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如何有效使用RNNoise进行音频降噪处理？

96SEO 2026-02-23 11:48 21

href="https://www.cnblogs.com/MikeZhang/p/19181243/rnnoise20251031"
title="发布于
aria-level="2">使用RNNoise进行音频降噪
操作系统：Debian
12.5_x64
Windows10_x64
rnnoise版本：0.2
gcc版本：12.2.0
python版本：
RNNoise是一个将传统数字信号处理与深度学习相结合的开源实时音频降噪库，可在消耗极少计算资源的情况下实现毫秒级降噪，今天整理下这方面的笔记，希望对你有帮助。
DSP/深度学习方法的实时全频带语音增强技术）：
https://arxiv.org/pdf/1709.08243
如果打不开，可从文末提供的渠道获取该论文。
noisereduce
音频文件降噪，如有需要可参考：
https://www.cnblogs.com/MikeZhang/p/18313792/pynr20240720
一、编译及C使用示例
GitHub地址：
https://github.com/xiph/rnnoise
src="https://img2024.cnblogs.com/blog/300959/202510/300959-20251031204538619-1096569242.png"
alt="image"
id="BN9o-1761914742513">1、编译及文件说明

编译步骤如下：

项目预训练的模型数据文件，如果下载过慢，可从文末提供的渠道获取）：

src="https://img2024.cnblogs.com/blog/300959/202510/300959-20251031204648578-1486937037.png"

alt="image"

rnnoise_data主要包含了项目预训练好的模型权重，使得用户在编译

RNNoise

后，无需自己从头训练模型，就能直接使用其降噪功能。

rnnoise_data文件里面是c代码及pth文件：

src="https://img2024.cnblogs.com/blog/300959/202510/300959-20251031204712244-931314406.png"

alt="image"

这里面有.c文件和.pth文件，其中：

.c

文件由.pth文件生成，存储预训练模型权重，将神经网络权重以C数组形式嵌入，供降噪算法直接调用，降噪时由

.pth

文件存储训练模型，用于模型研究、微调或重新训练，并非RNNoise运行时必需。

1）若只需使用RNNoise的降噪功能，关注编译好的库及API即可。

.pth

2、降噪效果验证

在examples目录里面有可直接运行的demo程序，需要准备s16le

输出为pcm格式的文件。

src="https://img2024.cnblogs.com/blog/300959/202510/300959-20251031204737434-36851334.png"

alt="image"

src="https://img2024.cnblogs.com/blog/300959/202510/300959-20251031204755767-28050951.png"

alt="image"

这里用的是Audacity软件查看降噪效果的，关于Audacity软件的使用，可参考这篇文章：

https://www.cnblogs.com/MikeZhang/p/audacity2022022.html

https://www.cnblogs.com/MikeZhang/p/pcm20232330.html

关注微信公众号（聊聊博文，文末可扫码）后回复 20251031 获取。

3、使用静态库二次开发

实际使用过程中，会涉及基于rnnoise库进行二次开发的情况，这里提供下简单示例。

基于rnnoise_demo.c修改的示例代码如下（test1.c）：

rnnoise_create(NULL);

style="color:

1)">0;i<FRAME_SIZE;i++)

x[i]

tmp[i];rnnoise_process_frame(st,

x);
1)">0;i<FRAME_SIZE;i++)
tmp[i]
1)">;}rnnoise_destroy(st);fclose(f1);fclose(fout);
style="color:
src="https://img2024.cnblogs.com/blog/300959/202510/300959-20251031205121665-980890308.png"
alt="image"
src="https://img2024.cnblogs.com/blog/300959/202510/300959-20251031205145485-113099316.png"
alt="image"
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id="zTET-1761915122722">二、在python中使用rnnoise库
rnnoise的python库内置的有降噪模型，不用额外下载模型。

https://pypi.org/project/pyrnnoise/

src="https://img2024.cnblogs.com/blog/300959/202510/300959-20251031205224400-276009452.png"

alt="image"

src="https://img2024.cnblogs.com/blog/300959/202510/300959-20251031205255313-2129101136.png"

alt="image"

src="https://img2024.cnblogs.com/blog/300959/202510/300959-20251031205331768-1882721034.png"

alt="image"

src="https://img2024.cnblogs.com/blog/300959/202510/300959-20251031205339513-1124376899.png"

alt="image"

示例代码（rnnoiseTest1.py）：

src="https://img2024.cnblogs.com/blog/300959/202510/300959-20251031205439777-1570147164.png"
alt="image"
src="https://img2024.cnblogs.com/blog/300959/202510/300959-20251031205459620-617421163.png"
alt="image"
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id="cu0W-1761915322934">三、模型训练
这里做下简单说明，具体可参考GitHub上的README文档：
https://github.com/xiph/rnnoise
src="https://img2024.cnblogs.com/blog/300959/202510/300959-20251031205541168-1378156865.png"
alt="image"
id="F8EC-1761915346648">1、数据集获取

https://media.xiph.org/rnnoise/

src="https://img2024.cnblogs.com/blog/300959/202510/300959-20251031205559885-1610024551.png"

alt="image"

1）rnnoise_contributions.tar.gz 是

RNNoise

2）data目录里面包含语音数据、噪音数据及其它辅助数据，展开如下；

src="https://img2024.cnblogs.com/blog/300959/202510/300959-20251031205616603-1842775224.png"

alt="image"

3）misc目录只有一个wav音频文件；

src="https://img2024.cnblogs.com/blog/300959/202510/300959-20251031205632908-1226950215.png"

alt="image"

4）models文件夹存储的训练好的模型，可直接使用；

src="https://img2024.cnblogs.com/blog/300959/202510/300959-20251031205648340-1449034260.png"

alt="image"

id="YltJ-1761915413597">2、训练过程

1）使用dump_features提取特征文件。

示例如下：

其中为处理的序列数量，建议至少

10000

dump_features在rnnoise的根目录（编译后）：

src="https://img2024.cnblogs.com/blog/300959/202510/300959-20251031205733600-1435276822.png"

alt="image"

script/dump_features_parallel.sh

./dump_features

该脚本会启动多个进程，每个进程处理一定数量的序列，并将结果合并为一个文件。

3）执行训练，生成模型文件。

训练脚本目录：torch/rnnoise

src="https://img2024.cnblogs.com/blog/300959/202510/300959-20251031205820992-1714214888.png"

alt="image"

dump_rnnoise_weights.py

5）在C代码中使用模型。
复制
里面找到可直接运行的demo程序（rnnoise_demo）。
四、资源获取
本文相关资源及运行环境，可从如下渠道获取：

关注微信公众号（聊聊博文，文末可扫码）后回复 20251031 获取。

src="https://img2024.cnblogs.com/blog/300959/202510/300959-20251031205946645-1769507086.png"

alt="image"

role="contentinfo">如果你对该文章有疑问，可通过微信公众号（聊聊博文）向我提问：

href="https://files.cnblogs.com/files/MikeZhang/201804weixingongzhong1.gif"

target="_blank">

src="https://files.cnblogs.com/files/MikeZhang/201804weixingongzhong1.gif"

width="170">

标签： 使用RNNoise进行音频降噪

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如何有效使用RNNoise进行音频降噪处理？

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一、编译及C使用示例

GitHub地址：

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编译步骤如下：

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RNNoise

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.pth

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3、使用静态库二次开发

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x[i]

tmp[i]

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id="zTET-1761915122722">二、在python中使用rnnoise库

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id="cu0W-1761915322934">三、模型训练

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RNNoise

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示例如下：

10000

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./dump_features

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5）在C代码中使用模型。复制里面找到可直接运行的demo程序（rnnoise_demo）。四、资源获取本文相关资源及运行环境，可从如下渠道获取：

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