一、AudioRecord降噪技术基础

AudioRecord是Android系统提供的音频采集API，广泛应用于实时语音通信、录音应用等场景。其降噪功能的核心在于通过算法处理原始音频信号，抑制背景噪声并保留有效语音成分。

1.1 噪声来源与分类

音频噪声主要分为三类：

• 稳态噪声：如空调声、风扇声，频谱特征稳定
• 非稳态噪声：如键盘敲击声、关门声，具有突发性
• 脉冲噪声：如爆裂声、电磁干扰，能量集中且短暂

理解噪声特性是选择降噪算法的关键前提。例如，对于稳态噪声可采用频谱减法，而对脉冲噪声则需使用短时能量分析。

1.2 经典降噪算法实现

1.2.1 频谱减法（Spectral Subtraction）

// 伪代码示例：频谱减法核心逻辑
public void applySpectralSubtraction(short[] audioData) {
    int frameSize = 256;
    int overlap = 128;
    float alpha = 0.8f; // 噪声估计系数
    // 分帧处理
    for (int i = 0; i < audioData.length; i += frameSize - overlap) {
        short[] frame = Arrays.copyOfRange(audioData, i, i + frameSize);
        // 转换为频域
        Complex[] spectrum = fft(frame);
        // 噪声估计（假设前N帧为纯噪声）
        if (isNoiseFrame) {
            updateNoiseProfile(spectrum);
        }
        // 频谱减法
        for (int j = 0; j < spectrum.length; j++) {
            float magnitude = spectrum[j].abs();
            float noiseMag = noiseProfile[j];
            float subtracted = Math.max(magnitude - alpha * noiseMag, 0);
            spectrum[j] = new Complex(subtracted, 0);
        }
        // 转换回时域
        short[] enhancedFrame = ifft(spectrum);
        System.arraycopy(enhancedFrame, 0, audioData, i, frameSize);
    }
}

该算法通过估计噪声频谱并从信号频谱中减去，但可能产生音乐噪声（Musical Noise）。

1.2.2 维纳滤波（Wiener Filter）

维纳滤波通过最小化均方误差来估计干净信号，其传递函数为：
[ H(f) = \frac{P_s(f)}{P_s(f) + P_n(f)} ]
其中( P_s )和( P_n )分别为信号和噪声的功率谱。实现时需注意：

• 噪声功率谱的实时更新
• 频带划分的合理性（通常分为20-30个子带）
• 避免过降噪导致的语音失真

二、Adobe Audition降噪实战

作为专业音频处理软件，Audition提供了直观且强大的降噪工具链，特别适合后期处理场景。

2.1 采样降噪法

操作步骤：

1. 捕获噪声样本：选择纯噪声片段（Ctrl+Shift+P）
2. 生成噪声配置文件：菜单栏”效果”→”降噪/恢复”→”捕获噪声样本”
3. 应用降噪：调整”降噪量”（通常60-80%）、”灵敏度”（5-15）和”频谱衰减率”（70-90%）

参数优化技巧：

• 对稳态噪声可适当提高降噪量
• 语音信号需保留部分高频成分（降低频谱衰减率）
• 使用”输出噪声”功能检查残留噪声

2.2 自适应降噪技术

Audition CC 2019后引入的”自适应降噪”效果器具有以下优势：

• 实时分析音频内容
• 自动调整降噪参数
• 保留更多语音细节

典型应用场景：

• 现场录音的快速处理
• 播客节目的后期制作
• 视频配音的背景噪声消除

三、降噪效果评估体系

建立科学的评估体系是优化降噪方案的关键，需从客观指标和主观听感两个维度进行。

3.1 客观评估指标

指标	计算公式	理想范围
信噪比(SNR)	( 10\log_{10}(P_s/P_n) )	>15dB
PESQ得分	ITU-T P.862标准	3.5-4.5
段信噪比	分帧计算后平均	每帧>10dB
语音失真率	( (原始-处理)/原始 \times100\% )	<5%

3.2 主观听感测试

设计ABX测试方案：

1. 准备原始/降噪A/B两组样本
2. 随机播放并让测试者选择偏好
3. 统计正确识别率（应接近50%随机水平）

测试要点：

• 测试环境需保持安静（背景噪声<30dB SPL）
• 使用高质量耳机（频率响应20Hz-20kHz）
• 测试样本时长建议10-15秒

四、进阶降噪方案

4.1 深度学习降噪

基于RNN/LSTM的时域降噪模型架构：

输入层 → BiLSTM层（128单元） → Dense层（256单元） → 输出层

训练数据要求：

• 纯净语音与含噪语音配对
• 噪声类型覆盖常见场景
• 信噪比范围-5dB到20dB

4.2 多麦克风阵列降噪

采用波束形成技术：

1. 麦克风间距10-15cm
2. 延迟求和波束形成器
3. 广义旁瓣对消器（GSC）结构

实现要点：

• 精确的麦克风校准
• 实时性要求（延迟<10ms）
• 自适应滤波器步长选择（通常0.01-0.1）

五、工程实践建议

1. 预处理优化：

   • 采样率选择：语音处理推荐16kHz
   • 量化精度：16bit足够，32bit浮点更佳
   • 预加重滤波（提升高频，公式：( H(z)=1-0.95z^{-1} )）

2. 实时性保障：

   • 分帧长度20-40ms
   • 算法复杂度控制在O(n log n)以内
   • 使用NEON指令集优化

3. 跨平台兼容：

   • Android AudioRecord与iOS AVAudioEngine的API差异处理
   • 不同设备麦克风特性的适配
   • 采样率转换时的重采样算法选择

通过系统掌握上述技术要点，开发者能够构建从基础到专业的完整降噪解决方案，满足语音通信、智能助手、音频内容制作等多样化场景需求。