一、技术背景与核心价值

在语音通话、在线教育、远程医疗等实时音视频场景中，环境噪声（如键盘声、交通噪音）会显著降低通信质量。传统降噪方案（如离线处理）存在延迟高、资源占用大的缺陷，而基于WebRTC的实时降噪技术凭借其低延迟（<100ms）、跨平台兼容性及内置NS（Noise Suppression）模块，成为iOS开发者的首选方案。

WebRTC的音频处理流水线采用模块化设计，核心组件包括：

音频捕获模块：通过AVAudioEngine或RemoteIO单元采集原始数据
预处理模块：包含自动增益控制（AGC）、回声消除（AEC）及噪声抑制（NS）
编码传输模块：支持Opus/G.711等编解码器
后处理模块：可选添加二次降噪或声学场景分析

二、iOS集成WebRTC的三种方式

1. CocoaPods直接集成

pod 'WebRTC', '~> 109.0.0'

优势：开箱即用，自动处理依赖关系
局限：二进制体积较大（约80MB），无法自定义NS算法参数

2. 动态库手动集成

从WebRTC官方构建下载预编译框架
配置Xcode项目：
- 添加WebRTC.xcframework到Frameworks目录
- 在Build Settings中启用Bitcode

关键头文件：

#import <WebRTC/RTCAudioSession.h>
#import <WebRTC/RTCAudioProcessingModule.h>

3. 源码编译（高级定制）

适用于需要修改NS算法参数的场景：

gn gen out/ios --args='target_os="ios" target_cpu="arm64"'
ninja -C out/ios

编译后生成libwebrtc.a静态库，需手动处理音频单元（AU）的注册流程。

三、实时降噪实现关键步骤

1. 音频会话配置

RTCAudioSession *audioSession = [RTCAudioSession sharedInstance];
[audioSession setCategory:AVAudioSessionCategoryPlayAndRecord
              withOptions:AVAudioSessionCategoryOptionAllowBluetooth
                    error:nil];
[audioSession setPreferredSampleRate:48000 error:nil];
[audioSession setPreferredIOBufferDuration:0.02 error:nil];

关键参数：

采样率：推荐48kHz（与WebRTC内部处理一致）
缓冲区大小：20ms（平衡延迟与CPU负载）

2. 创建音频处理模块

RTCAudioProcessingModule *apm = [[RTCAudioProcessingModule alloc] 
    initWithConfig:[[RTCAudioProcessingModuleConfig alloc] init]];
// 启用噪声抑制（默认开启）
apm.noiseSuppressionEnabled = YES;
// 设置抑制强度（0-3，默认2）
apm.noiseSuppressionLevel = RTCNoiseSuppressionLevelHigh;

WebRTC提供三级降噪强度：

Low：保留部分背景音（适用于音乐场景）
Moderate：平衡降噪与语音保真度
High：激进降噪（适用于嘈杂环境）

3. 构建音频处理流水线

RTCAudioSource *source = [[RTCAudioSource alloc] initWithConfig:nil];
RTCAudioTrack *track = [[RTCAudioTrack alloc] initWithSource:source];
// 插入APM到处理链
[source adaptOutputAudioUnit:^(AVAudioUnit * _Nonnull audioUnit) {
    AUAudioUnit *auUnit = (AUAudioUnit *)audioUnit;
    // 将APM的AUGraph连接到系统AU
    // 需实现AUGraph的节点连接逻辑
}];

完整处理链应包含：
麦克风 → AGC → NS → AEC → 编码器

四、性能优化实战

1. 功耗优化

采样率降级：非通话状态切换至16kHz
```objectivec

(void)audioSessionDidChangeRoute:(NSNotification *)notification {
if ([self isInActiveCall]) {

  [audioSession setPreferredSampleRate:48000 error:nil];

} else {

  [audioSession setPreferredSampleRate:16000 error:nil];

}
}
```

线程调度：将APM处理移至专用线程

dispatch_queue_attr_t qosAttr = dispatch_queue_attr_make_with_qos_class(
  DISPATCH_QUEUE_SERIAL, QOS_CLASS_USER_INITIATED, 0);
dispatch_queue_t audioQueue = dispatch_queue_create("com.webrtc.audio", qosAttr);

2. 降噪效果调优

频谱分析辅助调试：
```objectivec
(void)captureOutput:(AVCaptureOutput *)output
didOutputSampleBuffer:(CMSampleBufferRef)sampleBuffer
```
     fromConnection:(AVCaptureConnection *)connection {
```
CMAudioFormatDescriptionRef formatDesc = CMSampleBufferGetFormatDescription(sampleBuffer);
const AudioStreamBasicDescription *asbd = CMAudioFormatDescriptionGetStreamBasicDescription(formatDesc);

// 计算频谱能量（示例简化）
float pcmData = / 获取PCM数据 */;
float energy = 0;
for (int i = 0; i < 512; i++) {
```
  energy += pcmData[i] * pcmData[i];
```
}
NSLog(@”Frame energy: %f”, energy);
}
```
动态强度调整：根据环境噪声水平自动切换NS级别
```objectivec
(void)updateNoiseSuppressionLevelBasedOnEnvironment:(float)noiseLevel {
RTCNoiseSuppressionLevel newLevel;
if (noiseLevel < -40) { // 安静环境
```
  newLevel = RTCNoiseSuppressionLevelLow;
```
} else if (noiseLevel < -30) {
```
  newLevel = RTCNoiseSuppressionLevelModerate;
```
} else {
```
  newLevel = RTCNoiseSuppressionLevelHigh;
```
}
apm.noiseSuppressionLevel = newLevel;
}
```

五、常见问题解决方案

1. 回声消除失效

现象：对方听到自己的回声
原因：
- 扬声器音量过大（>70%）
- AEC模块未正确初始化

解决：

// 强制使用硬件AEC（需设备支持）
apm.echoCancellerEnabled = YES;
apm.echoCanceller.mobileMode = YES; // 针对移动设备优化

2. 降噪过度导致语音失真

诊断方法：
- 录制处理前后的音频对比
- 检查apm.streamHasEcho标志位
优化策略：
- 降低NS级别至Moderate
- 启用apm.delayEstimationEnabled改善时延估计

3. iOS 15+权限问题

解决方案：

<!-- Info.plist中添加 -->
<key>NSMicrophoneUsageDescription</key>
<string>需要麦克风权限以实现实时语音降噪</string>
<key>UIBackgroundModes</key>
<array>
  <string>audio</string>
  <string>voip</string>
</array>

六、进阶方向

机器学习增强：集成CoreML模型实现场景自适应降噪
多麦克风阵列：利用空间滤波技术提升定向降噪能力
蓝牙设备优化：处理HFP/A2DP协议下的音频路由问题

通过系统掌握WebRTC的音频处理架构，结合iOS平台的特性优化，开发者能够构建出媲美专业音频设备的实时降噪系统。实际开发中建议先通过RTCStatsCollectorCallback收集处理延迟、CPU占用等指标，再基于数据驱动进行参数调优。

iOS WebRTC实时音频降噪：从原理到实践