AudioRecord降噪技术解析

AudioRecord基础与降噪需求

AudioRecord是Android系统提供的原生音频采集API，通过AudioRecord类可直接访问麦克风输入流。其核心参数包括采样率（如44100Hz）、声道配置（单声道/立体声）、音频格式（PCM_16BIT）及缓冲区大小。在实际应用中，环境噪声（如风扇声、键盘敲击）会显著降低语音识别准确率，因此降噪成为关键需求。

典型噪声场景包括：

• 持续噪声：空调、电脑风扇产生的稳态噪声
• 突发噪声：门开关声、物品掉落产生的瞬态噪声
• 混响噪声：会议室等封闭空间产生的反射声

基于频域的降噪实现

频域降噪通过FFT变换将时域信号转换为频域，识别并抑制噪声频段。实现步骤如下：

1. 音频采集配置

   int sampleRate = 44100;
   int channelConfig = AudioFormat.CHANNEL_IN_MONO;
   int audioFormat = AudioFormat.ENCODING_PCM_16BIT;
   int bufferSize = AudioRecord.getMinBufferSize(sampleRate, channelConfig, audioFormat);
   AudioRecord audioRecord = new AudioRecord(
    MediaRecorder.AudioSource.MIC,
    sampleRate,
    channelConfig,
    audioFormat,
    bufferSize
   );

2. 频谱分析与噪声门限
   采用汉宁窗减少频谱泄漏，通过短时傅里叶变换（STFT）计算频谱：

   public double[] computeSpectrum(short[] audioBuffer) {
    double[] spectrum = new double[audioBuffer.length/2];
    double[] windowed = applyHanningWindow(audioBuffer);
    Complex[] fftData = new Complex[windowed.length];
    // 填充FFT输入数组
    for (int i = 0; i < windowed.length; i++) {
        fftData[i] = new Complex(windowed[i], 0);
    }
    // 执行FFT
    FFT fft = new FFT(windowed.length);
    fft.fft(fftData);
    // 计算幅度谱
    for (int i = 0; i < spectrum.length; i++) {
        spectrum[i] = Math.sqrt(
            fftData[i].re() * fftData[i].re() + 
            fftData[i].im() * fftData[i].im()
        );
    }
    return spectrum;
   }

3. 噪声抑制算法
   采用谱减法时，需动态更新噪声谱估计：
   ```java
   // 噪声谱更新（语音活动检测）
   if (!isVoiceActive(currentFrame)) {
   for (int i = 0; i < noiseSpectrum.length; i++) {

    noiseSpectrum[i] = 0.9 * noiseSpectrum[i] + 0.1 * currentSpectrum[i];

   }
   }

// 谱减法实现
double alpha = 0.5; // 过减因子
double beta = 0.02; // 谱底参数
for (int i = 0; i < outputSpectrum.length; i++) {
double diff = currentSpectrum[i] - alpha noiseSpectrum[i];
outputSpectrum[i] = Math.max(diff, beta noiseSpectrum[i]);
}

## 实时性优化策略
1. **环形缓冲区设计**：采用双缓冲机制，当前缓冲区满时触发处理线程
2. **多线程架构**：
   - 采集线程：持续读取麦克风数据
   - 处理线程：执行FFT和降噪计算
   - 播放线程：输出处理后音频
3. **定点数优化**：将浮点运算转换为Q15格式定点运算，提升ARM处理器效率
# Audition降噪技术体系
## Adobe Audition降噪原理
Audition作为专业音频工作站，其降噪模块包含：
- **自适应噪声消除**：通过噪声样本学习噪声特征
- **FFT滤波器组**：支持20Hz-20kHz频段精确调整
- **谐波恢复算法**：在降噪同时保留语音谐波结构
## 降噪效果对比
| 指标         | AudioRecord基础实现 | Audition专业处理 |
|--------------|---------------------|------------------|
| 信噪比提升   | 8-12dB              | 15-20dB          |
| 语音失真度   | 5-8%                | 2-3%             |
| 实时处理延迟 | <50ms               | 非实时           |
## 混合降噪方案
实际工程中可采用"前端+后端"混合架构：
1. **移动端实时处理**：使用AudioRecord实现基础降噪
```java
// 简易移动端降噪示例
short[] processFrame(short[] input) {
    short[] output = new short[input.length];
    for (int i = 0; i < input.length; i++) {
        // 简单阈值降噪
        output[i] = (short)(Math.abs(input[i]) > NOISE_THRESHOLD ? 
            input[i] : 0);
    }
    return output;
}

1. 云端深度处理：上传音频至服务器使用Audition级算法二次处理

降噪效果评估体系

客观评估指标

1. 信噪比（SNR）：

   SNR = 10 * log10(信号功率 / 噪声功率)

2. 分段信噪比（SegSNR）：按帧计算更精确
3. 对数谱失真（LSD）：

   LSD = sqrt(1/N * sum( (20*log10(|X(k)|/|Y(k)|))^2 ) )

主观听感测试

采用MUSHRA（MUlti Stimulus Hidden Reference and Anchor）测试方法：

1. 准备参考音频、处理音频及隐藏参考
2. 招募20-30名听音员进行评分（0-100分）
3. 统计平均意见分（MOS）

实际应用建议

1. 场景适配：

   • 会议录音：侧重低频噪声抑制
   • 语音助手：需保留高频谐波
   • 音乐录制：禁用破坏性降噪

2. 参数调优经验：

   • 帧长选择：20-30ms平衡时间/频率分辨率
   • 噪声门限：设为最大噪声幅度的1.2倍
   • 谱减因子：稳态噪声取0.8，瞬态噪声取0.5

3. 硬件协同优化：

   • 选择低噪声麦克风（信噪比>65dB）
   • 启用硬件AGC（自动增益控制）
   • 合理布局麦克风阵列（30cm间距最佳）

未来发展趋势

1. 深度学习降噪：

   • CRNN（卷积循环神经网络）实时处理
   • WaveNet架构的时域建模
   • 迁移学习在小样本场景的应用

2. 空间音频降噪：

   • 波束成形技术
   • 多通道联合处理
   • 声源定位辅助降噪

3. 标准化进展：

   • WebRTC的NS模块开源实现
   • 3GPP标准中的增强型语音服务（EVS）
   • ITU-T G.722附录C宽带降噪标准

通过系统掌握AudioRecord的实时处理能力与Audition的专业级算法，开发者可构建从移动端到云端的完整音频处理解决方案。实际工程中需根据具体场景在处理质量、实时性和资源消耗间取得平衡，持续跟踪学术界和工业界的最新技术进展。