C++ 消除C+中的音频噪声（嘶嘶声）+；从16位PCM

我一直在浏览堆栈溢出的帖子，但我不知道如何消除从麦克风中抓取的音频中发出的嘶嘶声

我实现了一个简单的低通滤波器，但我一定是做错了什么

unsigned short *buf = "audio data in PCM format";
double out_sample = 0;
int sample_size = "number of samples of audio";
for (int n = 0; n < sample_size/2; n++)
{
    out_sample = (out_sample * 90 + buf[n] * 10) / 100;
    buf[n] = (unsigned short) out_sample;
}

unsigned short*buf=“PCM格式的音频数据”；
双输出_样本=0；
int sample_size=“音频样本数”；
对于（int n=0；n

上面的内容会产生非常糟糕的音频

我知道我需要对PCM数据进行低通滤波。谁能解释一下我做错了什么

unsigned short *buf = "audio data in PCM format";
double out_sample = 0;
int sample_size = "number of samples of audio";
for (int n = 0; n < sample_size/2; n++)
{
    out_sample = (out_sample * 90 + buf[n] * 10) / 100;
    buf[n] = (unsigned short) out_sample;
}

---

提前感谢。

PCM数据实际上总是有符号的数据。您可能会看到每个负值突然被视为一个巨大值（>32768）的效果。然后通过“低通滤波器”将其作为双值进行过滤。假设开始时直流偏移量为零，则滤波器将产生接近32768的直流平均值，但顶部有一个相当不可预测且声音不敏感的信号。

为什么

采样大小/2

？我也不熟悉您作为

out\u样本提供的LPF取决于您以前的所有样本。你也应该知道你是在时域而不是频域内“移动”的，你拥有的是一个指数衰减缓慢的IIR（无限脉冲响应）滤波器。这是一个相当重的LPF。此外，数据的结构需要更加清晰。示例_size/2表明您正在处理立体声数据，这可能是PCM的典型交错数据，但您的代码没有显示这一点。这会把事情搞得一团糟。此外，还有一些免费的应用程序可以向你显示麦克风发出的噪音频谱。你应该根据这个来计算你的LPF。此外，动态增益可在相对安静期间应用，以最小化噪声。这些都不是很难，但是您可能应该获得一些工具来生成所需的过滤器。Octave或Matlab擅长于此。