依图在实时音视频中语音处理的挑战与突破丨RTC Dev Meetup

一、实时音视频场景下的语音处理核心挑战

在RTC（Real-Time Communication）场景中，语音处理需同时满足低延迟、高保真、强鲁棒性三大核心需求。依图科技作为AI视觉与语音技术领域的领军企业，其技术团队在实时音视频语音处理中面临四大典型挑战：

1. 复杂噪声环境下的语音增强

RTC场景中，背景噪声类型多样（如交通噪音、键盘敲击声、多人对话），传统降噪算法（如谱减法、维纳滤波）在非平稳噪声场景下效果有限。依图团队通过深度学习模型（如CRN网络、Conv-TasNet）实现端到端噪声抑制，但面临模型计算量与实时性的矛盾。例如，在移动端部署时，需将模型参数量控制在1M以内，同时保证48kHz采样率下的处理延迟低于10ms。
工程实践：

• 采用模型量化与剪枝技术，将CRN模型参数量从5.2M压缩至0.8M，推理速度提升3倍。
• 结合传统信号处理（如双麦克风波束形成）与深度学习，在iPhone 12上实现SNR提升12dB，延迟仅8ms。

  2. 回声消除（AEC）的实时性瓶颈

  全双工通信中，扬声器播放的远端信号经麦克风拾取后形成回声，需通过AEC算法消除。传统自适应滤波器（如NLMS）在非线性回声（如扬声器失真）场景下性能下降，而深度学习AEC模型（如GRU-Net）需处理长达512ms的音频缓冲区，引入额外延迟。
  解决方案：

• 依图提出分阶段AEC架构：

  class HybridAEC:
      def __init__(self):
          self.nlms = NLMSFilter(frame_size=128)  # 传统滤波器处理线性回声
          self.gru_net = GRUModel(input_dim=256)  # 深度学习处理非线性残差
      def process(self, mic_signal, spk_signal):
          linear_echo_canceled = self.nlms.filter(mic_signal, spk_signal)
          residual_echo = mic_signal - linear_echo_canceled
          enhanced_signal = self.gru_net.predict(residual_echo, spk_signal)
          return enhanced_signal

• 通过硬件加速（如GPU并行计算）将GRU-Net推理时间从15ms压缩至5ms，满足30ms端到端延迟要求。

  3. 低带宽条件下的语音编码优化

  在弱网环境下（如2G网络），语音包丢失率可能超过30%，传统编码器（如Opus）在低码率（<16kbps）时出现语音失真。依图研发AI驱动的语义编码器，通过提取语音特征（如MFCC、pitch）而非原始波形，将码率降低至8kbps，同时结合FEC（前向纠错）与PLC（丢包补偿）技术，在30%丢包率下保持MOS分≥3.5。
  关键技术：
• 特征域编码：将语音分解为基频（F0）、频谱包络（Spectral Envelope）和激励信号（Excitation），分别量化传输。

• 神经网络丢包补偿：使用TCN（时间卷积网络）预测丢失帧的频谱特征，示例代码如下：

  class PLCPredictor(nn.Module):
      def __init__(self):
          super().__init__()
          self.tcn = nn.Sequential(
              TCNLayer(in_channels=256, out_channels=256, kernel_size=3),
              nn.ReLU(),
              TCNLayer(in_channels=256, out_channels=128, kernel_size=3)
          )
      def forward(self, received_features):
          # received_features: [B, T, 256] 接收到的特征序列
          predicted_features = self.tcn(received_features)  # 预测丢失帧
          return predicted_features

  4. 多语言与口音的适配难题

  全球化应用中，RTC需支持中英文混合、方言及非母语者的口音。依图构建多语言语音增强模型，通过以下技术提升适配性：

• 数据增强：合成带口音的语音数据（如印度英语、粤语普通话），扩大训练集覆盖度。

• 语言特征解耦：使用对抗训练（Adversarial Training）分离语言内容与发音特征，模型结构如下：

  class LanguageDisentangler(nn.Module):
      def __init__(self):
          super().__init__()
          self.encoder = TransformerEncoder(d_model=512)
          self.language_classifier = nn.Linear(512, 10)  # 10种语言分类
          self.content_extractor = nn.Linear(512, 256)
      def forward(self, x):
          features = self.encoder(x)
          language_logits = self.language_classifier(features)  # 语言分类损失
          content_features = self.content_extractor(features)   # 内容特征提取
          return content_features, language_logits

• 测试显示，该模型在粤语-英语混合场景下，WER（词错误率）降低至18%，较传统模型提升27%。

二、开发者实战建议

针对RTC语音处理的工程化挑战，依图团队提出以下建议：

1. 分层优化策略：
   • 信号处理层：优先使用传统算法（如AEC、NS）保证实时性。
   • 特征增强层：引入轻量级深度学习模型（如MobileNet变体）处理非线性问题。
   • 编码传输层：采用语义编码与FEC结合，平衡码率与鲁棒性。
2. 硬件加速方案：
   • 移动端：利用Android NNAPI或iOS CoreML部署量化后的模型。
   • 服务器端：使用TensorRT加速GRU/TCN网络推理，吞吐量提升5倍。
3. 数据闭环建设：
   • 收集真实场景噪声数据（如地铁、餐厅），持续迭代模型。
   • 通过AB测试监控MOS分、延迟等指标，快速定位问题。

三、未来技术方向

依图正探索以下前沿技术：

• 3D空间音频处理：结合头部追踪与HRTF（头相关传递函数），实现沉浸式会议体验。
• 神经语音合成（TTS）与ASR的联合优化：通过端到端模型减少语音-文本转换的误差累积。
• 边缘计算与联邦学习：在终端设备上本地训练个性化降噪模型，保护用户隐私。

RTC场景下的语音处理是算法、工程与硬件协同创新的典型领域。依图科技通过深度学习与传统信号处理的融合，在噪声抑制、回声消除等核心问题上取得突破，为开发者提供了从理论到落地的完整解决方案。未来，随着5G与AI芯片的普及，实时音视频的语音质量将进一步逼近面对面交流的体验。