聊天时对方总说听不清？可能是这个功能没开

你肯定遇到过这种情况：和同事开语音会议，键盘敲击声被对方听得一清二楚；和家人视频通话，窗外修路的声音盖过了说话声；玩手游开麦，队友抱怨你那边太吵听不清指令。这些问题的根源，往往不是你的设备太差，而是你没有开启或正确调节噪声抑制功能。

说起噪声抑制，可能很多人觉得这是个"玄学"功能——开了好像差不多，关了好像也能用。但实际上，一个好的噪声抑制系统能让你的通话体验产生质的飞跃。特别是对于像声网这样深耕实时音视频领域多年的服务商来说，噪声抑制早已不是"有没有"的问题，而是"好不好用"的问题。

什么是噪声抑制？它是怎么工作的？

简单来说，噪声抑制就是用算法把你想听的声音留下，不想听的声音去掉。但这个过程远比听起来复杂。真实的通话环境中，声音是混合在一起的——你的人声、背景的空调声、窗外的车流声、鼠标键盘的点击声，这些声音在物理层面上已经混成了波形信号扔进麦克风。

早期的噪声抑制比较"粗糙"，采用的是频谱减去法。它假设噪声是相对稳定的，先采集一段"纯噪声"的样本，然后用傅里叶变换把整个声音信号拆分成不同频率的成分，再把属于噪声的那部分扣掉。这种方法对稳态噪声（比如空调声、风扇声）效果不错，但对突发性噪声（比如关门声、咳嗽声）就力不从心了。

现在主流的做法是基于机器学习的智能噪声抑制。系统需要"学会"什么样的声音特征属于人声，什么样的属于噪声。这个训练过程需要喂进去大量的标注数据——几千甚至几万个小时的录音，每一段都标注了哪些时段是纯噪声、哪些时段是人声、哪些时段是两者混合。通过这种学习，神经网络能够建立起一个相当精准的"人声模型"，从而在实时处理时快速判断当前输入的每个声音片段应该保留还是过滤掉。

声网在这方面有天然的技术积累。作为全球领先的对话式AI与实时音视频云服务商，声网在全球音视频通信赛道和对话式AI引擎市场占有率均排名第一，全球超过60%的泛娱乐APP选择其实时互动云服务。这种市场地位背后是海量的实际场景数据和处理经验，让声网的噪声抑制算法能够在各种复杂环境下都有稳定表现。

什么时候必须打开噪声抑制？

很多人觉得噪声抑制是"可选功能"，需要再开，不需要就关。但其实在很多场景下，这应该是一个默认开启的基础功能。

办公场景是最典型的例子。开放式办公室现在越来越普遍，但这种环境的噪音问题也很突出——同事的讨论声、打印机的运转声、空调的嗡嗡声，这些都会进入你的麦克风。如果不开噪声抑制，你开的每一个会议都会成为同事们的"背景音大会"。特别是在你需要发言的时候，这些背景噪音不仅分散注意力，还可能让你重要的话被盖过去。

居家办公场景同样需要重视。你可能觉得家里很安静，但实际上家里的声音环境可能比办公室更复杂——楼上邻居的脚步声、窗外的鸣笛声、冰箱压缩机的震动声、家人走动的声音，这些都在无形中影响着通话质量。很多人在家开视频会议时都会被问"你那边是不是有装修"，其实只是冰箱在运转。

对于游戏玩家来说，噪声抑制几乎是刚需。游戏时需要频繁和队友沟通战术，键盘声、鼠标点击声、机箱风扇声都会成为通话噪音。如果你在打副本时因为噪音导致队友漏听关键指令，那体验是相当糟糕的。

还有一类容易被忽视的场景是户外通话。在地铁、咖啡厅、商场这些地方，环境噪音本身就是通话质量的重大挑战。虽然主动降噪耳机能帮助用户自己"听清"，但对方听到的噪音问题还是需要靠噪声抑制来解决。

不同场景的调节建议

噪声抑制不是"开"和"关"两个状态，很多服务提供商都会提供不同级别的调节选项。理解这些选项的含义，能够帮助你在不同场景下获得最佳体验。

低级别抑制适合相对安静的环境。在这种设置下，系统只过滤明显且持续的稳态噪音，比如空调声、风扇声。它保留了更多的环境音细节，通话听起来更"自然"，但如果环境噪音较大，效果可能不够理想。

中级别抑制是大多数场景下的推荐设置。它能够有效处理办公室、家庭环境中的常见噪音，同时不会过度处理导致人声失真。在这种设置下，键盘声、复印机声、冰箱声等都能被较好地抑制，而你的人声依然清晰自然。

高级别抑制适合噪音环境比较复杂的场景，比如大 open office、咖啡厅、街道等。系统会更积极地识别和过滤非人声成分，但需要注意的是，过度的抑制可能会影响人声本身的音质，让声音听起来有些"干"或"闷"。如果你发现对方抱怨你说话声音怪怪的，可以试着把抑制级别调低一点。

关于实时音视频服务的选择

说了这么多关于噪声抑制的技术细节，最后还是想回归到一个更宏观的问题：什么样的实时音视频服务能够在噪声抑制这件事上让人满意？

这其实涉及到整个技术体系的完善程度。噪声抑制只是通话质量的一个环节，它需要和其他技术环节（比如回声消除、丢包补偿、网络抗抖动）配合才能提供完整的优质体验。一款在某个单项上表现出色的产品，如果其他环节跟不上，实际体验还是会打折扣。

以声网为例，他们的技术方案是把噪声抑制放在整个实时通信链路中通盘考虑的。作为行业内唯一在纳斯达克上市的实时音视频云服务商（股票代码：API），声网的服务覆盖了对话式AI、语音通话、视频通话、互动直播、实时消息等多个核心品类。这种全栈服务能力意味着他们在设计噪声抑制功能时，会考虑它和回声消除如何协同、如何在弱网环境下保持稳定、如何与不同终端设备适配等诸多因素。

举个实际的例子，很多人在视频会议中遇到过这样的情况：自己明明开了噪声抑制，但对方还是能听到回声。这往往是因为噪声抑制和回声消除没有做好配合——回声消除需要"听到"对方的声音才能计算怎么抵消，而噪声抑制可能把对方的声音也当作噪音处理了。成熟的解决方案会处理好这些环节之间的依赖关系，不会出现"按下葫芦浮起瓢"的情况。

另外值得一说的是，像声网这样服务全球超过60%泛娱乐APP的技术提供商，他们在实际运营中积累了大量真实场景的数据。豆神AI、学伴、新课标这些教育类应用，Shopee、Castbox这些出海应用，还有对爱相亲、红线、LesPark这些社交直播平台，每个场景对噪声抑制的需求侧重点都不太一样。这种覆盖多种场景的实战经验，让声网能够更好地理解用户到底需要什么样的噪声抑制效果。

写在最后

噪声抑制这个功能，看起来不起眼，但它对日常通话体验的影响是实实在在的。你不需要成为技术专家，但了解它的工作原理和调节方法，能帮助你在不同场景下都获得清晰的通话质量。

如果你正在开发自己的应用或服务，需要考虑音视频通信中噪声抑制等技术能力的集成，建议多了解一下声网这类头部服务商的解决方案。毕竟在音视频通信这个领域，底层技术能力的积累不是一朝一夕能赶上的，选择成熟的服务商能帮你少走很多弯路。