RK3568嵌入式开发：WebRTC稳态噪声处理实践流程与效果评估

本文将介绍在RK3568平台上，对WebRTC噪声抑制模块处理稳态噪声的实际测试与效果分析。

测试环境与数据采集

本次测试在RK3568嵌入式平台进行，采集了一段包含稳态噪声的音频样本。采集过程不限于特定开发板，使用arecord命令即可。

arecord -f S16_LE -r 16000 -c 1 clean.wav

采集得到包含噪声的原始音频文件 clean.wav。

调用WebRTC进行降噪处理

使用之前编译好的WebRTC降噪测试程序对音频进行处理：

./webrtc_ns_demo clean.wav out_clean.wav --ns moderate

WebRTC的噪声抑制模块提供多个降噪等级可供调整，以适应不同场景的需求：

# 低强度（高保真）
./webrtc_ns_demo clean.wav out_clean.wav --ns low
# 中等强度（推荐设置）
./webrtc_ns_demo clean.wav out_clean.wav --ns moderate
# 高强度（抑制力度强，可能影响语音）
./webrtc_ns_demo clean.wav out_clean.wav --ns high

在WebRTC的AudioProcessing模块中，对降噪等级有明确的定义和说明：

struct NoiseSuppression {
    bool enabled = false;
    // 降噪等级定义
    enum Level { kLow, kModerate, kHigh, kVeryHigh };
    Level level = kModerate;
    bool analyze_linear_aec_output_when_available = false;
} noise_suppression;

• kLow: 轻度降噪，语音保真度最高。
• kModerate (默认): 均衡降噪与保真，适合多数通话场景。
• kHigh: 强力降噪，适用于嘈杂环境。
• kVeryHigh: 极致降噪，可能使语音听感变干，但能极大抑制背景噪声。

本次测试采用默认的kModerate等级，处理后的音频文件为out_clean.wav。主观听感上，稳态噪声得到了有效抑制，语音清晰度提升明显。

频谱图效果对比

为客观评估效果，我们对处理前后的音频进行频谱图分析。从频谱图可以清晰看到，经WebRTC处理后的音频，在非语音频段的噪声能量（通常表现为连续的色块）被显著削弱，而语音主体的频谱结构得以较好保留。

原始带噪音频频谱图：

降噪后音频频谱图：

WebRTC降噪核心源码入口

若要深入理解算法原理，需从源码入手。整个降噪处理遵循经典的频域处理流程：PCM数据 -> 短时傅里叶变换（STFT）-> 噪声谱估计 -> 增益计算与平滑 -> 逆STFT重建。

在WebRTC代码中，核心的调用链如下：

1. 从AudioProcessing的ProcessStream()接口进入。
2. 找到ProcessCaptureStreamLocked()方法。
3. 最终调用submodules_.noise_suppressor->Process(capture_buffer)，这是降噪算法的核心入口。

void NoiseSuppressor::Process(AudioBuffer* audio)

此函数封装了WebRTC噪声抑制的所有核心算法逻辑，是后续进行网络音频流处理与优化的关键节点。

小结

本文完成了在RK3568嵌入式计算平台上，利用WebRTC进行稳态噪声抑制的完整实践流程，涵盖了从音频采集、降噪处理、参数调整到效果评估（听感与频谱分析）的全过程。通过实际测试验证了WebRTC NS模块的有效性，并指明了深入分析其底层C++实现的源码路径，为后续在嵌入式音视频项目中集成和优化音频前处理能力奠定了基础。