一、Android录音降噪技术概述

录音降噪是音频处理领域的核心需求，尤其在移动端设备中，环境噪声（如风声、交通噪声、设备底噪）会显著降低录音质量。Android平台通过硬件与软件协同实现降噪，主要分为被动降噪（物理结构屏蔽）和主动降噪（算法消除噪声）两类。本文重点讨论基于算法的主动降噪技术，其核心是通过信号处理技术分离噪声与目标语音。

1.1 降噪技术的核心挑战

• 实时性要求：移动端需在低延迟下完成降噪，避免语音卡顿。
• 算力限制：中低端设备CPU性能有限，需优化算法复杂度。
• 噪声多样性：环境噪声类型复杂（稳态噪声如风扇声、非稳态噪声如敲门声），需适配不同场景。

二、Android录音降噪的关键技术

2.1 频域降噪算法：基于FFT的谱减法

频域降噪通过傅里叶变换将时域信号转换为频域，识别并抑制噪声频段。谱减法是经典方法，其步骤如下：

1. 分帧处理：将音频分割为20-30ms的帧（如使用AudioRecord采集时，设置bufferSize为帧长）。
2. 噪声估计：在无语音段（如静音期）计算噪声功率谱。
3. 谱减操作：从含噪语音谱中减去噪声谱，保留语音成分。

// 伪代码：基于FFT的谱减法核心逻辑
float[] noisyFrame = ...; // 含噪音频帧
float[] noiseSpectrum = estimateNoise(noisyFrame); // 噪声谱估计
float[] enhancedSpectrum = new float[noisyFrame.length];
for (int i = 0; i < noisyFrame.length; i++) {
    enhancedSpectrum[i] = Math.max(noisyFrame[i] - noiseSpectrum[i], 0); // 谱减
}

局限性：谱减法易引入“音乐噪声”（残留频谱的随机波动），需结合过减因子和噪声门限优化。

2.2 时域降噪算法：自适应滤波

时域方法直接在时域处理信号，适用于非稳态噪声。LMS（最小均方）算法是典型代表，其通过迭代调整滤波器系数，使输出信号与噪声的误差最小化：

// LMS算法简化实现
float[] inputSignal = ...; // 输入信号（含噪）
float[] desiredSignal = ...; // 期望信号（纯净语音，实际中需估计）
float[] filterCoefficients = new float[filterOrder]; // 滤波器系数
float mu = 0.01f; // 步长因子
for (int n = 0; n < inputSignal.length; n++) {
    float output = 0;
    for (int i = 0; i < filterOrder; i++) {
        output += filterCoefficients[i] * inputSignal[n - i];
    }
    float error = desiredSignal[n] - output; // 误差计算（实际中用含噪信号替代）
    for (int i = 0; i < filterOrder; i++) {
        filterCoefficients[i] += mu * error * inputSignal[n - i]; // 系数更新
    }
}

应用场景：LMS适合处理与参考信号相关的噪声（如通过辅助麦克风采集的噪声），但需解决参考信号与主信号的同步问题。

2.3 深度学习降噪：RNN与Transformer的崛起

传统方法依赖手工特征，而深度学习可自动学习噪声模式。RNNOISE（基于GRU的网络）和Demucs（基于Transformer的时频域模型）是开源标杆：

• RNNOISE：输入为480点FFT系数，输出为频谱掩码，计算量仅需约3MFLOPS，适合移动端部署。
• Demucs：通过U-Net结构分离语音与噪声，但模型较大（需量化压缩）。

Android部署建议：

1. 使用TensorFlow Lite或ONNX Runtime转换模型。
2. 通过Interpreter.Options设置线程数，平衡性能与功耗。
3. 结合JNI调用，避免Java层频繁拷贝数据。

三、Android平台实现指南

3.1 基础录音与降噪流程

// 使用AudioRecord录音并应用降噪
int sampleRate = 16000; // 采样率
int channelConfig = AudioFormat.CHANNEL_IN_MONO;
int audioFormat = AudioFormat.ENCODING_PCM_16BIT;
int bufferSize = AudioRecord.getMinBufferSize(sampleRate, channelConfig, audioFormat);
AudioRecord audioRecord = new AudioRecord(
    MediaRecorder.AudioSource.MIC,
    sampleRate,
    channelConfig,
    audioFormat,
    bufferSize
);
audioRecord.startRecording();
byte[] audioBuffer = new byte[bufferSize];
while (isRecording) {
    int bytesRead = audioRecord.read(audioBuffer, 0, bufferSize);
    // 1. 转换为float数组（归一化到[-1,1]）
    float[] pcmData = bytesToFloat(audioBuffer);
    // 2. 应用降噪算法（如谱减法或调用TFLite模型）
    float[] enhancedData = applyNoiseSuppression(pcmData);
    // 3. 输出或编码
}
audioRecord.stop();
audioRecord.release();

3.2 性能优化策略

• 多线程处理：将录音、降噪、编码分离到不同线程，避免阻塞。
• 模型量化：使用TFLite的8位量化，减少模型体积和推理时间。
• 硬件加速：利用NEON指令集优化FFT计算，或通过RenderScript（已废弃）转向Vulkan Compute Shader。

四、应用场景与案例分析

4.1 语音通话降噪

挑战：需在50ms内完成降噪，否则影响通话连贯性。
解决方案：

• 使用WebRTC的NsModule（内置LMS和谱减法混合算法）。
• 针对双麦克风设备，采用波束成形（Beamforming）增强目标方向语音。

4.2 录音笔与K歌应用

需求：高保真录音，需保留语音细节。
实践：

• 结合频域与深度学习：先用谱减法去除稳态噪声，再用RNNOISE处理残余噪声。
• 动态调整参数：根据信噪比（SNR）自动切换降噪强度。

五、未来趋势与挑战

1. 端侧AI模型轻量化：通过模型剪枝、知识蒸馏降低计算量。
2. 多模态降噪：结合视觉信息（如唇动检测）提升语音识别准确率。
3. 标准化API：Android未来可能提供统一的NoiseSuppression接口，简化开发。

结语

Android录音降噪技术已从传统信号处理迈向AI驱动，开发者需根据场景选择算法：实时通话优先低延迟方案，录音编辑可结合深度学习。通过优化模型、利用硬件加速，移动端降噪效果已接近专业设备水平。未来，随着AI芯片的普及，端侧降噪将迎来更广阔的应用空间。