我正在考虑启动一个 android 项目，该项目记录音频信号并进行一些处理以进行降噪。我的问题是，由于许多（几乎所有）去噪算法都涉及 FFT，我可以做一个实时程序吗？实时是指程序同时进行录制和处理，这样我可以在录制完成后节省时间。
我制作了一个示例项目，它将傅立叶变换应用于音频信号并实现了一个称为子谱的简单算法。但是我发现这个算法很难实时实现，这意味着我按下“停止”按钮后，我需要一段时间来处理和保存文件（我也想知道这些商业录音机是怎么做的）程序录制声音并同时保存）。我知道我的 FFT 可能不是最快的，但我想知道我是否可以实现“实时”，如果我完全优化它或使用最快的 FFT 代码？非常感谢！
听起来您在谈论宽带降噪。所以我会提出我的问题。还有其他类型的去噪，从简单滤波到自适应滤波再到动态范围扩展等等。
我认为没有人可以用简单的是或否来回答这个问题。您将不得不尝试一下，看看可以做什么。
首先，您可以尝试各种速度不同的 FFT 实现，包括FFTW 。有些比其他的更快，但最终它们都会提供可比较的结果。
这是原生 C/C++ 将优于 Java/Dalvik 代码的一个地方，因为它可以真正利用矢量代码。为此，您可能需要编写一些汇编程序，或者找到一些已经为 android 优化过的代码。我不知道 android 优化的 FFT，但我确定它存在。
真正的性能优势将来自您如何构建整体去噪算法。我熟悉的所有去噪都是处理器密集型的，可能无法在手机上实时工作，尽管它可能在平板电脑上工作。不过，这只是一个（受过教育的）猜测。