引言：实时音视频中的语音处理为何成为技术高地？

在远程办公、在线教育、社交娱乐等场景的推动下，实时音视频（RTC）技术已成为数字社会的“基础设施”。而语音处理作为RTC的核心模块，直接影响用户体验——卡顿、回声、噪声等问题会直接导致沟通效率下降甚至业务中断。依图科技作为AI技术领域的领军企业，在语音处理领域积累了大量实践经验。本文将结合依图的技术探索，深入分析RTC场景中语音处理的四大核心挑战，并提供可落地的解决方案。

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一、噪声抑制：从“能听清”到“听得舒服”的进化

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）基于统计模型，对稳态噪声（如风扇声）效果较好，但对非稳态噪声（如键盘敲击、突然的关门声）处理能力有限。此外，这类算法容易产生“音乐噪声”（残留噪声的频谱失真），影响语音自然度。

1.2 深度学习带来的突破

依图采用基于深度神经网络（DNN）的噪声抑制方案，通过海量真实场景数据训练模型，能够精准区分语音与噪声。例如，依图的模型可以识别出“人声+键盘声”的混合信号，并保留人声的同时抑制键盘声。

技术实现要点：

• 数据增强：模拟多种噪声场景（如咖啡厅、地铁、办公室），提升模型泛化能力。
• 时频域联合建模：结合时域（波形）和频域（频谱）特征，捕捉噪声的时空特性。
• 轻量化设计：通过模型压缩（如知识蒸馏、量化）将模型大小控制在10MB以内，满足实时性要求。

1.3 实际应用中的挑战

在极低信噪比（SNR<-5dB）场景下，噪声可能完全掩盖语音信号。此时，模型需要结合语音存在概率（VAD）判断，避免过度抑制导致语音失真。依图的解决方案是引入多尺度特征融合，在帧级和段级分别进行噪声估计，平衡抑制强度与语音保真度。

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二、回声消除：打破“自己听自己”的魔咒

2.1 回声产生的根源

在RTC场景中，扬声器播放的远端语音可能通过麦克风再次采集，形成回声。线性回声（由扬声器-麦克风路径的线性响应引起）可通过自适应滤波器消除，但非线性回声（如扬声器失真、房间混响）需要更复杂的处理。

2.2 依图的双阶段回声消除方案

阶段一：线性回声消除
采用NLMS（归一化最小均方）算法，通过估计扬声器-麦克风路径的冲激响应，生成回声副本并从麦克风信号中减去。关键参数包括滤波器长度（通常设为256-512ms）和收敛步长（需动态调整以适应路径变化）。

阶段二：非线性回声抑制
基于DNN的非线性残差回声抑制（NRES）模型，对线性消除后的残差信号进行进一步处理。模型输入包括频谱特征、回声路径估计等，输出为残差回声的掩码（Mask）。

代码示例（简化版NLMS算法）：

import numpy as np
class NLMSFilter:
    def __init__(self, filter_length=256, mu=0.1):
        self.filter_length = filter_length
        self.mu = mu  # 收敛步长
        self.w = np.zeros(filter_length)  # 滤波器系数
    def update(self, x, d, y):
        # x: 远端参考信号
        # d: 麦克风信号（含回声）
        # y: 滤波器输出（回声估计）
        e = d - y  # 误差信号（残差回声）
        x_norm = np.linalg.norm(x)**2 + 1e-6  # 防止除零
        self.w += self.mu * e * x / x_norm  # 系数更新
        return e

2.3 工程优化技巧

• 双讲检测：当本地和远端同时说话时，暂停滤波器更新以避免发散。依图通过能量比和过零率检测双讲状态。
• 延迟对齐：确保远端参考信号与麦克风信号的时间对齐（误差需<5ms）。依图采用基于互相关的时延估计（TDE）算法。

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三、低延迟优化：毫秒级响应的工程实践

3.1 延迟的来源与影响

RTC场景中，语音处理的端到端延迟需控制在100ms以内，否则会导致对话“不自然”。延迟主要来自：

• 音频采集/播放缓冲
• 网络传输（Jitter Buffer）
• 语音处理算法（如AEC、NS）

3.2 依图的低延迟设计原则

原则一：算法复杂度控制
避免使用高复杂度模型（如RNN），优先选择轻量级CNN或Transformer变体。例如，依图的噪声抑制模型在CPU上单帧处理时间<5ms。

原则二：并行化处理
将语音处理流程拆分为多个并行任务（如VAD、NS、AEC），通过多线程或GPU加速。依图在移动端采用ARM NEON指令集优化，提升计算效率。

原则三：动态缓冲策略
根据网络状况动态调整Jitter Buffer大小。依图通过QoS（服务质量）模块实时监测丢包率和延迟，自适应调整缓冲策略。

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四、多语言与方言支持：全球化场景的适配

4.1 挑战分析

不同语言的语音特性差异显著（如音素集、语调、节奏），导致单一模型难以通用。例如，中文的声调信息对语义至关重要，而英语更依赖重音和节奏。

4.2 依图的解决方案

方案一：多模型架构
为每种语言训练专用模型，通过语言识别（LID）模块动态切换。依图支持中、英、日、韩等10+语言，模型切换延迟<50ms。

方案二：多语言联合训练
在共享底层特征的基础上，为每种语言设计特定输出层。这种方法可以减少模型数量，但需要大量多语言标注数据。

方案三：方言适配
针对中文方言（如粤语、川语），采用迁移学习技术。在通用中文模型的基础上，用方言数据微调，提升识别率。

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五、总结与展望

依图科技在RTC语音处理领域的技术探索，揭示了噪声抑制、回声消除、低延迟优化和多语言支持的核心挑战。未来，随着AI技术的进一步发展，语音处理将向更智能、更自适应的方向演进。例如，结合上下文信息的语义级噪声抑制、基于端到端模型的联合优化等方向值得关注。

对于开发者而言，建议从以下方面入手：

1. 数据驱动：积累真实场景数据，尤其是边缘案例（如突发噪声、双讲）。
2. 模块化设计：将语音处理拆分为独立模块，便于迭代和优化。
3. 硬件协同：充分利用GPU、DSP等硬件加速，降低CPU负载。

实时音视频的语音处理是一场“毫秒级”的战争，而依图的实践为行业提供了宝贵的技术范式。