原理のWebRTC NS：正規化されたスペクトル差計算の計算を開始する前に、信号強度200を開始する前に、ノイズモデルを構築するために使用されるデータ50。対雑音比ノイズと音声信号とを区別するために、各フレームのための目的関数と信号対雑音比を計算するために使用される2つの確率モデルは、その後、ノイズ信号のノイズキャンセルのためのウィーナーフィルタを用いて周波数領域に応じて算出し、最後にされています尤度比の出力リペアデータの後のノイズとノイズ低減前後のノイズに対するエネルギー比及び信号に応じて調整されます。
研究のWebRTCノイズ低減モジュールでは、のWebRTCノイズ低減モジュールを使用する方法をここで簡単に。
1、ノイズのハンドルを作成します。
* = NULL pNS_inst NsHandle;
WebRtcNs_Create（＆pNS_inst）;
2、ノイズ初期ハンドル
WebRtcNs_Init（pNS_inst、サンプルレート）; //サンプルレート、8000よい16000,32000
3、設定ノイズ削減戦略
WebRtcNs_set_policy（pNS_inst、nMode）; // nModeは0,1,2,3できる
4を通過した内部高及び低周波ノイズ低減機能的に、高及び低周波数サブオーディオデータにフィルタ関数を使用する最初の必要性
WebRtcSpl_AnalysisQMF（shBufferIn、in_len、shInL、shInH、filter_state1、filter_state12）
。5、データは、ハイとローの点に注意することが戻されている間、対応する高及び低周波ノイズ低減処理のインタフェースを通過するのに必要なノイズデータ
WebRtcNs_Process（pNS_inst、shInL、shInH、shOutL、shOutH）
。ノイズが成功した場合、着信データ・インターフェースの高及び低周波ノイズ低減フィルタリングによれば、出力データは、処理されたデータ6
WebRtcSpl_SynthesisQMF（shOutL、shOutH、shout__len、shBufferOut、Synthesis_state1、Synthesis_state12）。