音视频通话：小议音频处理与压缩技术

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我是靠谱客的博主称心老虎，最近开发中收集的这篇文章主要介绍音视频通话：小议音频处理与压缩技术，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

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。那么，如何处理好这两方面，保证声音传播的高真性？本篇文章将会结合网易云信在音视频技术方面的实战和经验，小议音频处理与压缩技术。

音频基础概念

在进一步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

1. 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。

2. 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：

以WebRTC为例，其中的回声抑制模块建议移动设备采用运算量较小的AECM算法，该算法的处理步骤如下图所示。有兴趣的读者可以参考AECM的源代码进行研究，这里不展开介绍了。

3. 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。

以WebRTC为例，它的自动增益控制算法的基本流程图如下所示。

4. 静音检测（Voice ActivityDetection）

静音检测的基本原理：计算音频的功率谱密度，如果功率谱密度小于阈值则认为是静音，否则认为是声音。静音检测广泛应用于音频编码、AGC、AECM等。

5. 舒适噪声产生（ComfortableNoiseGeneration）

舒适噪声产生的基本原理：根据噪声的功率谱密度，人为构造噪声。广泛适用于音频编解码器。在编码端计算静音时的白噪声功率谱密度，将静音时段和功率谱密度信息编码。在解码端，根据时间信息和功率谱密度信息，重建随机白噪声。

它的应用场景：完全静音时，为了创造舒适的通话体验，在音频后处理阶段添加随机白噪声。

音频编码基础

音频的另一个广泛应用的领域：音频编码。

首先看一下当前应用最广泛的一些音频编码标准，如下图所示。

图中横轴是音频编码码率，纵轴是音频频带信息。从图中我们可以获得如下几方面信息。

（1）对于固定码率的编码标准，如G.711或者G.722，图中采用单点表示，说明这两个编码标准是固定码率编码标准。其他如Opus、Speex，它们的曲线是连续的，说明这类编码标准是可变码率的编码标准。

（2）从频带方面看，G.711、G.722、AMR和iLBC等标准适用于narrowband（8khz采样率）和wideband（16khz采样率）范围，针对普通的语音通话场景。AAC和MP3适用于fullband（48khz采样率）范围，针对特殊的音乐场景。而Opus适用于整个频带，可以进行最大范围的动态调节，适用范围最广。

（3）从标准的收费情况看，适用于互联网传输的iLBC、Speex和Opus都是免费且开源的；适用于音乐场景的MP3和AAC，需要license授权，而且不开源。

随着音频处理和压缩技术的不断发展，效果更好、适用范围更广、性能更高的算法和新的技术必将不断涌现，如果你有好的技术或者分享，欢迎留言，我们一起探讨。

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