思必驰周强：AI与传统信号技术融合下的实时音频通话革新

引言：实时音频通话的技术演进与挑战

实时音频通话作为通信领域的核心场景，其技术演进始终围绕“清晰度、低延迟、抗干扰”三大核心需求展开。传统信号处理技术（如回声消除、噪声抑制）通过数学建模与算法优化，构建了音频通信的基础框架；而AI技术的崛起，则通过数据驱动的方式，为解决复杂场景下的非线性问题提供了新路径。思必驰周强团队在长期实践中发现，单纯依赖AI或传统技术均存在局限性：AI模型对训练数据的依赖性强，泛化能力受限；传统信号处理在动态环境下的适应性不足。因此，AI与传统信号技术的深度融合，成为提升实时音频通话质量的关键突破口。

一、AI与传统信号技术的融合路径

1. 技术互补：从“替代”到“协同”

传统信号处理技术（如自适应滤波、频谱减法）在处理稳态噪声（如风扇声、空调声）时效率高，但对非稳态噪声（如键盘敲击声、突发人声）的抑制能力有限。AI技术（如深度神经网络DNN）则可通过学习噪声的时空特征，实现更精准的噪声分类与抑制。例如，思必驰团队将传统信号处理的频域分析与AI的时序建模结合，构建了混合降噪框架：

• 步骤1：通过传统信号处理提取音频的频谱特征，分离稳态噪声成分；
• 步骤2：利用AI模型（如LSTM网络）对残余噪声进行时序预测与抑制；
• 步骤3：通过传统信号处理的重叠相加法重构音频信号，减少失真。

这种融合方式在实验中显示，噪声抑制效果提升30%，同时计算复杂度仅增加15%。

2. 数据驱动优化：从“规则”到“学习”

传统信号处理依赖手工设计的参数（如滤波器系数、阈值），调整成本高且适应性差。AI技术可通过在线学习机制，动态优化参数。例如，思必驰在回声消除（AEC）中引入强化学习：

• 状态空间：定义回声路径、残余回声能量等特征；
• 动作空间：调整自适应滤波器的步长、收敛阈值；
• 奖励函数：以残余回声能量、语音失真度为指标。

通过与用户的实时交互，模型可快速适应不同麦克风阵列、房间声学环境，回声消除收敛速度提升40%。

二、关键技术突破：降噪与回声消除的优化

1. 深度学习降噪的工程化实践

AI降噪模型（如CRN、Demucs）在实验室环境中表现优异，但在实时音频通话中面临两大挑战：

• 延迟约束：模型需在10ms内完成处理，否则影响通话流畅性；
• 计算资源限制：移动端设备无法支持高复杂度模型。

思必驰的解决方案包括：

• 模型轻量化：采用知识蒸馏技术，将大模型（如Transformer）的知识迁移到轻量级CNN模型，参数量减少80%，推理延迟控制在5ms内；
• 动态码率调整：根据网络带宽动态选择模型精度（如高带宽时启用全精度模型，低带宽时切换至量化模型）。

2. 混合回声消除架构

传统AEC算法（如NLMS）在双讲场景（双方同时说话）下易发散，AI模型则可能因数据偏差导致过拟合。思必驰提出“传统前端+AI后端”的混合架构：

• 前端处理：利用传统AEC快速抑制线性回声，输出残余信号；
• 后端优化：通过AI模型（如GRU网络）估计非线性回声成分，进一步抑制残余回声。

测试数据显示，该架构在双讲场景下的回声返回损耗增强（ERLE）提升15dB，语音失真度（PESQ）提高0.3。

三、低延迟传输：网络与编码的协同优化

1. 自适应码率控制

实时音频传输需平衡带宽与质量。思必驰采用基于AI的网络预测：

• 输入特征：历史带宽、丢包率、抖动；
• 模型输出：未来5秒的带宽预测值；
• 控制策略：根据预测结果动态调整音频编码码率（如从64kbps切换至32kbps）。

实验表明，该策略可减少70%的卡顿率，同时保持语音可懂度。

2. 抗丢包编码技术

传统编码（如Opus）在丢包率超过10%时质量急剧下降。思必驰结合前向纠错（FEC）与AI修复：

• FEC层：通过冗余包恢复部分丢失数据；
• AI修复层：利用GAN模型生成缺失频段的音频信号。

在20%丢包率下，语音质量评分（MOS）从2.8提升至3.5。

四、实际应用场景与效果验证

1. 远程会议场景

在某企业视频会议系统中，思必驰方案实现了：

• 噪声抑制：键盘声、空调声完全消除，人声清晰度提升；
• 回声消除：双讲场景下无“回声漏出”；
• 低延迟：端到端延迟控制在150ms内（符合ITU-T G.114标准）。

2. 智能客服场景

针对客服机器人与用户的交互，思必驰方案优化了：

• 语音活动检测（VAD）：通过AI模型准确区分人声与噪声，减少误触发；
• 情绪识别：结合语音特征与文本语义，实时分析用户情绪，调整应答策略。

客户反馈显示，用户满意度提升25%。

五、开发者建议：技术选型与实施路径

1. 渐进式融合：优先在传统技术薄弱的环节（如非稳态噪声抑制）引入AI，逐步扩展至全链路；
2. 数据闭环构建：通过用户反馈持续优化AI模型，避免“训练-部署”割裂；
3. 硬件协同设计：针对移动端设备，采用模型量化、硬件加速（如NPU）降低功耗。

结语：技术融合的未来展望

AI与传统信号技术的融合，不仅是工具的叠加，更是范式的转变。思必驰周强团队的研究表明，通过“数据驱动+物理约束”的混合建模，可突破单一技术的局限，为实时音频通话开辟新的可能性。未来，随着5G、边缘计算的普及，这一融合趋势将加速，推动通信质量迈向全新高度。