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

摘要

随着5G网络普及与远程协作需求激增，实时音频通话的质量成为用户体验的核心指标。思必驰周强团队通过融合AI算法与传统信号处理技术，在降噪、回声消除、网络自适应等领域取得突破性进展。本文从技术原理、应用场景、实现挑战三个维度展开，结合具体算法案例与工程实践，为开发者提供可落地的解决方案。

一、实时音频通话的技术演进与核心挑战

1.1 传统信号处理技术的局限性

传统实时音频处理依赖数字信号处理（DSP）算法，如自适应滤波、频谱减法等。这些方法在稳定网络环境下表现良好，但在高噪声、强回声或网络波动场景中效果显著下降。例如，经典回声消除算法（如NLMS）在双工通话场景中易出现”漏消”现象，导致对方听到自身声音的残留。

1.2 AI技术的崛起与融合需求

深度学习模型（如RNN、CNN、Transformer）通过海量数据训练，可捕捉传统算法难以建模的非线性特征。思必驰团队将AI与传统信号处理结合，形成”数据驱动+模型优化”的混合架构，显著提升复杂场景下的处理能力。

二、AI与传统信号技术的协同创新

2.1 深度学习驱动的智能降噪

技术路径：

• 特征提取：使用短时傅里叶变换（STFT）将时域信号转为频域特征。
• 神经网络建模：采用CRNN（卷积循环神经网络）对噪声特征进行分类与抑制。
• 后处理优化：结合传统维纳滤波，平滑AI输出的增益曲线，避免语音失真。

代码示例（PyTorch简化版）：

import torch
import torch.nn as nn
class CRNNDenoiser(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2)
        )
        self.rnn = nn.LSTM(32*63, 128, batch_first=True)  # 假设输入频谱图为128x128
        self.fc = nn.Linear(128, 128*128)  # 输出掩码
    def forward(self, x):
        x = self.conv(x.unsqueeze(1))  # 添加通道维度
        x = x.view(x.size(0), -1, x.size(-1))  # 调整维度适配LSTM
        _, (h_n, _) = self.rnn(x)
        mask = torch.sigmoid(self.fc(h_n[-1]))
        return mask.view(x.size(0), 128, 128)  # 输出频域掩码

效果对比：
在地铁噪声场景下，传统频谱减法法的信噪比提升仅3dB，而AI+传统混合方案可达8dB，且语音可懂度显著提高。

2.2 基于AI的回声消除（AEC）

技术突破：

• 双路径建模：结合线性回声路径（传统自适应滤波）与非线性回声（AI预测）。
• 残差回声抑制：使用Transformer模型预测残留回声，通过注意力机制聚焦时频域关键点。

工程实现要点：

• 延迟对齐：通过互相关算法精确计算参考信号与麦克风信号的时延。
• 模型轻量化：采用知识蒸馏技术，将大模型压缩至适合实时运行的规模（如参数量<1M）。

2.3 网络自适应与QoS保障

动态码率调整：

• AI预测网络状态：LSTM模型预测未来500ms的带宽与丢包率。
• 多码率编码切换：根据预测结果动态选择Opus编码器的码率（6kbps-510kbps）。

抗丢包策略：

• 传统FEC增强：结合前向纠错码与AI修复（如GAN生成丢失频段）。
• PLC优化：使用WaveNet模型生成更自然的丢包补偿音频。

三、典型应用场景与性能指标

3.1 远程会议系统

需求分析：

• 降噪：抑制键盘声、空调噪声等背景音。
• 回声消除：支持全双工通话，避免”说话被打断”现象。

实测数据：
| 指标 | 传统方案 | AI+传统方案 | 提升幅度 |
|——————————|—————|——————-|—————|
| 回声残留能量 | -25dB | -40dB | 15dB |
| 语音延迟 | 150ms | 80ms | 47% |
| 噪声抑制后SNR | 12dB | 20dB | 8dB |

3.2 智能客服系统

技术亮点：

• 声纹识别：结合传统MFCC特征与AI分类器，实现高精度说话人分离。
• 情绪分析：通过CNN提取语音情感特征，动态调整应答策略。

部署建议：

• 边缘计算：在终端设备运行轻量模型（如TinyML），降低云端负载。
• 云端优化：使用分布式训练框架（如Horovod）加速模型迭代。

四、开发者实践建议

4.1 技术选型原则

• 低延迟优先：选择支持JIT编译的框架（如ONNX Runtime）。
• 硬件适配：针对ARM架构优化模型（如使用Neon指令集加速）。

4.2 数据集构建要点

• 噪声多样性：包含稳态噪声（如风扇声）与非稳态噪声（如敲门声）。
• 回声场景覆盖：模拟不同房间尺寸、扬声器位置的回声路径。

4.3 调试与优化技巧

• 可视化工具：使用Spectrogram Display实时观察降噪效果。
• A/B测试：对比不同算法在主观听感与客观指标上的差异。

五、未来展望

随着AI模型效率的持续提升（如Transformer的量化压缩），实时音频处理将向更低功耗、更高质量的方向发展。思必驰团队正探索将大语言模型（LLM）引入语音交互，实现更自然的语义理解与响应。

结语：AI与传统信号技术的融合不是替代关系，而是优势互补。开发者需根据具体场景选择技术组合，在延迟、质量、算力间取得平衡。思必驰周强团队的研究成果为行业提供了可复制的技术路径，助力实时音频通话迈向”零感知”时代。