上面的代码中，首先我们创建了一个 Schroeder 对象。然后，我们加载一个 MP3 文件，并在 canplaythrough 事件中计算它的平均响度。toBuffer 方法使用 Web Audio API 将 MP3 文件转换为一个 Float32Array 类型的缓冲区。最后，我们调用 spl 方法计算平均响度并输出结果。
计算峰值响度
除了计算平均响度之外，Schroeder 还支持计算峰值响度。在下面的示例中，我们将使用 Schroeder 计算加载的 MP3 文件的峰值响度。
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在上面的代码中，我们使用 toBuffer 方法将 MP3 文件转换为缓冲区。然后，我们调用 peak 方法计算峰值响度，并输出结果。
计算音频能量
在某些情况下，我们可能需要计算音频的能量。在下面的示例中，我们将使用 Schroeder 计算加载的 MP3 文件的能量。
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在上面的代码中，我们使用 toBuffer 方法将 MP3 文件转换为缓冲区。然后，我们调用 energy 方法计算音频的能量，并输出结果。
总结
在本文中，我们学习了如何使用 Schroeder 计算音频的平均响度、峰值响度和能量。Schroeder 是一个非常强大和实用的库，它可以帮助我们更好地了解音频数据。希望这篇文章对你有所帮助。
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