STM32移植WebRTC的ANS算法教程

通过FATFS管理SD卡，读取SD卡中的wav文件，根据wav文件的头分析出该音频文件的各项参数（采样率，位深，声道数等）配置外置DAC芯片；将wav数据通过I2S双缓冲区发送给外置DAC芯片播放；同时将PCM格式数据加hanning窗后给到FFT变换到频域，最后将频域信号以对数形式显示在LCD上

本文对比了SpeexDSP和WebRTC的单麦克风噪声抑制模块在STM32H743IIT6上的性能表现，并对SpeexDSP的噪声估计策略进行了优化。主要特点包括轻量化部署、快速处理能力以及对平稳噪声的有效抑制。研究发现，SpeexDSP在优化噪声估计算法后能更快跟踪噪声变化，但存在频率分辨率不足和突变噪声响应慢的问题。文章详细介绍了语音录制、噪声抑制模块初始化等实现过程，重点分析了SpeexDS

摘要 该项目将RNNoise语音降噪算法移植到STM32H7平台，主要工作包括：1)将采样率从48kHz调整为16kHz以适应嵌入式设备；2)优化内存分配，将85KB神经网络参数存储在高速DTCM内存区域；3)实现运算时间短于录音时间的实时处理。测试表明，该方案在16kHz采样率下有效降噪，但存在原始音频振幅过载时输出异常的问题。项目详细介绍了采样率调整、内存优化策略（包括DTCM区域分配和mal

本文属于《C和指针》的读书笔记，主要记录了一些个人容易忽视或是了解不够深刻的C语言基础。同时穿插一些个人代码和市面上常用库的代码来加深对知识点的理解，针对嵌入式开发的应用进行些解读。个人理解，如有错误，欢迎指出。

摘要 该项目将RNNoise语音降噪算法移植到STM32H7平台，主要工作包括：1)将采样率从48kHz调整为16kHz以适应嵌入式设备；2)优化内存分配，将85KB神经网络参数存储在高速DTCM内存区域；3)实现运算时间短于录音时间的实时处理。测试表明，该方案在16kHz采样率下有效降噪，但存在原始音频振幅过载时输出异常的问题。项目详细介绍了采样率调整、内存优化策略（包括DTCM区域分配和mal