音频降噪算法 附完整C代码

本文介绍了音频降噪的重要性及其与图像降噪的共通点,强调了音频降噪在深度学习中的应用。通过解析WebRTC开源项目的噪声抑制模块,提供了浮点和定点两个版本的C代码实现,支持4个降噪级别。文章还提供了项目地址和作者联系方式,鼓励读者进一步研究和交流。

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降噪是音频图像算法中的必不可少的。

目的肯定是让图片或语音 更加自然平滑,简而言之,美化。

图像算法和音频算法 都有其共通点。

图像是偏向 空间 处理,例如图片中的某个区域。

图像很多时候是以二维数据为主,矩形数据分布。

音频更偏向 时间 处理,例如语音中的某段时长。

音频一般是一维数据为主,单声道波长。

处理方式也是差不多,要不单通道处理,然后合并,或者直接多通道处理。

只是处理时候数据参考系维度不一而已。

一般而言,

图像偏向于多通道处理,音频偏向于单通道处理。

而从数字信号的角度来看,也可以理解为聚类,频率归一化之类的。

总之就是对一些有一定规律的数字数据进行计算处理。

图像降噪被磨皮美颜这个大主题给带远了。

音频降噪目前感觉大有所为,像前面分享的《基于RNN的音频降噪算法 (附完整C代码)

能达到这样的降噪效果,深度学习 确实有它独到的一面。

但是无可厚非,做机器学习之前还是要基于前人很多 基础算法进行数据的预处理等操作。

才能达到至善至美。

各有优劣,所谓算法肯定是互相配合为主,没有说谁能替换掉谁。

做算法最核心的思路就是使用各个算法的核心思想,放大它的优点,弱化它的缺点。

当然,做人也是如此。

音频降噪算法,网上公开的算法不多,资源也比较有限。

还是谷歌做了好事,把WebRTC开源,确实是一个基础。

前人种树,后人乘凉。

花了点时间,把WebRTC的噪声抑制模块提取出来,方便他人。

噪声抑制在WebRTC中有两个版本,一个是浮点,一个是定点。

一般定点做法是为了在一些特定环境下牺牲极少的精度,提升计算性能。

这个就不展开了,涉及到算法性能优化方面的一些知识点。

至于算法的实现,见源代码:

浮点版本:

noise_suppression.c 

定点版本:

noise_suppression_x.c

算法提供4个降噪级别,分别是:

enum nsLevel {
  
  
kLow,
kModerate,
kHigh,
kVeryHigh
};

实测效果还是很不错的,不过在一些特定的应用场景下,
其实这个算法还可以进一步调优。
改进思路,很多时候是基于需求来的,
打住打住,不细说了。

完整示例代码:
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdint.h>
//采用https://github.com/mackron/dr_libs/blob/master/dr_wav.h 解码
#define DR_WAV_IMPLEMENTATION

#include "dr_wav.h"
#include "noise_suppression.h"

#ifndef nullptr
#define nullptr 0
#endif

//写wav文件
void wavWrite_int16(char *filename, int16_t *buffer, size_t sampleRate, size_t totalSampleCount) {
    drwav_data_format format = {};
    format.container = drwav_container_riff;     // <-- drwav_container_riff = normal WAV files, drwav_container_w64 = Sony Wave64.
    format.format = DR_WAVE_FORMAT_PCM;          // <-- Any of the DR_WAVE_FORMAT_* codes.
    format.channels = 1;
    format.sampleRate = (drwav_uint32) sampleRate;
    format.bitsPerSample = 16;
    drwav *pWav = drwav_open_file_write(filename, &format);
    if (pWav) {
        drwav_uint64 samplesWritten = drwav_write(pWav, totalSampleCount, buffer);
        drwav_uninit(pWav);
        if (samplesWritten != totalSampleCount) {
            fprintf(stderr, "ERROR\n");
            exit(1
### 音频降噪算法概述 音频降噪是一种通过信号处理技术减少背景噪音并增强语音清晰度的技术。常见的音频降噪算法可以分为两大类:基于统计模型的方法和基于机器学习的方法。 #### 基于统计模型的音频降噪 这种方法的核心思想是利用统计学方法来估计音频频谱中的噪声成分,并将其从原始信号中分离出来。通常需要满足两个基本假设: 1. **噪声相对平稳**:即在短时间内,环境噪声的变化较小。 2. **语音与噪声独立分布**:两者在频域上的特性可以通过概率密度函数区分[^1]。 此类算法的一个典型代表是维纳滤波器(Wiener Filter)。它通过对输入信号的能量进行分析,在频率域上调整增益因子以抑制噪声部分。具体实现如下: ```c #include <stdio.h> #include <math.h> #define FRAME_SIZE 512 double wiener_filter(double noisy_signal, double noise_power_estimate) { const double signal_power = pow(noisy_signal, 2); return (signal_power > noise_power_estimate) ? (noisy_signal / sqrt(signal_power)) : 0; } void apply_wiener_filter(double* input_buffer, int length, double* output_buffer, double* noise_estimates) { for(int i=0;i<length;i++) { output_buffer[i] = wiener_filter(input_buffer[i], noise_estimates[i]); } } ``` 此代码片段展示了如何应用简单的维纳滤波器对一段音频数据进行降噪处理[^1]。 #### 基于机器学习的音频降噪 近年来,随着深度学习的发展,越来越多的研究转向使用神经网络来进行更复杂的音频降噪任务。这些模型能够自动提取特征并通过训练学会区分语音和噪声。例如,LSTM 和 CNN 结合架构被广泛应用于实际场景中。 以下是 Python 中使用 TensorFlow 构建简单 LSTM 模型的例子: ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense def build_lstm_model(): model = Sequential() model.add(LSTM(64, activation='relu', input_shape=(FRAME_LENGTH, FEATURES))) model.add(Dense(FEATURES)) model.compile(optimizer='adam', loss='mse') return model ``` 该脚本定义了一个基础的 LSTM 网络结构用于预测干净版本的时间序列音频帧[^2]。 ### 总结 无论是传统的统计方法还是现代的深度学习方案,每种都有其适用范围和技术难点。对于初学者来说,可以从经典的维纳滤波入手;而对于追求更高性能的应用,则可能需要探索先进的 AI 技术路径。
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