rnnoise 總共提取了42個輸入特徵點:
a、針對輸⼊入信號bark 22個頻帶的能量量做dct變換，得到22個BFCC係數。
b、針對22箇中的前六個即1.2k 做導數處理，針對 當前及過去三幀處理理爲（增加12個特徵點）:
6個:An+A(n-1)+A(n-2);
+6個:An -A(n-2);
+6個:An +A(n-2)-2A(n-1)。
c、針對基⾳週期相關性，做dct變換，得到前6組帶的係數以及一個基⾳週期的 係數（增加一個特徵點）。
d、通過計算過去8幀頻帶的差異值之和，求得穩定性係數1個（一個特徵點）。
特徵點的提取主要是考慮：
1、採樣BFCC係數，是因爲BFCC在降噪方面的效果比MFCC更好。
2、基音週期系數，主要因爲噪聲會導致基因週期變低，人聲中濁音具有明顯的週期性，噪聲不具有。
rnnoise 具體訓練、應用，測試，技術優化，歡迎大家加音頻算法討論羣：153268894 （作者 zeark）。