在短视频开发app中为保证音频质量我们通常都会采用一定的降噪技术，以避免噪音对音频质量的干扰，噪音在我们的生活中无处不在，且被分为了多种类型，针对不同的噪音我们可以采取相同或不同的降噪算法。
一、常见的降噪算法类型1、子空间方法
主要是指在降噪前需要实现一个信号子空间和噪音子空间，然后将包含噪音的音频信号映射到这两个子空间中，然后消除噪音子空间，保留信号子空间。
2、短时谱减法
该算法的实现有一个假设，即短视频开发app中音频内容的噪音信号是平稳且变化缓慢的，然后在该假设的支持下，才能将噪音信号的频谱从带噪信号的频谱中减去。
3、维纳滤波器
在短视频开发app中可以利用维纳滤波器将带噪信号中的语音信号提取出来。
4、基于听觉掩蔽效应的方法
该降噪算法可以在一定程度上防止语音失真，首先需要找到人耳可以感受到噪音能量的最低阈值，然后将噪音能量控制在该阈值下。
5、基于噪音估计的方法
主要是指根据噪音和语音特性差异进行噪音和语音的区分，以达到降噪的目的，但是如果噪音和语音特性相似，那在短视频开发app中使用该降噪算法则无法达到较好的效果。
6、AI降噪
主要是指利用AI技术实现降噪，AI降噪技术可以弥补一些传统降噪技术的缺陷，所以在短视频开发app中使用AI降噪的优势更明显，当然，成本也更高。
二、提升音频质量的其他技术1、回声消除
在短视频开发app中，回声消除效果会受到声学环境、声学设计、系统性能等方面的影响，为达到更高的回声消除效果，通常会从延迟估计、线性自适应滤波器、非线性处理等模块入手。
2、自适应增益
由于设备离声音的距离不稳定、设备质量问题等，有可能会出现声音忽大忽小的情况，为提升短视频开发app中的音频质量，解决该问题，就得实现自适应增益技术，保证音量大小的统一性。
在短视频开发app中，声音是很重要的一个组成元素，很多内容的传递是需要借助声音的，所以切勿让噪音影响音频质量，优化音频质量才能带给用户更好的使用效果，才更有利于短视频开发app的长远发展。
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