1、前言

在视频或者音频通话过程中，一方面为了减小原始声音数据的传输码率，需要进行音频压缩，另一方面为了得到更高质量的音质，需要进行音频处理。如何处理好这两方面，保证声音传播的高真性

音频处理的方法主要包括：音频降噪、自动增益控制、回声抑制、静音检测和生成舒适噪声，主要的应用场景是视频或者音频通话领域。音频压缩包括各种音频编码标准，涵盖ITU制定的电信领域音频压缩标准（G.7xx系列）和微软、Google、苹果、杜比等公司制定的互联网领域的音频压缩标准。（iLBC、SILK、OPUS、AAC、AC3等）。

2、音频基础概念

了解音频处理和压缩之前需要知道这些：

1）音调：泛指声音的频率信息，人耳的主观感受为声音的低沉（低音）或者尖锐（高音）。

2）响度：声音的强弱。

3）采样率：声音信息在由模拟信号转化为数字信号过程中的精确程度，采样率越高，声音信息保留的越多。

4）采样精度：声音信息在由模拟信号转化为数字信号过程中，表示每一个采样点所需要的字节数，一般为16bit（双字节）表示一个采样点。

5）声道数：相关的几路声音数量，常见的如单声道、双声道、5.1声道。

6）音频帧长：音频处理或者压缩所操作的一段音频信息，常见的是10ms，20ms，30ms。

音频处理基础

噪声抑制（Noise Suppression）

手机等设备采集的原始声音往往包含了背景噪声，影响听众的主观体验，降低音频压缩效率。以Google著名的开源框架WebRTC为例，我们对其中的噪声抑制算法进行严谨的测试，发现该算法可以对白噪声和有色噪声进行良好的抑制。满足视频或者语音通话的要求。
其他常见的噪声抑制算法如开源项目Speex包含的噪声抑制算法，也有较好的效果，该算法适用范围较WebRTC的噪声抑制算法更加广泛，可以在任意采样率下使用。

回声消除（Acoustic EchoCanceller）

在视频或者音频通话过程中，本地的声音传输到对端播放之后，声音会被对端的麦克风采集，混合着对端人声一起传输到本地播放，这样本地播放的声音包含了本地原来采集的声音，造成主观感觉听到了自己的回声。

回声产生的原理如下图所示：

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自动增益控制（Auto Gain Control）

手机等设备采集的音频数据往往有时候响度偏高，有时候响度偏低，造成声音忽大忽小，影响听众的主观感受。自动增益控制算法根据预先配置的参数对输入声音进行正向/负向调节，使得输出的声音适宜人耳的主观感受

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