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在之前的文章中，咱们曾经接触了两个重要的音频前解决模块 – 回声打消 AEC 和噪声克制 ANS，它们别离解决了 RTC 场景下的回声、噪声问题，极大晋升了用户的体验。至此，音频前解决三剑客中，就只剩下一位 – 音频自动增益管制 AGC（Automatic Gain Control）还没有介绍，明天咱们就来认识一下它。
理论场景的音量问题和 AGC 的必要性
相较于回声和噪声，音量相干的问题仿佛不怎么“重大”，如果排除播放端误操作的因素，理论场景中还会有哪些音量问题？什么状况下咱们会有“须要调整音量”的想法呢？
状况一：音量太小，咱们无奈辨识具体的语音信息，甚至须要贴着扬声器、皱着眉头“凝听”。起因可能是讲话者间隔麦克风过远，也可能是麦克风的采集音量就比拟小；
状况二：音量太大，咱们的耳朵蒙受“痛击”，不得不对扬声器“敬而远之”。起因可能是讲话者间隔麦克风过近、可能其谈话自身就比拟“使劲”。
状况三：音量忽大忽小，一段语音里可能同时存在前述两个问题，音量起起伏伏、不即不离，对听众来说无疑也是一种”折磨”。
对于这些音量问题，除了让讲话者调整与麦克风的间隔、本身谈话的声音大小外，咱们熟知且习惯的解决办法是：在采集端，调节麦克风的采集增益；在播放端，调节播放软件的音量条、或者设施扬声器的播放增益。
采集音量控制
播放音量控制
这些手动的操作，其实都还算得上空谷传声。这么一看，既然动动手就能够自行解决，音量问题貌似确实不是什么大问题，为什么还须要自动增益管制呢？
咱们须要意识到，“动动手”这种被动的音量调节形式，尽管有肯定成果，但“不够便捷”，也“众口难调”。理论场景中，环境复杂多变：谈话者不同则声音的原始音量有差别，谈话者间隔麦克风远近不同则声音流传的衰减有差别，麦克风设施不同则采集的增益有差别。
这些差别，使得一次“手动调节”很难适应采集环境的动态变化，如果场景中存在多个用户应用同一个麦克风的状况，更难一一兼顾。对于不相熟设施零碎的用户来说，如何调节设施采集增益、调节到多少适合或者都是“不可能实现的工作”（你晓得如何调节 PC 端的麦克风增益吗？）。如果只依赖于手动调节，尤其是频繁的手动调节，势必会给用户带来累赘，影响体验，对于产品设计来说也不够“优雅”。
此时，一个智能的音量调节机制的必要性就体现进去了。
AGC 针对上述情况，会主动调节采集端的音量“增益弥补”。简略来说，如果讲话者的声音过大，AGC 会主动升高增益；反之，会主动进步增益，以确保音量维持在一个比较稳定的程度。这个过程，用户无需频繁操作设施，就能防止声音起伏导致的不良体验，能够专一于 RTC 的音视频交互。
理解了常见的音量问题，以及 AGC 在解决这些问题上的劣势，大家应该能领会到 AGC 存在的合理性和必要性，是时候再进一步理解下其中的技术点了。所谓“音量自动增益管制”，想要做具体理解，咱们无妨把它拆解一下，一一击破：
- 什么是“音量”？
- 音量“增益”的实质是什么？
- AGC 进行音量增益“自动控制”的策略是什么？
咱们接下来就一一解答这些问题。
一、什么是音量
在探讨 ANS、AEC 的文章中，咱们都会先理清相应模块的解决对象，比方噪声是什么、回声是什么。所谓知己知彼，AGC 也不例外，咱们须要先晓得：到底什么是音量？
其实，在系列文章的第一讲 – 音频因素中，咱们就接触了音量的概念，只不过应用的是另外一个名称：响度。
咱们回顾一下响度的定义：“嘹亮、强劲，是对声音强弱的感觉形容，这种特色被称为响度。响度由发声体振动的幅度决定，当流传的间隔雷同时，振动幅度越大、则响度越大；相同，当振幅肯定时，流传间隔越远，响度越小，就是咱们常说的“间隔太远了，听不见”的起因。“音量、响度”形容的是声音的同一属性，从定义上来看，它们是人耳对声音强弱的“感触”，次要由声音振动的“幅度”决定。感触是一种“心理量”，无奈被具体量化；而振幅是“物理量”，在音频采样位深为 16bit 时，其幅度取值为[-32768,32767]，范畴十分大，不便于检测和计算（对于采样位深和幅度的概念，可参考系列文章的第一讲 – 音频因素 – 声音的采集与量化）。
为了简化示意，咱们又引入其余计量规范来示意音量，常见的有“声压级”规范和“全分贝刻度”规范，二者应用的单位均为分贝（dB）。
分贝是一个对数单位, 用于示意两个雷同单位物理量的比，所以它须要参考一个基准量来进行计算，基准量不同，失去的数值体系也不同：
- 声压级（SPL，Sound Pressure Levels）：单位为 dBSPL。应用声压作为基准量，其基准值为 20 μPa（声音在空气中振动会引起大气压强的变动，也即“声压“，单位为 Pa。20 μPa 是人耳在频率 1KHz 下能感知的最小声音，相当于三米外一只蚊子的声音）。咱们把声压为 20 μPa 的音量记为 0 dBSPL，音量越大，声压级分贝越大。咱们失常谈话聊天的声压级音量约为 40 ~ 60 dBSPL，如果音量达到 90dBSPL 以上会伤害听力，190 dBSPL 以上甚至会危及生命。常见的噪声等级划分，就应用了声压级参考系。
- 全分贝刻度（DFS，Decibels Full Scale）：单位为 dBFS。应用音频采样点的幅度值作为基准量。和声压级不同，全分贝刻度的基准值不是最小值，而是最大值。比方，对于采样位深为 16bit 的音频，音频采样点的最大振幅为 32768，此时音量最大。咱们取振幅 32768 作为基准量，对应全分贝刻度 0 dBFS，0 dBFS 也即全分贝刻度规范下的最大音量，除了最大音量外都是负值，16bit 下的最小值为 -96 dBFS。数字设施、数字音频解决均应用全分贝刻度作为音量单位，AGC 解决也是如此。
通过下面的形容，大家对于“什么是音量？”，应该有了初步的认知，有趣味的同学，还能够具体去理解不同音量规范的对数计算公式，有助于大家进一步了解“分贝”的概念。
接下来，咱们持续“音量自动增益管制“概念一一击破的第二局部：音量“增益”的实质。
二、音量“增益”的实质是什么
“增益”指的是放大肯定倍数，音量“增益”简而言之就是将音量放大肯定倍数。
咱们曾经晓得，决定音量大小的物理量为“振幅”，如果能对“振幅”进行调节，其实也就调节了音量。所以，“将音量放大肯定倍数”实际上是“将音频采样点的幅值放大肯定倍数”，实现上就是将音频采样点的幅值乘上一个系数，系数小于 1，就是放大幅值，大于 1 就是放大幅值。
须要留神的是，幅值的放大倍数和人耳的听觉感触并不对立，更不成线性关系。也就是说，幅值放大一倍，人耳的听感并没有相应的也放大一倍。针对这种波及两个物理量比值的非线性关系，咱们仍能够借助分贝来解决。
音频采样位深 16bit 下，振幅为 A1 的音频绝对于振幅为 A2 的音频，其音量的增益为：dB = 20 * log10（A1/A2）。
- 假如采样点幅值放大为 2 倍（A1/A2 = 2），则该声音被增益了 20*log10(2) ≈ 6dB
- 假如采样点幅值不变（A1/A2 = 1），则该声音被增益了 20*log10(1) = 0dB
- 假如采样点幅值放大为 1 /2（A1/A2 = 1/2），则该声音增益了 20*log10(1/2) ≈ -6dB
若增益为负数，示意对音量做放大解决；反之增益为正数时，示意对音量做放大解决；增益为 0dB 示意应用原始的音量（大家须要留神，尽管都是 0dB，但不要混同 音量大小 和 音量增益）。应用 dB 来进行增益计算，就和应用全分贝刻度作为音量大小单位分割起来了。
ZEGO SDK 反对通过接口被动对采集 / 播放音量进行调节，为合乎了解习惯，接口可选的设置值为 [0,200]。其中 [0,100] 对应 -40 ~ 0 dB 的增益，会放大或保留原始音量；(100,200] 对应 0～12 dB 的增益，会放大音量，参考下面的公式，最高可将幅值放大 4 倍。点击即构音频 3A 解决
基于对音量增益实质的理解，咱们进一步理解一下 常见的音量增益路径：模仿增益和数字增益。两种增益路径的具体细节就不做开展，联合已知的基础知识，大家只须要简略理解如下：
- 模仿增益：调整间断模拟信号的波形幅度，个别依赖于设施零碎接口，管制设施硬件的采集增益，调节零碎采集音量
- 数字增益：调整离散数字信号的采样点幅值，不依赖于设施零碎接口，不调节零碎采集音量
一般来说，Windows 和 Mac 端广泛反对模仿增益调节，这些平台往往会采纳模仿增益 + 数字增益联合的策略调节音量。其中 Windows 端因采集声卡品种繁多，有些声卡的采集音量极小，如果不做零碎音量的模仿增益、间接做数字增益，可能会因精度不够，导致数字增益后音质不佳。而挪动端（iOS、Android）、Linux 端个别没有调节零碎采集音量的接口，无奈进行模仿增益调节，只能依赖于数字增益。
当然，只有两种根本的增益形式是无奈满足复杂多变的理论场景的，AGC 算法须要依据平台差别和理论需要，灵便抉择 / 搭配上述两种形式，并以此作为根底进一步制订解决策略。这也就是咱们 AGC 概念一一击破的第三局部内容：AGC 进行音量增益“自动控制”的策略是什么？
三、AGC 进行音量增益“自动控制”的策略是什么
在理解 AGC“自动控制”的策略之前，咱们先对其解决的音量对象做进一步明确。
显然，并不是所有信号都要进行音量增益管制的，和 ANS/AEC 只克制噪声 / 远端回声、要保留近端语音一样，AGC 也要针对采集信号中的近端语音做甄别，防止对噪声、回声等无关信号的增益。思考这点，把 AGC 模块放在 AEC、ANS 解决之后就比拟适合，因为此时信号中的噪声和回声曾经被极大的削减。
但地位的“劣势”，不代表 AGC 就能够毫无顾虑的发展工作。为防止漏网之鱼，往往须要进行人声检测（VAD），进一步辨别语音段和无话段。一般来说，VAD 算法在信噪比低的时候准确性也会升高，为解决这类问题，ZEGO SDK 减少了谐波检测，通过检测谐波特色量来辅助甄别人声，进一步保障后续 AGC 解决的成果。
人声检测
明确了 AGC 解决的音量对象，咱们这就开始理解其发展“自动控制”的策略。
任何策略的制订都要基于明确的指标和限度，围绕这些指标和限度能力保障策略失去精确、有条理的施行，对于 AGC 来说，其遵循的指标和限度次要为（参考经典的 WebRTC-AGC 算法）：
- 指标音量：示意音量调节的指标大小，应用全分贝刻度规范。比方设置输入音量的目标值为 -3dB;
- 增益能力：示意音量调节的最大增益，应用分贝度量形式。比方设置最大增益为 12dB，也即可将幅值最高放大 4 倍；
- 压限开关：示意是否应用压限逻辑。是否对超过指标音量的局部进行克制。
基于上述指标和限度，常见的 AGC 策略次要有如下几种（参考经典的 WebRTC-AGC 算法）：
1、固定数字增益策略
首先是最根本的控制策略：固定数字增益策略。该策略的外围逻辑，就是对音频音量做固定的、不超过所设增益能力的数字增益调节，且调节后的音量需低于指标音量（若应用压限逻辑）。
固定数字增益的整体策略绝对简略，但其毛病也比拟显著。因为增益量固定，短少反馈调节机制，对于音量继续较小的信号改善无限；而对于音量继续较大的信号，如果增益能力设置不合理，可能导致噪声音量绝对语音局部晋升更多（因为语音音量会受指标音量的限度，而噪声个别达不到压限规范），解决后噪声变得绝对更显著，这种状况在前序的 ANS 解决不欠缺时，会尤为重大。
发现了问题，天然就要思考解决方案，一方面是优化前序的噪声打消模块；另一方面，既然是增益固定引入的缺点，咱们能够减少一些动静调整的机制。
2、自适应模仿增益策略
第二种控制策略“自适应模仿增益”，在固定数字增益策略的根底上，利用反馈机制，减少了对以后设施模仿增益值的管制。
它会综合对前序调节成果的评估，剖析以后的模仿增益值是否正当，并计算出所需的模仿增益值，再调用零碎接口将“所需的模仿增益”设置到设施层，调节原始的采集音量，作用于后续的解决。
该策略的益处是，固定数字增益和动静模仿增益相辅相成，利用反馈机制进步了策略的灵活性、以及平衡成果。但因为模仿增益须要调用零碎接口，如果信号比较复杂、调整比拟频繁，会产生额定的性能耗费。另外，该策略不适用于短少相干零碎接口的挪动设施，局限性也比拟大。
3、自适应数字增益策略
为解决自适应模仿增益存在的局部问题，并继承其反馈机制的长处，第三种控制策略应运而生 –自适应数字增益。
自适应数字增益策略，在数字增益管制中参考了模仿增益的原理。并同样应用基于反馈机制的调节逻辑，会依据前序解决成果、动静调节数字增益参数，继续优化增益成果。因为只进行数字增益，不依赖于零碎接口，能够利用于挪动设施，适用范围更广。
但遗憾的是，自适应数字增益策略也 存在毛病 – 灵敏度有余，增益调节速度不够快。在音量起伏频繁时，可能会将用于小音量的大增益，误用于大音量、或者将用于大音量的小增益，误用于小音量，导致大音量更大、小音量更小。
管制模式
总结
理解了 AGC 常见的解决策略及其优劣势，能够发现没有哪一个策略是相对完满的，须要舍短取长、正当搭配，并且一直的总结精进。设计一个优良的 AGC 算法，也是任重道远的。
当初，AGC 自动增益管制的各个概念要点，咱们曾经逐个击破了，今后在理论利用中再遇到音量问题，咱们不应仅仅满足于“动动手”，还能够进一步借助 AGC 模块来解决，对于 AGC 解决不佳的状况，也能够尝试探究其原因和优化计划，进一步加深了解。
至此，致力于让声音更“好听”的音频前解决三剑客，曾经和大家介绍结束了，在当今的 RTC 场景下，3A 解决未然是不可或缺的一环，咱们很难设想，再回到充斥着回声、噪声、音量还起伏不定的环境会是一种怎么的“折磨”，用户体验无从谈起，恐怕再优良乏味的玩法都杯水车薪。
在将来，随着 RTC 场景的一直扩大，咱们必然会遇到更多的技术挑战，但咱们有理由置信，随着技术利用的不断深入，业界势必也会有更优良、更智能的 3A 算法落地，会继续为咱们的用户体验保驾护航，咱们大能够刮目相待！
上面，咱们再通过一个思维导图，梳理一下整篇文章的内容：
问：本期思考题
谐波检测为什么能够用于辅助定位人声，进步 VAD 的准确度？
（🤫下期揭秘）
上期思考题揭秘 ⬇️
问: 噪声克制可能会伤害“有用信号”，这一景象在音乐场景尤为显著，起因是什么呢？
答:《无间道》中有一句经典台词：“低音甜、中音准、高音沉，总之一句话就是通透”，大略是对“好听”最贴切的形容之一。这里的“低音、中音、高音”是指声音的不同频率。一段悦耳的音乐，在每个频段上（尤其是高频局部）都有着丰盛的细节，任何频段的损失都可能影响听感。然而，音乐在中高频（尤其是高频）局部的能量往往较低，这就导致叠加噪声之后，信噪比很小，给 ANS 解决带来难度。中高频的音乐细节很可能被误当做噪声解决掉，造成伤害。相比之下，人声个别集中在中低频，能量、信噪比也较高，在 ANS 解决中的伤害会绝对少。
综上，音乐更容易被 ANS 误伤，在有高音质要求的音乐场景，倡议升高降噪等级，甚至敞开降噪解决，尽可能从环境层面升高噪声烦扰。
