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你是否在尋找一套完整的實時語音轉文字前端解決方案？是否需要從零開始構建一個支持麥克風選擇、實時波形顯示和多主題切換的Web界面？本文將帶你深入WhisperLiveKit前端架構，通過剖析核心代碼文件，掌握從HTML結構設計到Web Audio API優化的全流程開發技巧。

界面框架設計與核心HTML結構

WhisperLiveKit前端界面採用模塊化設計，主要由控制區、狀態顯示區和轉錄文本區三部分組成。核心佈局定義在whisperlivekit/web/live_transcription.html中，通過語義化HTML5標籤構建基礎框架：

<div class="header-container">
  <div class="settings-container">
    <div class="buttons-container">
      <button id="recordButton">...</button>
      <button id="settingsToggle" class="settings-toggle">...</button>
    </div>
    <div class="settings">
      <div class="field">
        <label for="websocketInput">Websocket URL</label>
        <input id="websocketInput" type="text" placeholder="ws://host:port/asr" />
      </div>
      <div class="field">
        <label for="microphoneSelect">Select Microphone</label>
        <select id="microphoneSelect">...</select>
      </div>
      <div class="theme-selector-container">...</div>
    </div>
  </div>
  <p id="status"></p>
</div>
<div class="transcript-container">
  <div id="linesTranscript"></div>
</div>

這個結構實現了三大關鍵功能：

錄音控制區：包含錄音按鈕和設置切換按鈕
設置面板：提供WebSocket連接配置、麥克風選擇和主題切換
轉錄顯示區：實時展示語音轉文字結果和説話人分離信息

狀態管理與核心交互邏輯

前端交互核心邏輯集中在whisperlivekit/web/live_transcription.js中，通過狀態變量和事件驅動設計實現複雜交互。文件開頭定義了關鍵狀態變量：

let isRecording = false;
let websocket = null;
let recorder = null;
let chunkDuration = 100;
let websocketUrl = "ws://localhost:8000/asr";
let audioContext = null;
let analyser = null;
let microphone = null;
let workletNode = null;
let recorderWorker = null;

主題切換功能實現

主題切換功能通過CSS變量和localStorage實現狀態持久化：

function applyTheme(pref) {
  if (pref === "light") {
    document.documentElement.setAttribute("data-theme", "light");
  } else if (pref === "dark") {
    document.documentElement.setAttribute("data-theme", "dark");
  } else {
    document.documentElement.removeAttribute("data-theme");
  }
  updateWaveStroke();
}

// 從localStorage加載保存的主題偏好
const savedThemePref = localStorage.getItem("themePreference") || "system";
applyTheme(savedThemePref);

麥克風選擇與設備管理

麥克風選擇功能通過WebRTC API實現，支持設備枚舉和用户偏好保存：

async function enumerateMicrophones() {
  try {
    const stream = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({ audio: true });
    stream.getTracks().forEach(track => track.stop());
    
    const devices = await navigator.mediaDevices.enumerateDevices();
    availableMicrophones = devices.filter(device => device.kind === 'audioinput');
    populateMicrophoneSelect();
  } catch (error) {
    console.error('Error enumerating microphones:', error);
    statusText.textContent = "Error accessing microphones. Please grant permission.";
  }
}

WebSocket實時通信架構

WhisperLiveKit採用WebSocket實現客户端與服務器的實時雙向通信，核心連接邏輯如下：

function setupWebSocket() {
  return new Promise((resolve, reject) => {
    websocket = new WebSocket(websocketUrl);
    
    websocket.onopen = () => {
      statusText.textContent = "Connected to server.";
      resolve();
    };
    
    websocket.onmessage = (event) => {
      const data = JSON.parse(event.data);
      if (data.type === "config") {
        serverUseAudioWorklet = !!data.useAudioWorklet;
        statusText.textContent = serverUseAudioWorklet 
          ? "Connected. Using AudioWorklet (PCM)." 
          : "Connected. Using MediaRecorder (WebM).";
        return;
      }
      
      // 處理轉錄結果
      renderLinesWithBuffer(
        data.lines || [],
        data.buffer_diarization || "",
        data.buffer_transcription || "",
        data.remaining_time_diarization || 0,
        data.remaining_time_transcription || 0
      );
    };
  });
}

服務器支持兩種音頻傳輸模式：

MediaRecorder API：生成WebM格式音頻片段
AudioWorklet API：低延遲PCM音頻流

Web Audio API優化與實時波形顯示

WhisperLiveKit採用Web Audio API實現專業級音頻處理，核心優化包括音頻工作線程和實時波形可視化。

AudioWorklet實現低延遲音頻處理

whisperlivekit/web/pcm_worklet.js實現了音頻工作線程，直接在音頻渲染線程中處理PCM數據：

class PCMForwarder extends AudioWorkletProcessor {
  process(inputs) {
    const input = inputs[0];
    if (input && input[0] && input[0].length) {
      // 轉發單聲道數據
      const channelData = input[0];
      const copy = new Float32Array(channelData.length);
      copy.set(channelData);
      this.port.postMessage(copy, [copy.buffer]);
    }
    // 保持處理器活躍
    return true;
  }
}
registerProcessor('pcm-forwarder', PCMForwarder);

音頻重採樣與格式轉換

whisperlivekit/web/recorder_worker.js負責音頻重採樣和PCM格式轉換，確保與後端模型兼容：

function record(inputBuffer) {
  const buffer = new Float32Array(inputBuffer);
  const resampledBuffer = resample(buffer, sampleRate, targetSampleRate);
  const pcmBuffer = toPCM(resampledBuffer);
  self.postMessage({ buffer: pcmBuffer }, [pcmBuffer]);
}

function resample(buffer, from, to) {
  if (from === to) return buffer;
  const ratio = from / to;
  const newLength = Math.round(buffer.length / ratio);
  const result = new Float32Array(newLength);
  // 實現高效重採樣算法
  // ...
  return result;
}

實時波形可視化

通過Canvas API實現音頻波形動態繪製，提供直觀的錄音狀態反饋：

function drawWaveform() {
  if (!analyser) return;
  
  const bufferLength = analyser.frequencyBinCount;
  const dataArray = new Uint8Array(bufferLength);
  analyser.getByteTimeDomainData(dataArray);
  
  waveCtx.clearRect(0, 0, waveCanvas.width, waveCanvas.height);
  waveCtx.lineWidth = 1;
  waveCtx.strokeStyle = waveStroke;
  waveCtx.beginPath();
  
  const sliceWidth = waveCanvas.width / bufferLength;
  let x = 0;
  
  for (let i = 0; i < bufferLength; i++) {
    const v = dataArray[i] / 128.0;
    const y = v * waveCanvas.height / 2;
    
    if (i === 0) {
      waveCtx.moveTo(x, y);
    } else {
      waveCtx.lineTo(x, y);
    }
    
    x += sliceWidth;
  }
  
  waveCtx.lineTo(waveCanvas.width, waveCanvas.height / 2);
  waveCtx.stroke();
  
  animationFrame = requestAnimationFrame(drawWaveform);
}

轉錄結果渲染系統

轉錄結果渲染系統支持實時文本更新、説話人標識和翻譯結果展示，核心實現位於renderLinesWithBuffer函數：

function renderLinesWithBuffer(
  lines,
  buffer_diarization,
  buffer_transcription,
  remaining_time_diarization,
  remaining_time_transcription,
  isFinalizing = false
) {
  const linesHtml = (lines || [])
    .map((item, idx) => {
      let speakerLabel = "";
      if (item.speaker === -2) {
        speakerLabel = `<span class="silence">${silenceIcon}</span>`;
      } else if (item.speaker == 0 && !isFinalizing) {
        speakerLabel = `<span class='loading'><span class="spinner"></span>處理中...</span>`;
      } else if (item.speaker !== 0) {
        speakerLabel = `<span id="speaker">${speakerIcon}<span class="speaker-badge">${item.speaker}</span></span>`;
      }
      
      // 處理翻譯結果
      if (item.translation) {
        currentLineText += `
          <div>
            <div class="label_translation">
              ${translationIcon}
              <span>${item.translation}</span>
            </div>
          </div>`;
      }
      
      return `<p>${speakerLabel}<br/><div class='textcontent'>${currentLineText}</div></p>`;
    })
    .join("");
  
  linesTranscriptDiv.innerHTML = linesHtml;
  // 自動滾動到底部
  transcriptContainer.scrollTo({ top: transcriptContainer.scrollHeight, behavior: "smooth" });
}

性能優化與最佳實踐

音頻流處理優化

使用Web Worker避免主線程阻塞：音頻重採樣和格式轉換在獨立Worker中執行，防止UI卡頓
採用AudioWorklet實現低延遲處理：繞過JavaScript主線程，直接在音頻渲染線程處理數據
緩衝區管理策略：通過合理設置緩衝區大小平衡延遲和性能

內存管理與資源釋放

完善的資源釋放機制確保長時間運行穩定性：

async function stopRecording() {
  // 釋放Wake Lock
  if (wakeLock) {
    try { await wakeLock.release(); } catch (e) {}
    wakeLock = null;
  }
  
  // 停止錄音和WebSocket傳輸
  if (recorder) {
    recorder.stop();
    recorder = null;
  }
  
  // 終止Worker並釋放資源
  if (recorderWorker) {
    recorderWorker.terminate();
    recorderWorker = null;
  }
  
  // 斷開音頻節點連接
  if (workletNode) {
    workletNode.port.onmessage = null;
    workletNode.disconnect();
    workletNode = null;
  }
  
  // 關閉AudioContext
  if (audioContext && audioContext.state !== "closed") {
    await audioContext.close();
    audioContext = null;
  }
}

總結與擴展方向

通過本文的分析，我們系統掌握了WhisperLiveKit前端架構的核心實現，包括：

模塊化HTML結構設計與CSS變量應用
WebSocket實時通信與狀態管理
Web Audio API高級應用與音頻優化
多線程架構與性能調優策略

未來擴展方向：

實現多語言切換界面，支持docs/supported_languages.md中定義的所有語言
增加自定義快捷鍵功能，提升專業用户操作效率
添加轉錄結果導出功能，支持TXT/JSON等多種格式

掌握這些技術不僅能幫助你深度定製WhisperLiveKit前端，更能為任何實時音頻Web應用開發奠定堅實基礎。建議結合whisperlivekit/web/目錄下的完整代碼，進一步探索每個模塊的實現細節。

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