为什么webrtc里的算法很难学？

WebRTC中的算法之所以难以学习，是因为它们涉及到多个学科领域的知识，如音频/视频编解码、网络传输、信号处理等等。此外，WebRTC中的算法也非常复杂，需要深入了解它们的实现方式和原理，才能够理解和掌握它们。另外，WebRTC是一个实时通信系统，对算法的实时性和效率也有很高的要求，这也增加了学习难度。

相关问题

WebRTC 噪音抑制算法

WebRTC 是一个开源的实时通信框架，它提供了噪音抑制算法来改善语音通话的音质。这些算法通过分析语音信号，并将噪音分离出来，从而减少在通话中听到的噪音。具体来说，WebRTC 使用了基于普通线性高斯模型 (GMM) 的噪音抑制算法。这些算法已经在许多应用中得到广泛的使用，并且能够在保持语音信号的质量的同时有效地抑制噪音。

WebRTC 噪音抑制算法资料

WebRTC 噪音抑制算法是为了消除语音信号中的背景噪音而设计的。这些算法通常通过对语音信号的频谱进行分析，并将频谱中非语音部分的信号强度降低，从而实现对噪音的抑制。

关于 WebRTC 噪音抑制算法的更多资料，您可以查阅 WebRTC 官方文档和相关的学术论文。您也可以在开源项目中查找实现了这些算法的代码，以便更好地了解其工作原理。