思必驰周强：AI赋能与传统信号技术融合下的实时音频通话革新

一、引言：实时音频通话的技术挑战与突破需求

实时音频通话作为现代通信的核心场景，其质量直接受限于网络波动、环境噪声、设备差异等因素。传统信号处理技术（如噪声抑制、回声消除）虽能解决部分问题，但在复杂场景下（如嘈杂公共场所、弱网环境）仍存在局限性。AI技术的引入，尤其是深度学习模型的应用，为实时音频处理提供了更灵活、自适应的解决方案。思必驰周强团队通过融合AI与传统信号技术，构建了一套高效、低延迟的音频处理框架，显著提升了通话的清晰度与稳定性。

二、AI与传统信号技术的协同作用

1. 噪声抑制：从固定阈值到动态适应

传统噪声抑制技术（如谱减法）依赖预设的噪声阈值，难以应对动态变化的噪声环境（如突然的汽车鸣笛）。AI技术通过深度学习模型（如LSTM、CNN）分析音频信号的时频特征，能够实时识别并抑制非语音噪声。例如，思必驰的AI噪声抑制模块可结合传统信号处理中的维纳滤波，先通过AI模型定位噪声频段，再利用维纳滤波进行精准抑制，实现噪声抑制与语音保真度的平衡。

代码示例（伪代码）：

def ai_noise_suppression(audio_frame):
    # AI模型预测噪声频段
    noise_mask = ai_model.predict(audio_frame)
    # 传统维纳滤波处理
    clean_frame = wiener_filter(audio_frame, noise_mask)
    return clean_frame

2. 回声消除：AI辅助的自适应滤波

传统回声消除（AEC）技术（如NLMS算法）通过估计回声路径并构建滤波器进行抵消，但在双讲场景（双方同时说话）下易出现发散问题。AI技术可通过以下方式优化：

• 双讲检测：利用CNN模型识别双讲状态，动态调整滤波器系数；
• 残余回声抑制：通过RNN模型预测残余回声，结合传统AEC输出进行二次抑制。

思必驰的混合AEC方案在实验室环境下可将回声残留降低至-40dB以下，显著优于纯传统方案。

3. 网络适应性优化：AI驱动的码率自适应

实时音频通话需适应不同网络条件（如2G、Wi-Fi、5G）。传统码率控制算法（如Opus的VBR模式）基于固定规则调整码率，而AI技术可通过实时网络质量预测（如延迟、丢包率）动态优化编码参数。例如，思必驰的AI码率控制器可结合传统QoS指标与深度学习模型，在保证音质的前提下降低30%的带宽消耗。

三、技术融合的实践案例：思必驰的实时音频引擎

思必驰的实时音频引擎（RAE）是AI与传统信号技术融合的典型实践，其核心架构包括：

1. 前端处理层：集成AI噪声抑制、AI回声消除模块；
2. 编解码层：采用Opus编码器，结合AI码率自适应；
3. 网络传输层：基于AI预测的丢包补偿算法（如FEC优化）。

性能数据：

• 在80dB背景噪声下，语音清晰度（PESQ）从2.1提升至3.8；
• 在30%丢包率下，通话连续性保障率达99.5%。

四、开发者与企业用户的实践建议

1. 技术选型建议

• 轻量化场景：优先选择传统信号处理（如WebRTC的NS模块），降低计算开销；
• 复杂场景：采用AI+传统混合方案，如思必驰RAE的模块化设计。

2. 优化策略

• 数据驱动优化：收集真实场景音频数据，微调AI模型；
• 硬件协同：利用GPU/NPU加速AI推理，降低端到端延迟。

3. 测试与验证

• 主观测试：组织MOS评分测试，评估语音自然度；
• 客观指标：监控PESQ、延迟、丢包率等关键指标。

五、未来展望：AI与信号技术的深度融合

随着AI模型轻量化（如TinyML）与边缘计算的发展，实时音频处理将进一步向低功耗、高实时性演进。思必驰周强团队正探索以下方向：

• 多模态融合：结合视频唇形识别优化语音增强；
• 个性化适配：通过用户声纹特征定制音频处理参数。

结语

AI与传统信号技术的融合，为实时音频通话带来了质的飞跃。思必驰周强的实践表明，通过“AI赋能+传统优化”的双轮驱动，可在复杂场景下实现高清晰度、低延迟的通话体验。对于开发者与企业用户而言，把握技术融合趋势，选择适合的方案，将是提升竞争力的关键。