依图在实时音视频中语音处理的挑战与突破丨RTC Dev Meetup

引言：实时音视频场景下的语音处理痛点

在实时音视频（RTC）场景中，语音质量直接影响用户体验。依图作为AI技术驱动的解决方案提供商，在RTC领域积累了丰富的实践经验。其语音处理系统需应对复杂环境噪声、设备差异、网络波动等多重挑战，尤其是在会议、教育、直播等强交互场景中，语音的清晰度、实时性和稳定性成为关键指标。本文将从技术挑战、算法优化和工程实践三个维度，深入解析依图在RTC语音处理中的创新与突破。

一、噪声抑制：从传统算法到AI驱动的深度学习

1.1 传统噪声抑制的局限性

传统噪声抑制算法（如谱减法、维纳滤波）依赖静态噪声模型，在非平稳噪声（如键盘声、关门声）和突发噪声（如咳嗽、打喷嚏）场景下效果有限。例如，谱减法通过估计噪声谱并从含噪语音中减去，但当噪声与语音频谱重叠时，会导致“音乐噪声”（残留噪声的周期性失真）。

1.2 深度学习模型的突破

依图采用基于深度神经网络（DNN）的噪声抑制方案，通过端到端建模实现噪声分类与抑制。其核心优势在于：

• 多尺度特征提取：结合时域（STFT）和频域（Mel谱）特征，捕捉噪声的时空特性。
• 动态阈值调整：通过LSTM网络预测噪声能量，实时调整抑制强度，避免过度降噪导致的语音失真。
• 轻量化部署：模型压缩至10MB以内，支持移动端实时推理（<10ms延迟）。

代码示例（伪代码）：

class DNN_NS(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.encoder = nn.Sequential(
            nn.Conv1d(257, 64, kernel_size=3),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool1d(2)
        )
        self.lstm = nn.LSTM(64, 128, batch_first=True)
        self.decoder = nn.Linear(128, 257)
    def forward(self, x):
        x = self.encoder(x)  # 特征提取
        _, (h_n, _) = self.lstm(x)  # 时序建模
        mask = torch.sigmoid(self.decoder(h_n[-1]))  # 生成抑制掩码
        return x * mask  # 应用掩码

二、回声消除：线性与非线性回声的联合优化

2.1 线性回声消除的挑战

线性回声由扬声器信号经声学路径（如房间反射）返回麦克风产生，传统自适应滤波器（如NLMS）可有效抑制。但实际场景中，非线性失真（如扬声器谐波、功率放大器饱和）会导致残留回声。

2.2 依图的双阶段回声消除方案

依图提出“线性滤波+非线性残差抑制”的双阶段架构：

1. 线性阶段：使用频域NLMS算法，通过迭代更新滤波器系数，最小化残差回声能量。
2. 非线性阶段：基于GRU网络建模非线性失真，生成残差回声的预测值并消除。

关键优化点：

• 双麦克风阵列：利用参考麦克风（靠近扬声器）和误差麦克风（靠近人嘴）的信号差异，提升非线性回声的估计精度。
• 动态步长控制：根据残差能量自适应调整NLMS的步长，避免发散。

效果对比：
| 指标 | 传统NLMS | 依图双阶段方案 |
|———————-|—————|————————|
| 回声返回损耗 | 30dB | 45dB |
| 残留回声能量 | -25dB | -40dB |

三、低延迟优化：从算法到系统的全链路设计

3.1 延迟来源分析

RTC语音处理的延迟主要来自：

• 算法延迟：如VAD（语音活动检测）的帧长（通常20-30ms）。
• 缓冲延迟：为应对网络抖动，需预留缓冲（如WebRTC的NetEq）。
• 编解码延迟：如Opus编码器的look-ahead（通常5ms）。

3.2 依图的低延迟优化策略

1. 算法级优化：

   • VAD轻量化：采用10ms帧长的CNN-VAD，替代传统20ms帧长的HMM-VAD。
   • 并行处理：将噪声抑制、回声消除等模块解耦为独立线程，通过流水线并行减少阻塞。

2. 系统级优化：

   • Jitter Buffer动态调整：基于网络RTT（往返时间）实时调整缓冲大小，平衡延迟与卡顿。
   • 硬件加速：利用GPU/NPU进行模型推理，将端到端延迟控制在50ms以内（符合ITU-T G.114标准）。

测试数据：
在3G网络（平均RTT 150ms）下，依图方案的语音延迟为62ms，较传统方案（120ms）降低48%。

四、工程实践：从实验室到千万级用户的落地

4.1 跨平台兼容性挑战

依图的RTC语音处理系统需支持iOS/Android/Windows/Linux等多平台，且需适配不同芯片架构（如ARM、x86）。解决方案包括：

• 模型量化：将FP32模型转为INT8，减少内存占用和计算量。
• 平台抽象层（PAL）：封装音频采集、播放等底层接口，屏蔽平台差异。

4.2 规模化部署的监控与迭代

通过实时监控系统（如Prometheus+Grafana）收集以下指标：

• 语音质量：PESQ（感知语音质量评估）、POLQA（三维语音质量）。
• 系统稳定性：崩溃率、ANR（应用无响应）次数。
• 用户行为：麦克风开启率、降噪功能使用率。

基于监控数据，依图每月迭代一次模型，持续优化噪声场景的覆盖（如新增地铁噪声、风声等场景）。

五、未来展望：AI与RTC的深度融合

依图正探索以下方向：

1. 空间音频处理：结合声源定位与波束成形，实现3D语音增强。
2. 情感识别：通过语音特征（如音调、语速）推断用户情绪，优化交互体验。
3. 超低延迟编码：研发基于AI的语音编码器，将码率降至10kbps以下。

结语：技术驱动体验升级

依图在RTC语音处理中的实践表明，AI技术可有效解决传统算法的痛点，但需结合工程优化实现规模化落地。对于开发者而言，建议从以下方面入手：

• 优先解决核心痛点：如会议场景优先优化回声和噪声。
• 平衡性能与资源：根据设备能力选择模型复杂度。
• 持续监控与迭代：通过用户反馈优化算法。

未来，随着5G和AI芯片的普及，RTC语音处理将迈向更高清晰度、更低延迟的新阶段。