目录
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- [1. 维纳滤波器的基本原理](#1. 维纳滤波器的基本原理)
- [2. WebRTC中的维纳滤波器实现](#2. WebRTC中的维纳滤波器实现)
- [3. 代码逐步剖析](#3. 代码逐步剖析)
- [4. 总结](#4. 总结)
在WebRTC的噪声抑制模块中，维纳滤波器（Wiener Filter）是一种非常常见且重要的滤波器，用于提高语音信号的清晰度并抑制背景噪声。本文将详细解释维纳滤波器在WebRTC中的实现逻辑，并结合代码逐步剖析如何利用基于决策导向的SNR估计来动态调整维纳滤波器的增益。
1. 维纳滤波器的基本原理
维纳滤波器的目标是将噪声从信号中分离出来，保留语音信号的主要成分。滤波器的设计基于信号和噪声的功率谱密度（PSD），并且它的增益可以表示为：
其中：S(f) 是信号的功率谱密度。N(f) 是噪声的功率谱密度。
在语音增强场景中，我们通常无法直接得到精确的信号和噪声功率谱密度。为了动态调整滤波器，通常采用估计的信噪比（SNR）来计算滤波器增益：
此处，overdrive factor 是用于平滑的因子，避免滤波器过度削弱信号或过度增强噪声。
2. WebRTC中的维纳滤波器实现
在WebRTC的噪声抑制模块中，维纳滤波器的实现是通过基于**决策导向（Decision-Directed, DD）**的信噪比（SNR）估计算法来完成的。以下是相关代码中 ComputeDdBasedWienerFilter 函数的具体实现：
static void ComputeDdBasedWienerFilter(const NoiseSuppressionC *self,
const float *magn,
float *theFilter) {
size_t i;
float snrPrior, previousEstimateStsa, currentEstimateStsa;
// 遍历所有频率点
for (i = 0; i < self->magnLen; i++) {
// 上一帧的估计：基于之前帧和增益滤波器。
// 这里使用了平滑处理后的信号与噪声之比，epsilon 用于防止除以零。
previousEstimateStsa = self->magnPrevProcess[i] * self->smooth[i] / (self->noisePrev[i] + epsilon);
// 后验和先验信噪比。
currentEstimateStsa = 0.f;
// 如果当前幅度大于噪声水平，则计算当前估计的STSA（短时谱幅比）
if (magn[i] > self->noise[i]) {
currentEstimateStsa = (magn[i] - self->noise[i]) / (self->noise[i] + epsilon);
}
// DD估计是两个项的和：当前估计和之前的估计。
// 决策导向更新先验SNR。
snrPrior = DD_PR_SNR * previousEstimateStsa +
(1.f - DD_PR_SNR) * currentEstimateStsa;
// 计算增益滤波器，这是一个基于估计SNR的维纳滤波。
theFilter[i] = snrPrior / (self->overdrive + snrPrior);
} // 结束频率的循环。
}
3. 代码逐步剖析
3.1 输入参数解析
magn：输入的信号幅度谱估计，即通过FFT变换后得到的频率域信号幅度。
theFilter：输出的维纳滤波器的增益系数，它是对不同频率的增益因子，用于抑制噪声。
3.2 SNR估计
在计算维纳滤波器时，首先需要对当前的信噪比（SNR）进行估计。这里的信噪比分为两部分：
previousEstimateStsa：上一帧的短时谱幅比（STSA），是通过上一帧的幅度和噪声谱进行估计的，公式如下：
其中，smooth[i] 是上一个频点的滤波器增益，magnPrevProcess[i] 是上一个频点的信号幅度，noisePrev[i] 是上一个频点的噪声幅度，epsilon 是一个很小的数，用来避免除零错误。
currentEstimateStsa：当前帧的短时谱幅比，计算方法是如果当前信号幅度 magn[i] 大于噪声水平 noise[i]，则当前信号与噪声之比计算为：
3.3 决策导向的SNR更新
在维纳滤波器中，信噪比的估计可以基于当前帧的信号和上一帧的信号共同决定，这就是决策导向的思想。公式如下：
其中，α 是一个平滑因子，这里使用 DD_PR_SNR，在WebRTC中通常取值为0.98。这意味着先验信噪比的估计主要依赖于之前的帧，但也会根据当前帧的计算结果做出部分调整。
3.4 维纳滤波器的增益计算
一旦有了先验信噪比 SNR prior，我们就可以计算维纳滤波器的增益：
其中，overdrive factor 是一个控制参数，用于增强滤波器的强度，在WebRTC中通常取一个大于1的值。
3.5 应用到每个频率点
维纳滤波器的增益是基于每个频率点计算的，因此函数会遍历频率点并计算增益，将其存储到 theFilter 数组中。这个增益将用于在时域中调整信号的幅度，抑制噪声。
4. 总结
维纳滤波器是语音增强领域中常用的工具，它能够根据信噪比动态地调整增益，从而在保留语音信号的同时抑制背景噪声。在WebRTC的噪声抑制模块中，通过决策导向的SNR估计方法，维纳滤波器得以实时地调整其频率响应。具体来说，它结合了上一帧的估计和当前帧的计算，利用平滑因子来平衡滤波器的稳定性与适应性。
这一实现方法不仅能够有效提高语音的可懂度，还能确保处理后的音质不受到过度滤波的影响。