在android上使用FFT进行实时音频降噪

Posted 2023-02-25

【中文标题】在android上使用FFT进行实时音频降噪

【英文标题】：Real-time audio denoise using FFT on android

【发布时间】：2013-05-13 11:30:59

【问题描述】：

我正在考虑启动一个 android 项目，该项目记录音频信号并进行一些处理以进行降噪。我的问题是，由于许多（几乎所有）去噪算法都涉及 FFT，我可以做一个实时程序吗？实时是指程序同时进行录制和处理，这样我可以在录制完成后节省时间。

我制作了一个示例项目，它将傅立叶变换应用于音频信号并实现了一个称为子谱的简单算法。但是我发现这个算法很难实时实现，这意味着我按下“停止”按钮后，我需要一段时间来处理和保存文件（我也想知道这些商业录音机是怎么做的）程序录制声音并同时保存）。我知道我的 FFT 可能不是最快的，但我想知道我是否可以实现“实时”，如果我完全优化它或使用最快的 FFT 代码？非常感谢！

【问题讨论】：

FFT 代表“快速傅里叶变换”，因此根据定义，它应该是您更快的选择之一。使其更快的一种方法是减小 FFT 的大小，但这也会降低质量。

【参考方案1】：

听起来你在谈论broadband denoising。所以我会提出我的问题。还有其他类型的去噪，从简单滤波到自适应滤波再到动态范围扩展等等。

我认为没有人可以用简单的是或否来回答这个问题。你必须尝试一下，看看能做什么。

首先，您可以尝试各种不同速度的 FFT 实现，包括 FFTW。有些比其他的更快，但最终它们都会产生可比的结果。

这是本地 C/C++ 将优于 Java/Dalvik 代码的一个地方，因为它可以真正利用矢量代码。为此，您可能需要编写一些汇编程序，或者找到一些已经为 android 优化过的代码。我不知道 android 优化的 FFT，但我确定它存在。

真正的性能优势将取决于您如何构建整体去噪算法。我熟悉的所有去噪都是处理器密集型的，可能无法在手机上实时运行，尽管它可能在平板电脑上运行。不过，这只是一个（有根据的）猜测。