音视频处理三剑客之 ANS：噪声产生原因及噪声抑制原理解析

在音视频处理领域，噪声抑制（Acoustic Noise Suppression, ANS）技术是确保通信质量的核心模块之一。与回声消除（AEC）、自动增益控制（AGC）并称”音视频处理三剑客”，ANS通过算法模型识别并过滤背景噪声，显著提升语音/视频通话的清晰度。本文将从噪声分类、产生机理、抑制算法及工程实践四个维度展开系统性分析。

一、噪声分类与产生机理

1.1 噪声的物理分类

根据噪声频谱特性，可划分为三类：

• 白噪声：功率谱密度均匀分布的随机噪声，常见于电子元件热噪声、风声等场景。其频谱覆盖全频段，对语音信号形成均匀干扰。
• 色噪声：频谱能量集中在特定频段的噪声，如交通噪声（低频为主）、键盘敲击声（高频脉冲）。
• 冲击噪声：突发性的强干扰信号，如关门声、设备震动，其时域特征表现为短时高幅脉冲。

1.2 噪声来源的工程场景

实际工程中，噪声产生主要源于四大路径：

1. 环境噪声：空调、风扇等持续背景音，其能量分布随场景变化（办公室约40-50dB，工厂可达70dB+）。
2. 设备噪声：麦克风自身热噪声（典型值-110dBm/Hz）、电路放大器噪声。
3. 电磁干扰：手机辐射、电源纹波等引发的频谱混叠噪声。
4. 回声串扰：未完全消除的回声经扬声器二次采集形成的噪声。

典型案例：某远程会议系统在空调房使用时，500Hz-2kHz频段出现持续”嗡嗡”声，经频谱分析确认为空调压缩机产生的色噪声。

二、ANS核心抑制原理

2.1 频域处理框架

现代ANS系统普遍采用短时傅里叶变换（STFT）将时域信号转换至频域，通过频谱掩蔽实现噪声过滤。其处理流程为：

输入信号 → 分帧加窗 → STFT → 噪声估计 → 增益计算 → 频谱修正 → ISTFT → 输出信号

关键参数：帧长20-30ms（兼顾时频分辨率），汉明窗减少频谱泄漏，重叠率50%-75%保证连续性。

2.2 噪声估计算法

噪声谱估计的准确性直接影响抑制效果，主流方法包括：

• 最小值控制递归平均（MCRA）：通过语音活动检测（VAD）区分语音/噪声帧，动态更新噪声谱。

  % MCRA算法伪代码示例
  function [noise_est] = mcra(input_frame, alpha, beta)
      if VAD_flag == 0
          noise_est = alpha * noise_est + (1-alpha) * abs(input_frame).^2;
      else
          noise_est = beta * noise_est;
      end
  end

• 改进的最小值统计（IMCRA）：引入语音存在概率（SPP）优化噪声跟踪，解决MCRA在非平稳噪声场景的滞后问题。

2.3 增益控制策略

根据噪声估计结果计算频点增益，常用方法：

• 维纳滤波：理论最优解，但需已知信噪比（SNR）。

  G(k) = SNR(k) / (SNR(k) + 1)

• 谱减法：直接从带噪谱中减去噪声谱估计值，需谨慎处理残留噪声。

  |X'(k)| = max(|Y(k)| - α|N(k)|, β|Y(k)|)

  其中α为过减因子（通常1.2-1.5），β为谱底限（0.001-0.01）。

三、工程实践优化方向

3.1 深度学习增强

传统信号处理方法在非平稳噪声场景存在局限，基于深度学习的ANS方案通过数据驱动实现更精准的噪声建模：

• CRNN模型：结合CNN的频谱特征提取与RNN的时序建模能力，在DNS Challenge 2020中取得显著效果。
• 时频掩蔽网络：直接预测理想二值掩蔽（IBM）或理想比率掩蔽（IRM），实现端到端噪声抑制。

3.2 实时性优化

移动端部署需兼顾效果与算力，常见优化手段：

1. 模型量化：将FP32权重转为INT8，模型体积压缩4倍，推理速度提升2-3倍。
2. 频带分组处理：对高频段（>4kHz）采用简化算法，降低30%计算量。
3. 异构计算：利用DSP/NPU加速FFT运算，某手机芯片实测显示STFT耗时从8ms降至2ms。

3.3 场景自适应

针对不同噪声环境动态调整参数：

• 双模式切换：静音段采用激进降噪（强抑制），语音段采用保守策略（保真度优先）。
• 噪声指纹库：预训练常见噪声场景的参数模板（如办公室、街道、车载），通过快速匹配实现毫秒级响应。

四、性能评估体系

4.1 客观指标

• PESQ：语音质量感知评价，范围1-5分（5分最佳），ANS处理后通常提升0.5-1.2分。
• STOI：语音可懂度指标，0-1区间，降噪后应保持在0.8以上。
• WER：词错误率，降噪对ASR准确率的提升可达15%-30%。

4.2 主观测试

采用ITU-T P.835标准，由20名以上听音员对语音清晰度、噪声干扰度、整体质量进行5级评分，确保算法符合人耳感知特性。

五、开发者实践建议

1. 参数调优策略：

   • 初始阶段采用WebRTC ANS默认参数（帧长10ms，过减因子1.5）
   • 针对特定场景微调：高噪声环境增大α至1.8，音乐场景降低β至0.0001

2. 调试工具链：

   • 使用Audacity进行频谱分析，定位噪声频段
   • 通过MATLAB/Python实现算法原型验证
   • 集成SpeexDSP/WebRTC库快速落地

3. 典型问题处理：

   • 音乐噪声：启用非线性处理（NLP）模块，设置谱底限为0.005
   • 突发噪声：增加冲击检测模块，对短时高幅信号采用特殊衰减曲线
   • 双讲问题：改进VAD算法，采用基于能量和过零率的双门限检测

结语

ANS技术作为音视频处理的关键环节，其发展经历了从传统信号处理到深度学习的范式转变。开发者需根据应用场景（通信、录音、直播）选择合适的技术方案，在降噪强度、语音失真、计算复杂度之间取得平衡。随着AI芯片的普及和算法模型的持续优化，ANS技术正在向更低延迟、更高保真度的方向演进，为实时音视频通信提供更优质的体验保障。