更新
【2015年2月15日】
Bill 這段時間沒有再關注 WebRTC 以及音頻處理的相關資訊，且我個人早已不再推薦單獨編譯 WebRTC 中的各個子產品出來使用。實際上本文的參考價值已經很小了，甚至可能會産生誤導。不删這篇文章的原因在于文後有很多讀者的讨論，其中的一些仍具備一定的價值，請大家務必以批判和審慎的态度閱讀文章。
【2014年5月14日】
昨天有幸在 Google 論壇裡詢問到 AECM 子產品的延遲計算一事，Project member 說搗騰這個延遲實際上對 AECM 的效果沒有幫助，這個延遲值僅在 AECM 啟動時加快内置延遲估算器的收斂，如果更新的延遲有誤，甚至會使 AECM 内置的延遲估算器出現錯誤的偏移，他建議我使用一個理論上的定值，Chrome 中他們用了 100ms。我之前也在 AECM 裡看到了它對内置的 delay_estimator 二進制延遲估算器有很大的依賴，近端與遠端資料比對與否，幾乎全部仰仗這個延遲估算器的結果。是以，對于 AECM 的使用，是否還需要花時間去計算這個系統延遲，bill 不再置評，個中效果大家自己實踐和把握。
其次，AECM 産生的唧唧聲 Project member 澄清這不是 bug，而是 AECM 算法本來就有此表現，屬正常現象。
在這裡僅希望大家知道此事，以免被我一家之言誤導。
【2014年5月8日】
本文已有一年之久，随着自己在學習過程中認識的加深，以及期間和各位在文後的讨論，擔心後來者照着這一年前的文章走彎路，bill覺得有必要對文章做一個更新，點出自己走的彎路，以免誤導後來者。
2. 關于回聲消除濾波器延遲的計算，之前自己一直認為隻要這個延遲計算準确，就能得到理想的回聲消除效果，現在發現這個想法太幼稚，一是AECM算法本身有一定局限性，二是Android上的采集延遲沒有系統API支援，很難計算準确，而播放端的API又不能保證其準确性。目前我的能力隻能做到盡量優化上層的延遲計算，盡量減少由Android音頻API對延遲造成的影響。
3. 在 Android 上層優化計算系統音頻延遲的代碼達到一定瓶頸後，可以将優化目标轉向 1）AECM 算法。 2）優化AEC（PC）（使其能在手機上正常運作，目前AECPC預設濾波器長度為12塊，每塊64個點，即AECPC僅能處理48ms的單聲道16kHz延遲的資料，而Android的音頻系統延遲大多在100ms以上，是以既要增加AECPC濾波器長度又要保證其運作效率是優化的重點） 3）其他子產品的優化（比如抖動緩沖區等）。
4. 文後的源碼清單已經過時，由于我目前不再支援單獨編譯這些子產品，恕我不再更新該清單，如确有獨立編譯需求的，可自行在WebRTC項目對應目錄中找到需要的檔案。
附言
WebRTC是時下比較熱門的新技術，由于bill接觸時間尚短，對該項目的了解和認知定存在不足甚或偏差，文中有描述不當之處還望各位悉心指出，感激不盡。
前言
雖然WebRTC主要目标是為網際網路提供高品質的富媒體即時通信，但其源碼為C/C++所寫，且其開發版中也包含對 android 和 iOS 等移動裝置的支援，是以對于如今飛速發展的移動網際網路，WebRTC也能推波助瀾大顯神通。
WebRTC提供一套音頻處理引擎VOE（本文不涉及視訊處理引擎VIE），但VOE在 android 和 iOS 上的整體編譯一直是一個比較繁瑣且惱火的問題，于是單獨提取了VOE中的NS（Noise Suppression 噪聲抑制）、VAD（Voice Activity Detection 靜音檢測）、AECM（Acoustic Echo Canceller for Mobile 聲學回聲消除）以及 AGC（Auto Gain Control 自動增益控制）等子產品進行編譯并搗鼓其使用方法。
經過自己兩月有餘的搗騰和測試，終于在 android 和 iOS 上成功編譯出各子產品并在項目中使用了NS/VAD/AECM三大子產品，效果比較不錯。
回過頭來看看，這幾大子產品的編譯其實非常簡單，不過兩月前的自己也着實為這個花了一番力氣。
正文
由于幾大子產品的編譯方式相同，故本文僅以 NS 子產品為例，其餘子產品請讀者自行摸索和實驗。
Step 1 - 下載下傳 google WebRTC 源碼
WebRTC目前的開發版主線版本已經到了 r4152 - 3.32，但這幾大子產品并未有大的修改，故本文依舊按bill當時的版本 3.31 進行講解，請自行使用SVN同步以下目錄（至于同步的方法，請自行google）：
<a href="http://webrtc.googlecode.com/svn/branches/3.31/" target="_blank">http://webrtc.googlecode.com/svn/branches/3.31/</a>
Step 2 - 提取WebRTC - NS子產品代碼
同步源碼後，進入目錄 \webrtc\modules\audio_processing\ns ，将NS子產品的源碼拷貝出來，下面是單獨編譯NS時的參考源碼清單（部分頭檔案在WebRTC項目其他目錄下，請自行搜尋提取）：
defines.h
signal_procession_library.h
spl_inl.h
typdefs.h
windows_private.h
fft4g.h / fft4g.c
noise_suppression.h / noise_suppression/c
ns_core.h / ns_core.c
除了上述WebRTC源碼外，如果要在android的Java代碼中使用，還需自行編寫JNI包裝檔案：
WebRtcNs_Create 包裝函數及注釋
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
<code>/***</code>
<code> </code><code>* Summary</code>
<code> </code><code>* types：</code>
<code> </code><code>* NSinst_t : the type of noise suppression instance structure.</code>
<code> </code><code>* NsHandle : actually the same type of NSinst_t, defined in</code>
<code> </code><code>* "noise_suppression.h" as a empty struct type named</code>
<code> </code><code>* "NsHandleT".</code>
<code> </code><code>*</code>
<code> </code><code>* Note:</code>
<code> </code><code>* 1.You have no need to pass env and jclazz to these functions,</code>
<code> </code><code>* cus' JVM will does it for you.</code>
<code> </code><code>* 2.We only support 10ms frames, that means you can only input 320</code>
<code> </code><code>* Bytes a time.</code>
<code> </code><code>**/</code>
<code>/**</code>
<code> </code><code>* This function wraps the "WebRtcNs_Create" function in "noise_suppression.c".</code>
<code> </code><code>* Input:</code>
<code> </code><code>* none.</code>
<code> </code><code>* Output:</code>
<code> </code><code>* the handler of created noise suppression instance.</code>
<code> </code><code>* Return value:</code>
<code> </code><code>* -1 : error occurs.</code>
<code> </code><code>* other value : available handler of created NS instance.</code>
<code> </code><code>* @author billhoo</code>
<code> </code><code>* @version 1.0 2013-1-29</code>
<code> </code><code>*/</code>
<code>JNIEXPORT jint JNICALL</code>
<code>Java_你的類限定名_createNSInstance(JNIEnv *env,</code>
<code> </code><code>jclass jclazz) {</code>
<code> </code><code>NsHandle *hNS = NULL; </code><code>//create a pointer to NsHandle on native stack.</code>
<code> </code><code>if</code> <code>(WebRtcNs_Create(&hNS) == -1) { </code><code>//allocate dynamic memory on native heap for NS instance pointed by hNS.</code>
<code> </code><code>return</code> <code>-1; </code><code>//error occurs</code>
<code> </code><code>} </code><code>else</code> <code>{</code>
<code> </code><code>return</code> <code>((</code><code>int</code><code>) (NSinst_t *) hNS); </code><code>//returns the address of NS instance on native heap.</code>
<code> </code><code>}</code>
<code>}</code>
WebRtcNs_Initiate 包裝函數及注釋
<code> </code><code>* This function wraps the "WebRtcNs_Init" function in</code>
<code> </code><code>* "noise_suppression.c".</code>
<code> </code><code>* Initializes a NS instance and has to be called before any other</code>
<code> </code><code>* processing is made.</code>
<code> </code><code>* - nsHandler - Handler of NS instance that should be</code>
<code> </code><code>* initialized.</code>
<code> </code><code>* - sf - sampling frequency, only 8000, 16000, 32000</code>
<code> </code><code>* are available.</code>
<code> </code><code>* nsHandler - the handler of initialized instance.</code>
<code> </code><code>* 0 - OK</code>
<code> </code><code>* -1 - Error</code>
<code>Java_你的類限定名_initiateNSInstance(JNIEnv *env,</code>
<code> </code><code>jclass jclazz, jint nsHandler, jlong sf) {</code>
<code> </code><code>NsHandle *hNS = (NsHandle*) nsHandler;</code>
<code> </code><code>return</code> <code>WebRtcNs_Init(hNS, sf);</code>
[END OF ADDED]
Step 3 - 編譯WebRTC - NS子產品
<code>LOCAL_PATH := $(call my-dir)</code>
<code>include $(CLEAR_VARS)</code>
<code>LOCAL_MODULE := webrtc_ns</code>
<code>LOCAL_SRC_FILES := \</code>
<code> </code><code>noise_suppression.c \</code>
<code> </code><code>ns_core.c \</code>
<code> </code><code>fft4g.c \</code>
<code> </code><code>ns_jni_wrapper.c</code>
<code>include $(BUILD_SHARED_LIBRARY)</code>
編譯完成後，将項目中的 webrtc_ns.so 動态庫拷貝出來以備後續使用。
Step 4 - 加載編譯好的NS子產品動态庫
Step 5 - 幾大子產品的使用及注意事項
前四步已經完成了幾大音頻處理子產品在android上的單獨編譯過程，并分别生成了 webrtc_ns.so、webrtc_vad.so、webrtc_aecm.so 以及 webrtc_agc.so 四個動态庫，下面bill簡要介紹對NS、VAD以及AECM三個庫的函數使用方法及注意事項：
5.1 - NS庫函數的使用及注意事項
這個很簡單，參照 noise_suppression.h 頭檔案中對各API的描述即可，首先使用 WebRtcNs_Create 建立NS實體，然後 WebRtcNs_Init 初始化該實體，WebRtcNs_set_policy 設定噪聲抑制的級别（bill使用的是最進階别 2，效果比較理想），設定完成後便可調用WebRtcNs_Process 循環對10ms（8000Hz、16000Hz）音頻幀進行NS處理，注意最後别忘了調用 WebRtcNs_Free 将NS實體銷毀。
5.2 - VAD庫函數的使用及注意事項
VAD的使用和NS差別不大，唯一需要注意的是VAD僅僅隻是檢測，傳回結果1表示VAD檢測此幀為活動幀，0表示此幀為靜音幀，至于判斷為靜音後該進行何種處理，就和你自己的項目相關了。
5.3 - AECM庫函數的使用及注意事項
AECM實體的建立、初始化和銷毀工作與上述相同，之後需要在遠端和近端分别調用 WebRtcAecm_BufferFarend 以及 WebRtcAecm_Process，對于AECM的使用，需要注意的重點在于Process函數的參數msInSndCardBuf，該參數在audio_procession.h頭檔案中以名為delay的變量呈現，該延遲的計算确為一難點（對于單獨使用AECM子產品來說），不過隻要嚴格按照delay的描述進行操作即可。
附：
其他幾大子產品單獨編譯時需要的源檔案清單（所有依賴頭檔案略，請自行根據報錯添加）：
WebRTC - VAD 子產品源檔案清單
注意：VAD的編譯需要宏 WEBRTC_POSIX 的支援，而該宏是否有實作，由 WEBRTC_ANDROID 等宏是否被定義決定，若你在編譯時提示 once 函數未定義等錯誤， 請自行添加對 WEBRTC_ANDROID宏的定義。
webrtc_vad.c
vad_core.c
vad_filterbank.c
vad_gmm.c
vad_sp.c
real_fft.c
division_operations.c
complex_bit_reverse.c
cross_correlation.c
complex_fft.c
downsample_fast.c
vector_scaling_operations.c
get_scaling_square.c
energy.c
min_max_operations.c
spl_init.c
WebRTC - AECM 子產品源檔案清單
randomization_functions.c
spl_sqrt_floor.c
ring_buffer.c
delay_estimator.c
delay_estimator_wrapper.c
aecm_core.c
echo_control_mobile.c
WebRTC - AGC 子產品源檔案清單
spl_sqrt.c
copy_set_operations.c
dot_product_with_scale.c
resample_by_2.c
analog_agc.c
digital_agc.c
本文轉自Bill_Hoo 51CTO部落格，原文連結：http://blog.51cto.com/billhoo/1213801，如需轉載請自行聯系原作者
![查找算法之二分查找查找算法之二分查找[圖]](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAP///wAAACwAAAAAAQABAAACAkQBADs=)