一、AudioRecord基础与噪声来源分析

1.1 Android音频采集架构

AudioRecord作为Android原生音频采集API，其工作原理基于ALSA（Advanced Linux Sound Architecture）驱动层。开发者通过AudioRecord.Builder配置采样率（通常44.1kHz/48kHz）、声道数（单声道/立体声）、编码格式（PCM 16bit）等参数，核心调用流程如下：

// 典型AudioRecord初始化代码
int bufferSize = AudioRecord.getMinBufferSize(
    44100, 
    AudioFormat.CHANNEL_IN_MONO, 
    AudioFormat.ENCODING_PCM_16BIT
);
AudioRecord recorder = new AudioRecord.Builder()
    .setAudioSource(MediaRecorder.AudioSource.MIC)
    .setAudioFormat(new AudioFormat.Builder()
        .setEncoding(AudioFormat.ENCODING_PCM_16BIT)
        .setSampleRate(44100)
        .setChannelMask(AudioFormat.CHANNEL_IN_MONO)
        .build())
    .setBufferSizeInBytes(bufferSize)
    .build();

1.2 噪声分类与特性

实际采集中的噪声可分为三类：

• 稳态噪声：如空调声、电脑风扇声，频谱特征稳定
• 瞬态噪声：键盘敲击声、关门声，时间域能量突增
• 卷积噪声：房间混响、麦克风物理振动导致的频谱畸变

通过频谱分析（FFT变换）可发现：稳态噪声在频域呈现连续谱线，瞬态噪声表现为时域尖峰，卷积噪声则导致频谱整体展宽。

二、AudioRecord实时降噪实现

2.1 噪声抑制算法选型

算法类型	适用场景	计算复杂度	延迟特性
谱减法	稳态噪声抑制	低	<10ms
维纳滤波	语音与噪声频谱部分重叠	中	10-30ms
深度学习模型	复杂环境降噪	高	>50ms

2.2 谱减法工程实现

以改进型谱减法为例，核心步骤如下：

1. 噪声估计：在无语音段（通过VAD检测）计算平均噪声谱

   // 噪声谱估计伪代码
   float[] noiseSpectrum = new float[fftSize/2];
   if (isVoiceInactive(audioFrame)) {
    for (int i=0; i<fftSize/2; i++) {
        noiseSpectrum[i] = alpha * noiseSpectrum[i] + 
                          (1-alpha) * Math.abs(spectrum[i]);
    }
   }

2. 增益计算：采用过减因子β控制降噪强度

   gain[k] = max( (|X[k]|^2 - β*N[k]) / |X[k]|^2 , γ )

   其中γ为谱底限防止音乐噪声，典型值取0.001-0.01

3. 相位保持重构：仅修改幅度谱，保留原始相位信息

2.3 实时处理优化

• 分帧处理：采用汉宁窗降低频谱泄漏，帧长20-30ms
• 重叠保留：50%帧重叠保证时域连续性
• 多线程架构：采集线程→处理线程→播放线程分离

三、Audition后期降噪精修

3.1 诊断式降噪流程

1. 噪声采样：使用”捕获噪声样本”功能（Ctrl+Shift+P）
2. 频谱显示分析：切换至频谱频率显示模式（Shift+D）
3. 自适应降噪：
   • 设置降噪强度（通常60-80%）
   • 调整FFT大小（1024/2048点）
   • 启用”输出噪声样本”监听降噪效果

3.2 高级处理技巧

• FFT滤波器：手动绘制频响曲线处理特定频段噪声
• 动态处理：使用”动态”效果器压缩残留噪声
• 多轨处理：将人声与背景音分离后分别降噪

3.3 效果器链配置建议

典型处理链：

1. 诊断式降噪（去除稳态噪声）
2. 自适应降噪（消除残留噪声）
3. 均衡器（补偿高频损失）
4. 压缩器（控制动态范围）
5. 限制器（防止削波）

四、双阶段降噪协同策略

4.1 前后处理参数联动

处理阶段	关键参数	联动关系
实时降噪	噪声门限	影响Audition噪声采样阈值
后期处理	降噪强度	补偿实时处理未去除的噪声
实时降噪	频段抑制范围	指导Audition中的FFT滤波设置

4.2 工程化实现示例

# 伪代码：参数传递与效果验证
class AudioProcessor:
    def __init__(self):
        self.realtime_params = {
            'noise_threshold': -40,
            'freq_bands': [(0, 500), (500, 2000)]
        }
    def export_to_audition(self):
        # 生成Audition脚本
        script = f"""
        // 自动设置噪声采样参数
        app.setNoisePrintParams({self.realtime_params['noise_threshold']});
        // 应用频段抑制
        for band in {self.realtime_params['freq_bands']}:
            app.addFFTFilter(band[0], band[1], -12);
        """
        return script

4.3 质量评估体系

建立包含三个维度的评估模型：

1. 客观指标：

   • SNR提升量（≥10dB为有效）
   • PESQ得分（≥3.0达到广播级）
   • 频谱失真率（<5%）

2. 主观听感：

   • 语音清晰度（5级评分）
   • 残留噪声感知度
   • 音质自然度

3. 系统指标：

   • 实时处理延迟（<30ms）
   • CPU占用率（<15%）
   • 内存消耗（<20MB）

五、典型应用场景解决方案

5.1 远程会议降噪

• 实时处理：采用WebRTC的AEC+NS组合
• 后期处理：Audition中启用”风声消除”预设
• 参数配置：

  // WebRTC降噪参数示例
  NoiseSuppression.Config config = new NoiseSuppression.Config();
  config.level = NoiseSuppression.Level.HIGH;
  config.suppressionLevel = -30; // dB

5.2 播客制作流程

1. 采集阶段：AudioRecord设置48kHz采样率
2. 粗剪阶段：Audition中应用”语音增强”效果器
3. 精修阶段：
   • 使用”降噪（处理）”效果器
   • 添加”动态”效果器控制音量波动
   • 应用”匹配响度”标准（LUFS -16）

5.3 音乐制作降噪

• 乐器录音：在Audition中使用”中置声道提取器”分离噪声
• 现场录音：采用多轨降噪策略，先处理环境噪声再处理设备噪声
• 修复老录音：结合”降噪”与”点击/爆音消除器”效果器

六、技术演进与趋势

6.1 深度学习降噪突破

• CRN模型：卷积循环网络实现端到端降噪
• Demucs架构：时频域联合建模提升音质
• 实时推理优化：TensorRT加速使模型延迟降至20ms内

6.2 空间音频降噪

• 波束成形技术：麦克风阵列实现方向性降噪
• HRTF建模：虚拟声源定位增强降噪精度
• Ambisonics处理：全景声降噪解决方案

6.3 标准化进展

• ITU-T P.1100：移动终端降噪测试标准
• AES70：音频网络接口协议中的降噪参数定义
• WebAudio API：浏览器端降噪能力扩展

本文系统阐述了从AudioRecord实时采集到Audition后期精修的双阶段降噪方案，通过理论分析、算法实现、工程优化三个维度构建完整知识体系。实际开发中，建议采用”实时粗降+后期精修”的组合策略，在保证处理效率的同时实现最佳音质。对于专业音频制作，应建立标准化的降噪流程与质量评估体系，确保处理结果的可重复性与可控性。