WebRTC的AGC2（自适应增益控制器）是一种用于音频处理的算法，可以根据输入信号的强度自动调整增益，使输出信号的音量保持稳定。其详细原理如下：
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噪声估计
首先，AGC2需要对输入信号中的噪声进行估计，以便更准确地控制增益。WebRTC使用了基于功率谱密度的算法来估计噪声。该算法首先计算输入信号的功率谱密度，然后根据上一帧噪声能量和当前帧信号能量的差值以及一些参数，估计当前帧的噪声能量。
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增益计算
基于噪声估计的结果和一些参数，AGC2可以计算出当前帧的增益。增益计算的公式如下：
gain = targetLevelDbfs - (10 * log10(estimatedNoiseDbfs) + headroomDb)
其中，targetLevelDbfs是目标音量级别，estimatedNoiseDbfs是估计的背景噪声电平，headroomDb是增益余量。该公式的意义是：目标音量级别减去估计的背景噪声电平和增益余量，就得到了当前帧的增益。
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增益平滑
为了避免增益变化过于剧烈，AGC2引入了增益平滑技术。具体来说，它会引入一个时间常数，使增益的变化更加平滑。增益平滑的公式如下：
smoothedGain = (1 - smoothingFactor) * gain + smoothingFactor * lastGain
其中，smoothingFactor是平滑系数，lastGain是上一帧的增益。
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增益范围
为了避免过大或过小的增益导致输出信号失真或无法听清，AGC2需要在保证输出信号不失真的前提下，尽可能地提高输入信号的信噪比。为此，它会动态调整增益范围，并在增益超出范围时进行截断。增益范围的计算公式如下：
gain = min(maxGainDb, max(minGainDb, smoothedGain))
其中，maxGainDb和minGainDb分别是最大和最小增益范围。
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等级校准
WebRTC的AGC2支持多通道处理，并且需要在不同的音频设备和环境中进行等级校准，以确保输出信号的水平在不同设备和环境中保持一致。等级校准可以通过将输入信号和输出信号与参考信号进行比较来实现。
综上所述，WebRTC的AGC2根据输入信号的强度自动调整增益，以保证输出信号的音量稳定。其原理包括噪声估计、增益计算、增益平滑、增益范围和等级校准等。
