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。如何处理好这两方面，保证声音传播的高真性，是个技术活儿！
  音频处理的方法主要包括：音频降噪、自动增益控制、回声抑制、静音检测和生成舒适噪声，主要的应用场景是视频或者音频通话领域。音频压缩包括各种音频编码标准，涵盖ITU制定的电信领域音频压缩标准（G.7xx系列）和微软、Google、苹果、杜比等公司制定的互联网领域的音频压缩标准。（iLBC、SILK、OPUS、AAC、AC3等）。
　　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。