1、關於rnnoise ，因爲語音增強大部分場景都是16k，所以很多人的就會想要16k 的模型，而作者提供的是48k的模型，
那到底有沒有必要從新訓練成16k 的呢？
優點：
a、我們先來分析一下代碼結構，從48k 降低到16k，fft 可以從960 降低到320，其他代碼基本不會有效率上的減少。
b、可以減少一次上採樣到48k以及一次下采樣16k。
缺點：
a、pitch 濾波的去諧波能力降低，fft後的分辨率下降，導致算法的效果降低。
結論：如果對效率不是那麼追求的應用，最好還是使用48k來處理！
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