测试RTC里人声是否卡顿

测试RTC中人声是否卡顿，可以通过以下步骤进行：

1. 获取音频流

在RTC中，需要获取音频流才能进行声音卡顿的测试。可以通过getUserMedia API获取本地音频流，或者从远程获取音频流。

navigator.mediaDevices.getUserMedia({ audio: true })
  .then(stream => {
    // 获取到音频流
  })
  .catch(error => {
    console.error(error);
  });

2. 分析音频数据

获取到音频流后，可以通过WebRTC的AnalyserNode节点分析音频数据。通过AnalyserNode节点，可以获取到音频流的频率数据，然后进行分析处理。

const audioContext = new AudioContext(); // 创建AudioContext
const mediaStreamSource = audioContext.createMediaStreamSource(stream); // 创建MediaStreamSource
const analyser = audioContext.createAnalyser(); // 创建Analyser
analyser.fftSize = 256; // 设置fftSize属性控制频率数据的分辨率
mediaStreamSource.connect(analyser); // 连接MediaStreamSource和Analyser

const bufferLength = analyser.frequencyBinCount; // 获取频率数据的长度
const dataArray = new Uint8Array(bufferLength); // 创建一个Uint8Array缓冲区，用于存储频率数据

setInterval(() => {
  analyser.getByteFrequencyData(dataArray); // 获取频率数据

  // 计算频率数据的平均值
  const sum = dataArray.reduce((acc, cur) => acc + cur);
  const average = sum / bufferLength;

  // 判断平均值是否小于一个阈值，如果小于则可能出现卡顿
  if (average < 100) {
    console.log('可能出现声音卡顿！');
  }
}, 1000);

3. 判断声音卡顿

在获取到音频流并分析音频数据后，可以通过计算频率数据的平均值来判断是否出现声音卡顿。具体来说，可以设置一个阈值，当平均值小于阈值时，就可以判断出现了声音卡顿。

需要注意的是，阈值的具体数值需要根据实际情况进行调整，因为不同设备、不同网络环境下的阈值可能不同。此外，为了提高准确性，可以在计算平均值时使用加权平均值，以更好地反映最近的声音数据。