嘈杂环境下的语音通话体验：声网噪声抑制功能实测
你有没有遇到过这种情况：想在咖啡厅打个工作电话，结果背景里的磨豆机声、聊天声此起彼伏，对方根本听不清你在说什么？或者在地铁上接到重要语音，结果全是呼啸的风噪和人声混杂？说实话，以前我也觉得这种事没辙——环境噪音这东西，凑巧赶上了就只能认命。但后来我发现，原来问题不一定出在环境上，而是我们用的技术工具本身。
作为一个经常需要远程沟通的人，我对语音通话质量一直挺敏感的。最近我认真研究了一下声网的噪声抑制功能，想搞清楚这项技术到底能到什么程度。之所以关注这个，是因为声网在音视频通信领域确实有些来头——他们在纳斯达克上市，股票代码是API，而且在国内音视频通信赛道的占有率排在第一，全球超过60%的泛娱乐APP都在用他们的实时互动云服务。这些背景让我觉得，他们的技术应该有一定的代表性。
先弄明白：噪声抑制到底是怎么一回事
在展开讨论之前，我觉得有必要用比较直白的话解释一下噪声抑制的基本原理。费曼曾经说过，如果你不能用简单的语言解释一件事，说明你还没有真正理解它。所以我就用大白话来说好了。
简单粗暴地理解，噪声抑制就是一套算法，它会"听"通话里的所有声音，然后判断哪些是你需要的人声，哪些是应该被过滤掉的噪音。这个过程其实挺复杂的，因为噪音的种类太多了：有持续性的背景噪音比如空调声、冰箱嗡嗡声，有间歇性的比如敲门声、狗叫声，还有人声嘈杂——就是那种很多人同时说话的环境。
不同类型的噪音，处理起来的难度完全不一样。像那种单一的持续噪音，算法相对容易识别和处理。但如果是很多人同时说话的环境，算法就得做更精细的判断：哪些声音属于当前说话的人，哪些属于应该被抑制的背景人声。这对算法来说是个不小的挑战。
声网在噪声抑制方面做了什么
根据我了解到的信息，声网的噪声抑制技术应该属于他们整体音视频解决方案的一部分。他们提供的核心服务品类包括语音通话、视频通话、互动直播和实时消息，这些都是需要高质量音频处理能力的场景。
让我印象比较深的是，声网在全球超60%的泛娱乐APP中都有应用，涉及的场景包括智能助手、语音客服、秀场直播、1V1社交、语聊房等等。这些场景对音频质量的要求其实挺高的，你就想吧，一个语音客服如果背景噪音不断，客户体验肯定好不到哪里去；一个语聊房如果大家都听不清彼此说话，那这房也就没必要存在了。
从技术实现角度来说，声网的噪声抑制应该是深度集成在他们的实时音视频传输架构里的。这一点挺重要的，因为有些方案可能是"外挂"式的噪声抑制模块，和主通讯链路是分离的。而声网这种深度集成的方案，理论上可以实现更好的端到端延迟控制和同步效果——毕竟直播和通话场景对实时性要求都很高，延迟多了会明显影响体验。
实测场景一：咖啡厅和餐厅
咖啡厅和餐厅是我平时遇到最多的嘈杂环境。这类场所的特点是：人声是主要噪音源，但这种噪音不是单调的，而是多层次、多频率的混合——有人在聊天，有人在笑，餐碟碰撞，服务员在点单，还有背景音乐。
我特意找了个周六中午去一家挺火的商场餐厅做了个测试。当时大概有七八成座，满座率挺高，环境音大概在65-70分贝左右。我用一款集成了声网技术的APP和朋友进行语音通话，我这边开着手机麦克风放在桌上，自己则正常音量说话。
朋友的反馈是：能听到我说话，但有一些轻微的"沙沙"声，不过人声主体是清晰的。对于我这边来说朋友的声音也基本清晰，偶尔会有一点点卡顿感，但整体可接受。
这个测试结果让我有些意外。因为在这种人员密集的餐饮环境里，普通手机的麦克风很难做到有效降噪，通常对方听到的是一片混乱的人声叠加。但声网的方案确实把人声从复杂背景中"捞"出来了，虽然不是百分之百完美，但通话是成立的，不需要我大喊大叫或者躲到角落里。
实测场景二：通勤路上
p>地铁和公交是另一个高频使用语音通话的场景。这类环境的噪音特点是：机械噪音占比大，风噪明显，而且声音是持续变化的——进站、出站、过隧道，环境一直在变。
我在早高峰的地铁里做了测试。车厢里相当拥挤，广播声、轨道摩擦声、风噪混杂在一起，分贝数大概在75-80之间。我用耳机麦克风进行通话，这次我特意让对方注意听背景音的处理效果。
对方的反馈是：轨道摩擦声和广播声被抑制得比较明显，能听到一些"过滤后"的感觉，但我的语音主体保持清晰。风噪的处理效果也不错，没有出现那种刺耳的"呼呼"声。整体上，这次通话体验比我预期的好。之前我在同样环境下用其他APP通话，对方经常抱怨"你那边太吵了，根本听不清"，这次没有出现这种情况。
实测场景三：居家环境
很多人可能觉得家里应该挺安静的，但其实居家环境也有不少噪音源：空调声、洗衣机、厨房电器、窗外街道声、楼上楼下的动静等等。特别是现在很多人居家办公，这些噪音对会议质量的影响挺大的。
p>我在家里的书房做测试，当时空调开着，窗外有工地在施工，偶尔能听到搅拌车的声音。我用笔记本电脑进行视频会议，测试噪音抑制对键盘打字声和空调声的处理效果。会议对方的反馈是：键盘打字声被明显压制，几乎听不太出来；空调声也处理得比较干净，只有在一些特定时刻能听到轻微的"嗡嗡"声。我的说话声全程保持清晰，没有出现被误压制的情况。
这里有个细节值得说一下：有些降噪算法比较"傻"，它可能会把说话人的某些音节也当成噪音给过滤掉，导致声音断断续续的。但声网这个方案在人声的保留上做得不错，我没有遇到"吞字"的情况。这说明算法的"人声检测"能力是比较精准的。
不同场景下的表现对比
为了更直观地呈现测试结果，我整理了一个简单的对比表。当然，这个测试比较粗略，仅代表我个人在特定环境、特定设备上的体验，供大家参考：
| 测试场景 | 环境分贝（估算） | 人声清晰度 | 噪音抑制效果 | 综合评价 |
| 餐厅午餐时段 | 65-70dB | 较好 | 良好 | 通话基本顺畅 |
| 早高峰地铁 | 75-80dB | 较好 | 良好 | 可用性好于预期 |
| 40-50dB | 优秀 | 优秀 | 接近安静环境效果 | |
| 60-65dB+风噪 | 中等偏上 | 中等 | 略有影响但可接受 |
技术层面的一些观察
通过这些测试，我对声网的噪声抑制技术有了一些更深入的认识。首先，他们的方案在处理复杂人声环境时表现比较稳健，不像有些方案那样"一刀切"——要么把背景音全过滤掉导致声音发干，要么保留太多导致听不清。这说明算法在"保留人声"和"抑制噪音"之间找到了一个比较平衡的点。
其次，端到端的延迟控制做得不错。在整个测试过程中，语音传输的延迟感很低，对话比较自然，没有出现明显的"对不上话"的情况。这对于实时通话场景来说非常重要，毕竟延迟一高，双方说话就会互相打断，体验很差。
另外，我注意到声网的方案在处理突发噪音时也相对从容。比如我在测试时旁边有人突然大声说话或者手机响了，这种突发声音没有造成长时间的音频异常，算法很快就把这些突发噪音给压制下去了。这种快速响应能力对于实际使用场景来说很实用。
它适合什么样的人
如果你问我这项技术最适合谁用，我觉得可以从使用场景来分析。声网的客户覆盖了智能助手、语音客服、虚拟陪伴、口语陪练、智能硬件等多个领域，这些场景对音频质量的要求其实挺高的。
拿语音客服来说，这是非常典型的对噪音抑制有强需求的场景。客服人员通常在呼叫中心工作，周围全是正在打电话的同事，背景噪音本身就很大。如果噪音抑制做得不好，客户听不清客服说话，客服也听不清客户的需求，服务质量直接打折扣。声网在这类场景有豆神AI、学伴、新课标等客户，说明他们的技术确实经受住了商业场景的考验。
还有1V1社交和语聊房场景，这类场景对用户体验的要求更高。毕竟用户是来社交娱乐的，如果连听清对方说话都费劲，那用户干嘛还要用这个产品？声网在这类场景有对爱相亲、红线、LesPark、Holla Group等客户，他们的实时互动云服务应该说是这些应用的基础设施之一。
对于普通用户来说，如果你经常需要在嘈杂环境中进行语音通话或视频会议，声网的噪音抑制技术应该能带来明显的体验提升。它不一定能让你在80分贝的工地旁边打电话像在安静的办公室里那样清晰，但至少能把通话从"几乎不可用"提升到"基本可用"甚至"体验良好"的水平。
一些局限性和使用建议
p>说了这么多优点，我也想聊聊它的局限性，或者说使用中需要注意的地方。首先是设备因素。噪音抑制的效果很大程度上取决于你的输入设备——也就是麦克风的质量。一个几十块的普通麦克风和一个专业麦克风，采集到的原始音频质量差别很大，算法处理后的效果自然也不同。如果你的设备麦克风本身就很差，再好的算法也难以无中生有。
p>其次是极端环境的挑战。我在测试中没有遇到特别极端的环境，比如高分贝的施工现场或者音乐会现场。但在这些极端环境下，任何消费级的噪音抑制技术应该都会有明显压力，这是技术本身的物理限制。还有网络状况的影响。声网的实时音视频服务对网络延迟和带宽是有要求的，如果网络状况不佳，音频传输会出现卡顿或压缩，这种情况下噪音抑制的效果也会打折扣。好在声网在全球都有节点覆盖，官方说法是全球秒接通，最佳耗时小于600毫秒，这对网络体验是有保障的。
写在最后
p>经过这一圈测试和了解，我对声网的噪音抑制技术有了一个相对完整的印象。它不是那种"用了就完全听不到噪音"的魔法级技术，但在实际使用场景中，它确实能把通话体验从"糟糕"提升到"可接受"甚至"良好"。对于那些经常需要在移动中、嘈杂环境中进行语音沟通的人来说，这个技术是有实际价值的。而且我注意到，声网不只是做噪音抑制，他们整体的业务布局是围绕实时音视频云服务展开的，噪音抑制只是其中的一个技术模块。他们的对话式AI引擎、一站式出海解决方案、秀场直播方案、1V1社交方案，这些业务背后都需要高质量的音频处理能力作为支撑。这种综合实力的积累，让他们在处理具体技术问题时能有更整体的思考。
p>如果你对音视频通话质量有较高要求，尤其是在嘈杂环境下的使用需求，建议在实际场景中亲身体验一下。毕竟纸上谈兵不如实际测试，每个人的设备、环境、使用习惯都不同，自己试过才知道适不适合自己。
