webRTC中语音降噪模块ANS细节详解(二)

上篇(webRTC中语音降噪模块ANS细节详解(一))讲了维纳滤波的基本原理。本篇先给出webRTC中ANS的基本处理过程，然后讲其中两步（即时域转频域和频域转时域）中的一些处理细节。

ANS的基本处理过程如下图1：

                                            图1

从图1可以看出，处理过程主要分6步，具体如下：

1）  把输入的带噪信号从时域转到频域，主要包括分帧、加窗和短时傅里叶变换(STFT)等

2）  做初始噪声估计，基于估计出的噪声算先验信噪比和后验信噪比

3）  计算分类特征，这些特征包括似然比检验(LRT)、频谱平坦度和频谱差异。根据这些特征确定语音/噪声概率，从而判定当前信号是语音还是噪声。

4）  根据算出来的语音/噪声概率去更新噪声估计

5）  基于维纳滤波去噪

6）  把去噪后的信号从频域转换回时域，主要包括短时傅里叶逆变换(ISTFT)、加窗和重叠相加等。

我用于理解和调试的版本是以前的C版本，里面又分为浮点和定点两种实现方式。对于算法理解来说，最好看浮点实现的版本，因为它能和算