杰理通话调试-2（流程）

总体流程

• 确保原始数据，确定样机硬件环境正常，同时确定耳机的麦克风增益等级
• 逐步开启除AGC算法模块，确定各算法模块效果，顺序般为 ENC->ANS\DNS-NLP
• 开启AGC确定最终耳机上行音量，AGC的影响可通过Au模拟，故最后开启
• 效果微调，根据听感喜好进行最后的调优

ANS（Acoustic Noise Suppression，声学噪声抑制）是一种经典的音频信号处理技术，主要用于减少通话过程中背景噪声对语音质量的影响。与基于深度学习的DNS（Deep Noise Suppression）不同，ANS通常依赖于传统的信号处理方法，如频谱减法、维纳滤波等。

DNS

DNS（Deep Noise Suppression，深度噪声抑制）是一种基于深度学习的降噪技术，广泛应用于语音通话、视频会议和语音识别等场景中。其核心思想是利用深度神经网络（DNN）从混合信号中分离出干净的语音信号，同时抑制背景噪声。

ANS与DNS的区别

特性	ANS	DNS
基础方法	传统信号处理	深度学习（CNN、RNN、Transfer等）
计算复杂度	较低	较高
适应性	对平稳噪音效果较好	对复杂噪声场景效果更好
训练要求	不需要训练数据	需要大量带噪音的语音数据

AGC

AGC（Automatic Gain Control，自动增益控制）是一种用于调节音频信号幅度的技术，广泛应用于语音通话、语音识别和音频处理等领域。其主要目标是动态调整输入信号的增益，使得输出信号的幅度保持在一定范围内，从而提高语音的可懂度和质量。

远端和近端

连接测试产品（蓝牙耳机）的一段为近端，

未接测试产品的一段为远端。