假设你是一名音视频开发工程师，需要将Webrtc的音频3A算法抽取出来，也就是回声消除、降噪、增益算法，并封装成一个so动态库，请将抽取的步骤详细写出来，最后给出一个demo例子

抽取Webrtc的音频3A算法并封装成so动态库的步骤如下：

1. 下载Webrtc源代码，并编译生成静态库。

2. 在Webrtc源代码中找到音频3A算法的相关代码，这些代码主要包括回声消除、降噪、增益等算法的实现。

3. 将这些算法的源代码复制到一个新的工程中，并添加必要的头文件和依赖项。

4. 根据实际需求，对算法进行必要的修改和优化。

5. 将算法封装成so动态库，以便在其他项目中调用。

6. 编写测试程序，测试算法的性能和效果。

下面给出一个简单的demo例子，展示如何在C++中调用封装好的音频3A算法库：

#include <stdio.h>
#include "audio_3a.h"

int main()
{
    // 初始化音频3A算法库
    audio_3a_init();

    // 加载音频数据
    float* audio_data = load_audio_data("test.wav");

    // 对音频数据进行回声消除、降噪、增益处理
    audio_data = audio_3a_process(audio_data);

    // 保存处理后的音频数据
    save_audio_data(audio_data, "out.wav");

    // 释放音频数据内存
    free_audio_data(audio_data);

    // 释放音频3A算法库资源
    audio_3a_cleanup();

    return 0;
}

在这个例子中，我们首先调用`audio_3a_init()`函数来初始化音频3A算法库，然后使用`load_audio_data()`函数加载音频数据，再调用`audio_3a_process()`函数对音频数据进行回声消除、降噪、增益处理，最后使用`save_audio_data()`函数保存处理后的音频数据到文件中，最后释放内存并调用`audio_3a_cleanup()`函数释放音频3A算法库的资源。

这个例子只是一个简单的演示，实际应用中可能需要更多的参数和配置选项，以满足不同的需求。