1、关于rnnoise ，因为语音增强大部分场景都是16k，所以很多人的就会想要16k 的模型，而作者提供的是48k的模型，
那到底有没有必要从新训练成16k 的呢？
优点：
a、我们先来分析一下代码结构，从48k 降低到16k，fft 可以从960 降低到320，其他代码基本不会有效率上的减少。
b、可以减少一次上采样到48k以及一次下采样16k。
缺点：
a、pitch 滤波的去谐波能力降低，fft后的分辨率下降，导致算法的效果降低。
结论：如果对效率不是那么追求的应用，最好还是使用48k来处理！
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