单独编译和使用webrtc音频降噪模块（NS）

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webrtc的音频处理模块分为降噪ns，回音消除aec（回声控制acem），自动控制增益agc，静音检测部分。另外webrtc已经封装好了一套音频处理模块APM，如果不是有特殊必要，使用者如果要用到回声消除等较为复杂的模块时，最好使用全部的音频处理模块，不要单独编译其中一部分以免浪费宝贵的时间。

但是音频降噪部分较为简单，用起来也就几个函数，除了需要传入的音频数据以外，需要调整的参数也就是音频采样率和降噪等级。另外这部分代码采用C语言语法编写，可以跨平台编译。整个算法也不算特别复杂，运行起来占CPU也不是很多，可以上至i7 8核CPU的高配电脑，下至380Mhz的小嵌入式系统以及一切版本的移动端产品中编译运行。另外效果也十分不错，通过本文附带的测试demo大家就可以感受一下。

降噪有两部分代码，一套是定点算法（noise_suppression_x.h），一套是浮点算法（noise_suppression.h）。相对来说浮点算法精度更高，但是耗系统资源更多，特别是浮点计算能力较弱的低端ARM CPU上。但是一般来说浮点和定点算法在实际效果上听不出区别出来，估计是我没遇到过必须必须要用浮点的情况。在使用上，浮点和定点也仅仅只是变量名和函数没中多出了一个x。

音频处理的时候webrtc一次仅能处理10ms数据,小于10ms的数据不要传入，因为即时是传入小于10ms的数据最后传入也是按照10ms的数据传出，此时会出现问题。另外支持采样率也只有8K，16K,32K三种，不论是降噪模块，或者是回声消除增益等等均是如此。对于8000采样率，16bit的音频数据，10ms的时间采样点就是80个，一个采样点16bit也就是两个字节，那么需要传入WebRtcNsx_Process的数据就是160字节。对于8000和16000采样率的音频数据在使用时可以不管高频部分，只需要传入低频数据即可，但是对于32K采样率的数据就必须通过滤波接口将数据分为高频和低频传入，传入降噪后再组合成音频数据。大于32K的音频文件就必须要通过重采样接口降频到对应的采样率再处理，在demo源码里面有对应的接口使用者可以去查。

降噪的开源代码包括定点降噪，浮点降噪，音频重采样，滤波接口，抠出来后修改了头文件包含位置使其都在同一目录下，如果是xcode下编译可能会有once函数编译不过的问题，此时修改一个宏即可，为了尽量避免修改问题就不改动这部分了。

示例代码给了32K采样率的测试demo，也有8K采样率实现。16K采样率只需要将8K内部的数据大小由80改成160即可，PCM音频文件可以由Audacity软件通过文件--导入--原始数据，选择好bit位数，声道，采样率即可显示波形，播放。

 

源码下载：WebRtcAudioTest.rar