一、Android音频降噪技术基础

录音降噪的核心目标是通过数字信号处理技术，消除或减弱环境噪声对语音信号的干扰。在Android系统中，音频处理通常涉及三个关键环节：音频采集、信号处理和输出播放。其中降噪算法主要作用于信号处理阶段。

1.1 噪声分类与特性分析

环境噪声可分为稳态噪声（如空调声）和非稳态噪声（如键盘敲击声）。稳态噪声频谱分布相对固定，适合采用频域滤波方法；非稳态噪声具有时变特性，需要结合时频分析技术处理。实际应用中，混合噪声场景更为常见，要求算法具备自适应能力。

1.2 经典降噪算法原理

（1）谱减法：通过估计噪声频谱，从含噪语音频谱中减去噪声分量。实现关键点在于噪声谱的准确估计和过减系数的选择。示例代码片段：

// 简化版谱减法实现框架
public short[] spectralSubtraction(short[] input, int frameSize) {
    Complex[] spectrum = fftTransform(input); // FFT变换
    float[] noiseEstimate = estimateNoise(spectrum); // 噪声估计
    for (int i = 0; i < spectrum.length; i++) {
        float magnitude = spectrum[i].abs();
        magnitude = Math.max(magnitude - noiseEstimate[i], 0); // 谱减
        spectrum[i] = new Complex(magnitude * Math.cos(spectrum[i].phase()), 
                                 magnitude * Math.sin(spectrum[i].phase()));
    }
    return inverseFFT(spectrum); // 逆FFT变换
}

（2）维纳滤波：基于统计最优准则构建滤波器，在降噪和语音失真间取得平衡。其传递函数为H(f)=G(f)P(f)/[G(f)P(f)+N(f)]，其中P(f)为语音功率谱，N(f)为噪声功率谱。

二、Android平台实现方案

2.1 原生API应用

Android AudioRecord类提供基础录音功能，结合Visualizer类可获取频谱数据。实际开发中需注意：

• 采样率选择：推荐16kHz（语音频带300-3400Hz）
• 缓冲区大小：通常设为1024点（对应64ms数据）
• 线程管理：建议使用HandlerThread处理音频数据

2.2 第三方库集成

（1）WebRTC AEC模块：提供声学回声消除和噪声抑制功能，适合实时通信场景。集成步骤：

// WebRTC降噪模块初始化示例
AudioProcessingModule apm = new AudioProcessingModule();
NoiseSuppression ns = apm.createNoiseSuppression();
ns.setLevel(NoiseSuppression.Level.HIGH); // 设置降噪强度

（2）Oboe库：Google推出的高性能音频库，支持低延迟音频处理。关键特性包括：

• 自动选择最优音频后端（AAudio/OpenSL ES）
• 回调机制实现实时处理
• 支持多声道处理

2.3 深度学习降噪方案

基于RNN（LSTM/GRU）的时序建模和CNN的频谱特征提取，构建端到端降噪模型。TensorFlow Lite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);
// 输入预处理（分帧、加窗）
float[][][] input = preprocessAudio(audioBuffer);
// 模型推理
float[][][] output = new float[1][input[0].length][input[0][0].length];
interpreter.run(input, output);
// 后处理（重叠相加）
short[] enhancedSignal = postprocess(output);

三、性能优化策略

3.1 实时性保障

• 采用环形缓冲区减少数据拷贝
• 优化FFT计算（使用ARM NEON指令集）
• 限制算法复杂度（建议单帧处理时间<10ms）

3.2 功耗控制

• 动态调整处理强度（根据噪声水平）
• 合理设置线程优先级
• 空闲状态进入低功耗模式

3.3 音质保持

• 保留语音关键频段（300-3400Hz）
• 控制增益变化速率（<6dB/秒）
• 避免过度处理导致的”水下声”效应

四、典型应用场景

1. 语音助手：要求低延迟（<100ms）和中等强度降噪
2. 视频会议：需要回声消除+噪声抑制组合方案
3. 录音笔应用：可接受较高处理延迟，追求极致降噪效果
4. 助听器类APP：需保留环境声感知能力

五、测试评估体系

建立包含客观指标和主观听评的评估体系：

• 客观指标：SNR提升、PESQ得分、分段SNR
• 主观测试：ABX对比测试、MOS评分
• 噪声场景库：包含10+种典型环境噪声

六、发展趋势

1. 深度学习与传统算法融合：如用DNN估计噪声谱替代传统估计方法
2. 个性化降噪：基于用户声纹特征定制降噪参数
3. 空间音频降噪：结合波束成形技术实现定向降噪
4. 边缘计算部署：将轻量级模型部署到终端设备

实际开发中，建议根据应用场景选择合适方案：对于实时性要求高的场景，优先采用WebRTC等成熟方案；对于音质要求苛刻的场景，可考虑深度学习方案。同时要注意处理不同Android版本的兼容性问题，特别是音频API的行为差异。