一.语音降噪技术方向介绍

   软件上进行语音降噪目前主要是两个方向：传统降噪算法和AI降噪算法，他们各有千秋，目前看他们各有千秋，有各自适用场景。

推荐一个不错的人工智能学习网站，通俗易懂，内容全面，作为入门科普和学习提升都不错，分享一下给大家：前言 – 人工智能教程https://www.captainbed.cn/ai

1.两者的对比：

传统降噪算法：

**原理**：传统降噪算法通常基于信号处理的理论，如滤波器设计、频谱分析和信号建模等。它们通过分析信号的统计特性或频谱特性来去除噪声。

**实现方式**：传统降噪算法通常包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器、谱减法、维纳滤波器和自适应滤波器等。这些算法通常需要手动调整参数以适应不同的噪声环境。

**效果**：传统降噪算法在处理简单或已知的噪声类型时效果较好，但对于复杂的噪声环境或非平稳噪声，效果可能有限。

**计算复杂度**：传统降噪算法的计算复杂度相对较低，可以在较低性能的硬件上运行。

AI降噪算法：

**原理**：AI降噪算法基于机器学习和深度学习的技术，通过训练神经网络来识别和去除噪声。这些算法可以从大量的数据中学习噪声的特征，并自动调整参数以适应不同的噪声环境。

**实现方式**：AI降噪算法通常使用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）或变换器（Transformer）等深度学习模型。这些模型可以自动提取信号的特征，并通过非线性变换来去除噪声。

**效果**：AI降噪算法在处理复杂的噪声环境和非平稳噪声时效果更好，因为它们可以从数据中学习噪声的复杂特征，并自动适应不同的噪声类型。

**计算复杂度**：AI降噪算法的计算复杂度较高，通常需要较高的性能硬件支持，如GPU。

对比总结：

**适应性**：AI降噪算法具有更好的适应性，能够自动调整参数以适应不同的噪声环境。

**效果**：AI降噪算法在处理复杂的噪声环境时效果更好，但需要大量的训练数据和较高的计算资源。

**计算资源**：传统降噪算法通常需要较低的计算资源，适合在资源受限的设备上运行。

**实现复杂度**：AI降噪算法的实现复杂度较高，需要专业的机器学习和深度学习知识。

二.降噪算法开源算法库

1.传统降噪算法库

（1）RNNoise:

     这是一款由http://Xiph.Org基金会开发的神经网络语音降噪库。它使用神经网络模型来进行语音降噪,可以在实时对讲和非实时批处理两种模式下工作。该库支持C,C++和Python接口,并且性能很好。

（2）Speex:

     这是一个开源的语音编解码库,它包含一个降噪模组,可以使用多种滤波算法进行语音降噪,比如谱减法、决策导向算法等。Speex支持C,C++接口,广泛应用于VoIP产品中。

（3）WebRTC:

     这是一个开源的实时通信框架,它包含了一个高性能的降噪引擎,基于神经网络模型,可以对音频采样进行降噪。WebRTC支持C,C++,Objective-C,Java和JavaScript等多语言接口,应用十分广泛。

2.AI降噪算法库

（1）Anthropic Deep Noise Cancellation (DNC):

     这是一个开源的深度学习语音降噪模型,由Anthropic开发。它是一个Keras实现的卷积神经网络模型,通过训练获得很高的降噪效果。该模型可以导出为TensorFlow, PyTorch和ONNX格式,支持多种语言和框架进行部署。

（2）NSNet:

     这是一个开源的实时神经网络语音降噪系统,支持单声道和多声道信号降噪。它由两个神经网络模型组成,一个检测器网络和一个降噪网络,可以有效移除 stationary 和 non-stationary 噪声。NSNet支持TensorFlow和PyTorch部署。

（3）一个在线的AI降噪处理网站

     https://audo.ai/api

     

三.WebRTC降噪模块

   网上有人把WebRTC的噪声抑制模块提取出来，也做了一些细节优化，目前可以支持8k、16k采样率的pcm数据，实际测试效果还是挺不错的，可以看下测试对比图片：

   目前这个算法可以应用到多种平台，像windows、linux、android、ios、arm平台都可以支持，效果基本差别不大。

   下载地址：https://download.csdn.net/download/unique_no1/82328350