一、Android语音软降噪技术概述

在移动通信场景中，语音降噪技术是保障通话质量的核心要素。Android系统通过软降噪方案（Software-Based Noise Suppression）实现实时语音处理，其核心优势在于无需专用硬件即可完成噪声抑制。相较于传统硬件降噪方案，软降噪具有成本低、适配性强、可动态更新算法等特性，尤其适用于中低端Android设备。

软降噪技术主要解决三类噪声问题：稳态噪声（如风扇声）、非稳态噪声（如键盘敲击声）和突发噪声（如关门声）。其技术实现需平衡降噪强度与语音保真度，避免过度处理导致语音失真。根据Google开发者文档，Android 12及以上版本已内置AEC（回声消除）、NS（噪声抑制）等基础处理模块，开发者可通过AudioEffect接口进行二次开发。

二、核心降噪算法原理

1. 频谱减法（Spectral Subtraction）

该算法通过估计噪声频谱并从带噪语音中减去实现降噪。典型实现步骤：

// 伪代码示例：频谱减法核心逻辑
void applySpectralSubtraction(float[] spectrum, float[] noiseEstimate, float alpha) {
    for (int i = 0; i < spectrum.length; i++) {
        float magnitude = Math.abs(spectrum[i]);
        float noiseMag = noiseEstimate[i];
        float subtracted = Math.max(magnitude - alpha * noiseMag, 0);
        spectrum[i] = subtracted * Math.signum(spectrum[i]); // 保留相位信息
    }
}

关键参数包括过减因子α（通常1.5-3.0）和噪声估计更新率。该算法对稳态噪声效果显著，但可能产生音乐噪声（Musical Noise）。

2. 维纳滤波（Wiener Filter）

基于统计最优准则的线性滤波方法，其传递函数为：
H(f) = [P_s(f)] / [P_s(f) + λP_n(f)]
其中P_s和P_n分别为语音和噪声的功率谱，λ为过减因子。维纳滤波在保持语音自然度方面优于频谱减法，但计算复杂度较高，适合中高端设备实现。

3. 深度学习降噪方案

基于RNN/LSTM的神经网络模型可实现端到端降噪。典型网络结构包含：

• 特征提取层：STFT变换（20ms帧长，10ms步长）
• 编码器：3层BLSTM（128单元）
• 掩码估计层：全连接网络
• 解码器：逆STFT重构语音

TensorFlow Lite在Android端的部署示例：

// 加载预训练模型
Interpreter.Options options = new Interpreter.Options();
options.setNumThreads(4);
Interpreter interpreter = new Interpreter(loadModelFile(context), options);
// 输入处理（16kHz单声道音频）
short[] inputBuffer = ...; // 采集的PCM数据
float[][] inputTensor = preprocess(inputBuffer);
// 推理执行
float[][] outputTensor = new float[1][257];
interpreter.run(inputTensor, outputTensor);
// 后处理生成降噪后音频
byte[] outputBuffer = postprocess(outputTensor);

三、Android软件实现要点

1. 音频流处理架构

推荐采用AudioRecord + AudioTrack的环形缓冲区设计：

// 初始化录音参数
int sampleRate = 16000;
int channelConfig = AudioFormat.CHANNEL_IN_MONO;
int audioFormat = AudioFormat.ENCODING_PCM_16BIT;
int bufferSize = AudioRecord.getMinBufferSize(sampleRate, channelConfig, audioFormat);
AudioRecord recorder = new AudioRecord(
    MediaRecorder.AudioSource.VOICE_COMMUNICATION,
    sampleRate, channelConfig, audioFormat, bufferSize);
// 处理线程示例
new Thread(() -> {
    byte[] buffer = new byte[bufferSize];
    while (isRecording) {
        int read = recorder.read(buffer, 0, buffer.length);
        if (read > 0) {
            float[] processed = processFrame(buffer); // 调用降噪算法
            playProcessedAudio(processed);
        }
    }
}).start();

2. 实时性优化策略

• 使用OpenSL ES实现低延迟音频路径
• 采用分帧处理（每帧320点@16kHz）
• 线程优先级设置：Process.setThreadPriority(Process.THREAD_PRIORITY_URGENT_AUDIO)
• 避免内存分配：使用对象池模式复用数组

3. 主流开源方案对比

方案	延迟(ms)	CPU占用	降噪强度	适用场景
WebRTC AEC	30	中	中	视频通话
RNNoise	20	低	高	语音消息录制
SpeexDSP	40	高	极高	专业录音设备
TensorFlow Lite	50+	极高	可调	复杂噪声环境

四、工程实践建议

1. 噪声场景适配：建立典型噪声库（机场/地铁/餐厅等），通过机器学习分类器动态调整降噪参数
2. 双麦克风增强：结合波束成形技术提升定向拾音能力，代码示例：

   // 简单延迟求和波束成形
   float[] processDualMic(float[] mic1, float[] mic2, int delaySamples) {
    float[] output = new float[mic1.length];
    for (int i = 0; i < mic1.length; i++) {
        int mic2Index = Math.max(0, i - delaySamples);
        output[i] = 0.7f * mic1[i] + 0.3f * mic2[mic2Index];
    }
    return output;
   }

3. 功耗优化：采用动态采样率调整，在安静环境下降低处理复杂度
4. 测试验证：使用POLQA/PESQ等客观指标结合主观听感测试，建立自动化测试流水线

五、发展趋势

随着Android 13引入的Audio Playback Capture API，软降噪技术正向全场景覆盖发展。结合设备传感器数据（如加速度计检测手持状态）的智能降噪方案将成为新的研究热点。对于开发者而言，掌握传统信号处理与深度学习融合的方法论，将是构建差异化语音产品的关键。