WebRTC 音訊演算法 附完整C程式碼

cpuimage發表於2018-05-01
Web音訊演算法C程式

WebRTC提供一套音訊處理引擎，

包含以下演算法：

AGC自動增益控制(Automatic Gain Control)

ANS噪音抑制(Automatic Noise Suppression)

AEC是聲學回聲消除(Acoustic Echo Canceller for Mobile)

VAD是靜音檢測(Voice Activity Detection)

這是一套非常經典，以及值得細細品閱學習的音訊演算法資源。

在前面分享的博文，也有提及音訊相關知識點。

一些演算法優化的知識點，由於歷史的原因，

WebRTC的實現已經不是當下最優的思路。

但也是非常經典的。

例如:

AGE演算法中的WebRtcSpl_Sqrt  快速開平方的實現。

可以採用如下彙編函式替換之：

static float fast_sqrt(float x) {
    float s;
#if defined(__x86_64__)
    __asm__ __volatile__ ("sqrtss %1, %0" : "=x"(s) : "x"(x));
#elif defined(__i386__)
    s = x;
    __asm__ __volatile__ ("fsqrt" : "+t"(s));
#elif defined(__arm__) && defined(__VFP_FP__)
    __asm__ __volatile__ ("vsqrt.f32 %0, %1" : "=w"(s) : "w"(x));
#else
    s = sqrtf(x);
#endif
    return s;
}

現代很多cpu 彙編指令已經支援開平方的快速實現，

經過測試比對確實會比WebRtcSpl_Sqrt 快不少的。

關於開平方的快速實現，詳情可以看下：

https://www.codeproject.com/Articles/69941/Best-Square-Root-Method-Algorithm-Function-Precisi

做演算法優化的同學，就放過開平方吧。

每個演算法有兩個基本指標，

效能，效果。

WebRTC 著力於音訊通訊，所以它對效能的要求是極高的。

而演算法的效能的優化，絕大多數情況的思路，都是特例化。

以前在公司開技術分享會的時候，也分享過。

也就一句話，越靠近CPU，效能越快。

也就是除非要不得以，請不要寫到硬碟上，然後再讀上來。

因為硬碟離CPU太遠了。

所以優化的思路也就非常明顯了。

從快到慢的介質分別是

CPU的暫存器 -> CPU的快取 -> 記憶體空間 -> 硬碟空間(磁碟)

所以 儘可能地要使用上層的資源，能用暫存器就用暫存器，

能往CPU的資源上靠，就要把演算法資料結構和資源做得更加緊湊。

關於CPU的相關資源：

https://www.cpuid.com/softwares/cpu-z.html

可以下一個CPU-Z 檢視一下。

抽絲剝繭，一定要了解CPU的結構效能資訊。

然後對症下藥，儘可能符合CPU的口味。

 

科普下演算法優化的思路：

1.儘可能多用區域性變數，編寫最短，最有效的閉合函式。

為了編譯處理的時候，能最終用上暫存器，去快取。

2.儘可能少呼叫函式，引數最好是指標或引用傳遞，這樣能減少拷貝，

當然，可以的話引數要儘可能地少。

3.處理的資料儘可能緊湊且少，資料對齊很大程度上，

就是為了符合CPU的喜好，用上它的快取。

4.儘可能順序讀寫，也是為了用上快取資源

5.計算降級，一般情況下乘法比加法耗時，除法比乘法耗時。

浮點比整形耗時。

所以將乘法降為加法，將除法降為乘法，浮點降為整形(定點化)。

這一條大多數朋友若是不清楚為什麼，可以移步資源：

https://github.com/ARM-software/CMSIS_5

閱讀其中的一些實現，你會找到具體原因的。

這裡就不展開了。

6.能用記憶體的，就不要用磁碟，我想這個沒必要多解釋了。

7.當然如果能用特定演算法思路資料介面進行優化也是可以的，例如查表之類的。

 

好像有點跑題了，回到主題上。

抽空把以上提及的幾個演算法整理成 

單檔案實現的方式,並附加示例程式碼。

便於學習或者工程化之用。

 

相關專案地址：

https://github.com/cpuimage/WebRTC_AECM

https://github.com/cpuimage/WebRTC_NS

https://github.com/cpuimage/WebRTC_VAD

https://github.com/cpuimage/WebRTC_AGC

路漫漫其修遠兮，一條道走到黑。

用cmake即可進行編譯示例程式碼，詳情見CMakeLists.txt。

 

若有其他相關問題或者需求也可以郵件聯絡俺探討。

郵箱地址是: 
gaozhihan@vip.qq.com

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