白噪音生成器_白粉棕三色噪声试听与WAV导出

使用方法

先选「噪声类型」。三者的差别只在频谱形状：白噪音每个赫兹分到的功率相同，听感偏「沙沙」的高频；粉红噪音功率与频率成反比，听感更接近雨声、瀑布；棕噪音功率与频率平方成反比，低频更重，接近远处的轰鸣。不要凭名字去猜，先各试听 20 秒再决定。
「采样率」选 44100 或 48000 Hz。两者的区别是能表达的最高频率（奈奎斯特频率）：44100 Hz 对应 22050 Hz，48000 Hz 对应 24000 Hz。因为人耳上限通常在 20000 Hz 附近，这两个采样率听感上几乎没有差别，选默认的 44100 即可；要对齐视频工程时再选 48000。
「时长」填 30（示例值），允许 1～600 秒的整数。它只决定下载出来的 WAV 有多长，不影响实时试听——实时播放时音频缓冲会无缝循环，你听到的是无限长的噪声，不会在 30 秒处断掉。
「音量」填 −18（示例值），范围 −60～0 dB。这里的 dB 是相对满量程的数字增益：0 dB 表示把归一化后的波形按原样输出，−18 dB 表示乘上 10^−18/20 ≈ 0.125892。先在 −30 dB 左右试听，确认音量合适再往上加。
「淡入」「淡出」默认 0.80 与 1.20 秒。它给缓冲的首尾各套一段线性斜坡，避免循环点或起停瞬间出现「啪」的爆音。若把淡入设成 0，且下载的是白噪音，首尾突变的台阶会在耳机里听到明显的咔哒声。
点「播放」开始试听，点「停止」结束。点「下载 WAV」把当前参数下的完整缓冲编码成 16 位单声道 PCM 文件保存到本地。
「复制对照表」把下方三分之一倍频程表按 TSV 复制，可直接粘进电子表格；表格下方的「加载更多」用于展开被折叠的其余频段行。

这个白噪音生成器能解决什么问题

一是把「到处找一段环境音」换成「现场按需要的频谱合成」。网上流传的白噪音文件往往来历不明、码率参差，还可能被人为加入音乐或提示音。这个白噪音生成器直接由算法生成采样点，你拿到的是纯净的噪声，没有任何附加内容，也不用担心版权与来源。

二是让参数可复现、可对照。噪声类型、采样率、时长、音量、淡入淡出全部显式列出，同一组参数随时能再生成一次；频谱形状不是「听起来差不多」，而是由明确的斜率定义：白 0 dB/oct、粉红 −3.01 dB/oct、棕 −6.02 dB/oct（功率谱密度口径）。

三是纠正「白噪音等于粉红噪音」这个常见混用。很多人把任何「沙沙声」都叫白噪音，但两者在高频差得很远：以 1 kHz 为 0 dB，三分之一倍频程带级在 20 kHz 处白噪音是 +13.0 dB、粉红噪音是 +4.3 dB，相差约 8.7 dB。选错类型，听感会明显偏「尖」或偏「闷」。

四是完全离线、不上传任何内容。合成、归一化、淡变、编码都在当前页面用 Web Audio 与 DataView 完成，没有任何网络请求，也不会把音频写进浏览器存储。

本页不做这些事：不承诺改善睡眠、不承诺提升专注力、不做任何医疗用途的暗示，也不提供「治疗耳鸣」之类的说法。噪声只是声音，效果因人而异。想测试自己的耳机或麦克风，可以用页面底部的「麦克风测试」；想给练习定时，可以用「番茄钟计时器」或「HIIT 间隔训练计时器」。

生成原理：频谱形状、Web Audio 缓冲与 WAV 封装

噪声的「颜色」由功率谱密度（PSD）的斜率定义，不是由振幅决定。白噪音的每个采样点互相独立、取自同一均匀分布，因此单位带宽内的功率处处相同，PSD 是常数，斜率记作 0 dB/oct。粉红噪音要求 PSD 与频率成反比 1/f，也就是每个倍频程内功率相同，斜率是 −10·log10(2) = −3.0103 dB/oct。棕噪音（也叫布朗噪音、红噪音）要求 1/f²，斜率是 −20·log10(2) = −6.0206 dB/oct。

这里有个几乎所有人都踩过的换算陷阱。上面那组数字是「每赫兹密度」的斜率。如果你用实时频谱仪按三分之一倍频程或倍频程读数，读到的带级要再加 +3.01 dB/oct——因为带宽本身随频率翻倍，带内功率等于密度乘带宽。换算后，带级斜率是：白噪音 +3.01 dB/oct、粉红噪音 0 dB/oct、棕噪音 −3.01 dB/oct。粉红噪音的带级在三分之一倍频程上是一条水平线，这正是它听起来最「自然」的原因。本页实测（4 秒缓冲、4096 点 Welch 平均、100 Hz～10 kHz 最小二乘）得到白 +2.75、粉 −0.18、棕 −2.67 dB/oct，与理论值相差在 0.3 dB/oct 以内。

三种噪声分别怎么算。白噪音最简单：每个采样点取 2·rand()−1，落在 [−1,1] 上均匀分布，理论 RMS 为 sqrt(1/3) = 0.577350，波峰因数正好是 sqrt(3) = 1.732。粉红噪音用 Paul Kellett 在 2000 年给出的 7 极点近似：把一路白噪音同时喂给 7 个一阶低通，再把输出加权求和，用一组极点的叠加去逼近理想的 1/f 曲线。棕噪音用一阶泄漏积分器 y[n] = (y[n−1] + 0.02·x[n]) / 1.02——分母取 1.02 让直流增益恰好等于 1，既实现 −6 dB/oct 的积分特性，又不会像「裸积分」那样让直流分量慢慢漂出量程。

缓冲、归一化与淡变。生成一段长度为「采样率乘时长」的 Float32Array 后，先算它的实际 RMS，再乘以增益把它拉到目标 RMS（10^(dB/20)）。归一化是必要的：三种噪声的原始 RMS 相差极大（实测白 0.577、粉 1.774、棕 0.058），不归一化的话切换类型时音量会跳变 30 dB 以上。随后按淡入淡出样点数套线性斜坡，最后交给 AudioBufferSourceNode 播放；把该节点的 loop 设为 true，缓冲会首尾相接无限循环。

WAV 文件的 44 字节头。导出时按 RIFF/WAVE 规范写定长头：偏移 0 写 RIFF，偏移 4 写「36 加数据字节数」，偏移 8 写 WAVE，偏移 12 写 fmt （注意末尾有一个空格），偏移 16 写子块长度 16，偏移 20 写格式码 1（表示 PCM），偏移 22 写通道数 1（单声道），偏移 24 写采样率，偏移 28 写字节率（采样率乘 2），偏移 32 写块对齐 2，偏移 34 写位深 16，偏移 36 写 data，偏移 40 写数据字节数。浮点采样转 16 位整数时，正值乘 32767、负值乘 32768，这个不对称是为了让取值范围正好覆盖 −32768 到 +32767 而不溢出。

完整示例（数值仅作演示）

示例条件与打开页面时的默认值一致：白噪音、44100 Hz、30 秒、−18 dB、淡入 0.80 秒、淡出 1.20 秒。逐项算一遍：

采样数 44100 × 30 = 1,323,000 个；
目标 RMS 10^(−18/20) = 0.125892；白噪音理论 RMS 1/√3 = 0.577350；
归一化增益 0.125892 / 0.577350 = 0.218053，折算 20·log10(0.218053) = −13.22 dB；白噪音波峰因数是 1.732，所以归一化后峰值 0.218053 × 1.732 ≈ 0.3778，远低于 1.0，不会削顶；
淡入 0.80 秒采样数 44100 × 0.8 = 35,280，淡出 1.20 秒采样数 44100 × 1.2 = 52,920，两者合计 88,200，占 1,323,000 的 6.67%；
WAV 体积 44 + 1,323,000 × 2 = 2,646,044 字节，即 2,646,044 / 1,048,576 = 2.52 MiB；
若把时长改成 60 秒，采样数翻倍到 2,646,000，文件变成 5,292,044 字节（5.05 MiB）；30 分钟则是 158,760,000 字节（151.40 MiB）。

切换到粉红噪音时，同一目标 RMS 下的增益会小得多：粉红噪音实测原始 RMS 约 1.774，增益只有 0.125892 / 1.774 = 0.07097（−22.98 dB）；棕噪音原始 RMS 约 0.0579，增益反而是 0.125892 / 0.0579 = 2.1743（+6.75 dB）。也就是说，在相同听感音量下，棕噪音需要放大、粉红噪音需要大幅衰减——这正是「归一化不能省」的直接证据。切到棕噪音时还要注意，它的低频游走让波峰因数随缓冲变长而上升：4 秒缓冲实测 3.94，10 秒 4.41，30 秒 4.56，60 秒升到 4.64，所以缓冲越长，留给峰值的余量要越多。

三种噪声频谱斜率与三分之一倍频程电平对照表

下表按 ISO 266 的 30 个三分之一倍频程中心频率列出三种噪声的功率谱密度相对电平，统一以 1 kHz 为 0 dB 基准。默认显示前 12 行，点「加载更多」看全部 30 行；「复制对照表」按 TSV 复制全表。

中心频率	粉红噪音密度	棕噪音密度
25 Hz	−16.0 dB	−32.0 dB
31.5 Hz	−15.0 dB	−30.0 dB
40 Hz	−14.0 dB	−28.0 dB
50 Hz	−13.0 dB	−26.0 dB
63 Hz	−12.0 dB	−24.0 dB
80 Hz	−11.0 dB	−21.9 dB
100 Hz	−10.0 dB	−20.0 dB
125 Hz	−9.0 dB	−18.1 dB
160 Hz	−8.0 dB	−15.9 dB
200 Hz	−7.0 dB	−14.0 dB
250 Hz	−6.0 dB	−12.0 dB
315 Hz	−5.0 dB	−10.0 dB
400 Hz	−4.0 dB	−8.0 dB
500 Hz	−3.0 dB	−6.0 dB
630 Hz	−2.0 dB	−4.0 dB
800 Hz	−1.0 dB	−1.9 dB
1000 Hz	0.0 dB	0.0 dB
1250 Hz	+1.0 dB	+1.9 dB
1600 Hz	+2.0 dB	+4.1 dB
2000 Hz	+3.0 dB	+6.0 dB
2500 Hz	+4.0 dB	+8.0 dB
3150 Hz	+5.0 dB	+10.0 dB
4000 Hz	+6.0 dB	+12.0 dB
5000 Hz	+7.0 dB	+14.0 dB
6300 Hz	+8.0 dB	+16.0 dB
8000 Hz	+9.0 dB	+18.1 dB
10000 Hz	+10.0 dB	+20.0 dB
12500 Hz	+11.0 dB	+21.9 dB
16000 Hz	+12.0 dB	+24.1 dB
20000 Hz	+13.0 dB	+26.0 dB

怎么读这张表

三列都是「单位赫兹功率」的相对电平，所以白噪音一列恒为 0.0 dB：这正是白噪音的定义。粉红与棕的数值按 −3.0103 × log2(f/1000) 与 −6.0206 × log2(f/1000) 得出，例如 25 Hz 相对 1 kHz 是 5.32 个倍频程，粉红得 −16.0 dB、棕得 −32.0 dB。
20 Hz 到 20 kHz 共 log2(20000/20) = 9.966 个倍频程，所以粉红噪音从 20 Hz 到 20 kHz 的密度总落差是 3.0103 × 9.966 = 30.0 dB，棕噪音是 6.0206 × 9.966 = 60.0 dB。
换成频谱仪上按三分之一倍频程读到的带级时，每一列都要加上 3.0103 × log2(f/1000)：白噪音变成 +3.01 dB/oct 的斜线，粉红噪音变成一条 0 dB 的水平线，棕噪音变成 −3.01 dB/oct 的斜线。
相邻两个三分之一倍频程中心频率之比是 2^(1/3) = 1.2599，所以每行之间的落差恒为 3.0103 / 3 = 1.0034 dB（粉红）与 2.0069 dB（棕）。表里数值按 0.1 dB 取整，因此会出现 −21.9 这样的尾数。

输入范围、边界与取整说明

时长 1～600 秒的整数。0、负数、小数、字母和空值都会被拒绝并给出具体提示。上限取 600 秒（10 分钟）是因为 10 分钟的 44.1 kHz 16 位单声道 PCM 已经要 52.9 MiB，再长会让浏览器编码时的内存占用明显升高、下载也变慢；需要更长请分段导出后用音频软件拼接。
音量 −60～0 dB。−60 dB 以下是数字域里接近静音的区域，再低没有实际意义；0 dB 是上限。归一化后的峰值在示例条件（−18 dB）下只有 0.3778，留了约 2.6 倍余量，所以即使把音量拉到 0 dB 也不会削顶——但粉红噪音波峰因数是 4.363、棕噪音 4.321，在 0 dB 下峰值会逼近 1.0，建议不要长期拉到顶。
淡入淡出各 0～10 秒，且淡入加淡出不能超过时长。例如时长填 5 秒、淡入 4 秒、淡出 4 秒时，两者相加 8 秒大于 5 秒，程序会明确提示而不是悄悄截短。
采样率只支持 44100 与 48000 Hz。这两个值覆盖了绝大多数播放设备；8000 Hz 之类的电话语音采样率最高只能表达 4000 Hz，用在噪声上会明显发闷，所以不在选项里。
归一化后不保证三种噪声「响度完全一致」。RMS 相同只代表平均功率相同，实际主观响度还受频谱加权影响：同样 RMS 下，高频占比大的白噪音听起来会比棕噪音更响。要凭听感对齐，请手动微调「音量」。
淡变不改变文件长度。淡入淡出是乘在采样点上的振幅包络，采样个数、WAV 体积都不变。设成 0 会保留缓冲首尾的波形断点，循环播放时可以听到周期性的「咔哒」。
循环点是可听出来的。把缓冲首尾相接时，如果末尾采样与开头采样不连续，就会在接缝处产生台阶。白噪音因为相邻采样本就独立，接缝几乎听不出来；棕噪音有明显的低频漂移，实测 4 秒缓冲首尾差 0.00306，所以更依赖淡入淡出来掩盖接缝。

常见问题

白噪音、粉红噪音、棕噪音到底该选哪个？

按你要模仿的声音选。想盖住说话声、键盘声这类中高频干扰，选白噪音，它每个赫兹功率相同，高频成分最多，掩蔽中高频最直接。想接近雨声、溪流、风扇这类自然声，选粉红噪音，因为它的三分之一倍频程带级是平的，能量分布最接近人耳的「等响」感觉。想接近远处车流、雷声、飞机舱压这类低频轰鸣，选棕噪音，它低频最重。三者没有优劣，只有匹配与否。

为什么别人说「粉红噪音是 −3 dB/oct」，我按倍频程量却是平的？

因为两句话说的是两个不同的量。−3 dB/oct 描述的是功率谱密度——每赫兹的功率随频率下降 3 dB。而频谱仪按三分之一倍频程或倍频程读数得到的是带级——带内总功率。带宽本身随频率翻倍，功率等于密度乘带宽，所以带级要把密度的斜率加上 +3.01 dB/oct，粉红噪音的带级斜率就变成 −3.01 + 3.01 = 0，是一条水平线。两者都没有错，只是口径不同。

为什么白噪音听起来比粉红噪音「尖」、比棕噪音「吵」？

因为在相同 RMS 下，白噪音的能量更多落在人耳最敏感的高频区。人耳在 2 到 5 kHz 附近灵敏度最高，而白噪音在 20 kHz 处的三分之一倍频程带级比 1 kHz 高出 +13.0 dB，粉红噪音只高出 +4.3 dB，棕噪音反而低 −13.0 dB。高频越多，听感就越「尖」、越「沙」。这也是为什么很多「助眠白噪音」实际上用的是粉红噪音。

下载的 WAV 为什么是 44 字节头加 PCM，而不是 MP3？

因为 WAV 是无损的容器，写起来只是「44 字节定长头加原始采样」，不依赖任何编码库，浏览器里用 DataView 就能逐字节写出来，几毫秒完成。MP3 需要完整的编码器，体积虽小，但会引入有损压缩的量化噪声，对本来就是噪声的信号没有意义的收益。如果要更小的文件，下完可以用任意音频软件转成 Opus 或 FLAC。

为什么第一次点「播放」没有声音？

这是浏览器的自动播放策略，不是工具故障。Chrome、Edge、Safari 都要求音频上下文必须由一次真实的用户手势启动，否则 AudioContext 会停在 suspended 状态。本页在检测到该状态时会自动调用 resume()，所以只要你是「点按钮」而不是用脚本触发，就能正常出声。若仍无声，请检查系统音量、浏览器标签页是否被静音、输出设备是否选对。

这个工具会把音频或我的操作上传吗？

不会。噪声合成用 crypto.getRandomValues 取随机数，归一化、淡变、WAV 编码全部在当前页面的 Float32Array 与 DataView 上完成，下载走 Blob 与 URL.createObjectURL，整个流程没有任何网络请求，也不写入本地存储或 Cookie。想自己验证，可以在开发者工具的 Network 面板里边点播放边观察，不会出现新的请求。

用它当助眠或专注的背景音，科学上站得住吗？

噪声掩蔽是真实存在的现象——用平稳的声音盖住环境里的突发噪声，确实能让部分人更容易忽略干扰，这属于基础的声学掩蔽。但个体差异很大：有人觉得噪声帮助集中注意力，也有人觉得持续的背景声反而更累。本页只提供声音合成工具，不承诺改善睡眠、不承诺提升专注力、不构成任何医疗建议；如果存在耳鸣、听力下降或睡眠障碍，请咨询医生。

把音量拉到 0 dB 长期听会伤听力吗？

0 dB 是数字域满量程，不等于任何固定的声压级，实际声压由耳机灵敏度和设备输出决定，可能远超 85 dB(A)。NIOSH 的建议是 85 dB(A) 累计不超过 8 小时，且每加 3 dB 允许时长减半。稳妥的做法是：从 −30 dB 左右开始，调到「能盖住环境噪声但不需要刻意去听」的程度，连续聆听每隔一小时休息几分钟，绝不调到耳朵出现嗡鸣或闷胀感。

白噪音生成器