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背景与动机

开源 WebRTC 内置了音频 3A 算法：回声消除（AEC）、噪声抑制（ANS/NS）、自动增益控制（AGC）。这套链路在“设备质量较好 + 参数可控”的前提下效果不错。

但在实际落地中经常遇到：

• 小厂设备硬件（麦克风/扬声器/声学结构）差异大、适配困难
• 供应链不稳定，设备迭代快：为某一批硬件深度改 WebRTC 成本高、沉没风险大

因此，将“降噪能力”放到服务端中间层统一处理（对收到的音频做降噪后再转发给远端）是一条可行路径：

• 客户端保持更轻量，减少设备侧适配
• 服务端可统一升级模型与算法

依赖

• ffmpeg
• opus
• webrtc（pion/webrtc）
• RNN 降噪模型（arnndn）：richardpl/arnndn-models

示例工程

样例基于 Pion 的官方示例改造：

• pion/webrtc/examples/save-to-disk

步骤 1：运行 save-to-disk，抓取音频并验证噪声

1.1 编译示例</span>

git clone <https://github.com/pion/webrtc> --depth=1
cd webrtc/examples/save-to-disk
go build