一、Android系统音频采集基础

Android系统作为全球最主流的移动操作系统之一，其音频处理能力直接影响用户体验。音频采集是音频处理的第一步，涉及从麦克风获取原始音频数据，并通过音频流（Audio Stream）传输至应用层。Android提供了AudioRecord和MediaRecorder两类API用于音频采集，其中AudioRecord更适合实时处理场景，因其提供更底层的控制。

1.1 音频采集流程

• 初始化：通过AudioRecord构造函数配置采样率（如16kHz）、声道数（单声道或立体声）、音频格式（如PCM_16BIT）及最小缓冲区大小（通过AudioRecord.getMinBufferSize获取）。
• 启动采集：调用startRecording()开始录制，音频数据通过read()方法持续读取至字节数组。
• 数据处理：实时处理采集的音频帧，包括降噪、增益调整等。

1.2 关键参数选择

• 采样率：通常选择16kHz以平衡音质与计算量，适用于语音通信场景。
• 缓冲区大小：过小会导致数据丢失，过大则增加延迟，需根据实际需求调整。

二、Android音频降噪技术原理

音频降噪的核心目标是抑制背景噪声，提升语音清晰度。Android平台上，降噪技术可分为传统信号处理与深度学习两类。

2.1 传统信号处理降噪

2.1.1 噪声抑制算法

• 谱减法：基于噪声与语音在频域的差异，通过估计噪声谱并从含噪语音中减去实现降噪。
  • 实现步骤：
    1. 静音段检测：通过能量阈值判断是否为噪声段。
    2. 噪声谱估计：在静音段计算平均噪声谱。
    3. 谱减处理：从含噪语音谱中减去噪声谱，得到增强语音谱。
  • 代码示例：

    // 简化版谱减法（伪代码）
    public float[] spectralSubtraction(float[] noisySpectrum, float[] noiseSpectrum, float alpha) {
        float[] enhancedSpectrum = new float[noisySpectrum.length];
        for (int i = 0; i < noisySpectrum.length; i++) {
            enhancedSpectrum[i] = Math.max(0, noisySpectrum[i] - alpha * noiseSpectrum[i]);
        }
        return enhancedSpectrum;
    }

• 维纳滤波：通过最小化均方误差设计滤波器，适用于平稳噪声环境。

2.1.2 自适应滤波

• LMS（最小均方）算法：动态调整滤波器系数以跟踪噪声变化，适用于非平稳噪声（如风扇声）。
  • 公式：w(n+1) = w(n) + μ * e(n) * x(n)，其中w为滤波器系数，μ为步长，e(n)为误差信号。

2.2 深度学习降噪

• RNN/LSTM网络：通过时序建模捕捉语音与噪声的长期依赖关系。
• CRN（卷积循环网络）：结合CNN的空间特征提取与RNN的时序建模，适用于实时降噪。
• TensorFlow Lite集成：将训练好的模型转换为.tflite格式，通过Interpreter API在Android端运行。

三、Android降噪实现策略

3.1 基于Android API的降噪

• 内置降噪：Android 8.0+提供NoiseSuppressor类，通过createNoiseSuppressor()启用系统级降噪。
  • 示例代码：

    AudioRecord audioRecord = new AudioRecord(...);
    NoiseSuppressor suppressor = NoiseSuppressor.create(audioRecord.getAudioSessionId());
    if (suppressor != null) {
        suppressor.setEnabled(true);
    }

3.2 第三方库集成

• WebRTC AEC（声学回声消除）：适用于通话场景，集成webrtc-audio-processing模块。
• Oboe库：高通提供的低延迟音频库，内置降噪功能。

3.3 自定义降噪实现

• 实时处理流程：
  1. 分帧处理：将音频流分割为20-30ms的帧（如512点@16kHz）。
  2. FFT变换：通过AndroidFFT库将时域信号转为频域。
  3. 噪声估计与抑制：应用谱减法或维纳滤波。
  4. IFFT变换：将增强后的频域信号转回时域。
  5. 重叠相加：合并处理后的帧以消除分帧效应。

四、性能优化与挑战

4.1 延迟控制

• 缓冲区管理：通过AudioTrack的write()方法与AudioRecord的read()方法同步，减少端到端延迟。
• 线程优先级：设置Thread.setPriority(Thread.MAX_PRIORITY)确保实时性。

4.2 功耗优化

• 动态采样率调整：非语音场景降低采样率（如8kHz）。
• 硬件加速：利用DSP或NPU加速深度学习模型推理。

4.3 复杂场景适配

• 多噪声源：结合波束成形（Beamforming）技术定位声源方向，抑制方向性噪声。
• 非平稳噪声：采用LMS或RLS（递归最小二乘）算法动态跟踪噪声变化。

五、实践建议

1. 测试与调优：使用AudioRecord的getRouting()方法检查麦克风路由，确保采集路径正确。
2. 模型轻量化：对深度学习模型进行量化（如8位整数）以减少计算量。
3. 用户反馈循环：通过UI引导用户调整降噪强度（如“弱/中/强”模式）。

Android系统音频采集降噪需结合信号处理理论与工程实践，从底层API调用到算法优化均需精细设计。未来，随着AI芯片的普及，深度学习降噪将成为主流，但传统方法仍因其低复杂度在资源受限场景中具有价值。开发者应根据应用场景（如语音通话、录音、实时通信）选择合适的降噪策略，并持续测试以适应不同设备与噪声环境。