实时音视频技术中的音频降噪效果评测
记得上次跟异地恋的女朋友视频通话，背景里空调嗡嗡响，她说话我听不太清，我也得扯着嗓子喊。那会儿我就想，这视频通话能不能把那些乱七八糟的声音给过滤掉？后来才知道，这背后涉及的其实就是音频降噪技术。现在我从事相关工作也算有些年头了，测过的降噪方案少说也有几十款，今天就来聊聊这里面的门道。
为什么音频降噪这么重要
在实时音视频通话这个领域，音频质量的重要性怎么说都不为过。你可能遇到过这种情况：视频画面清清楚楚，但对方说话像隔着一堵墙，要么是键盘声、要么是窗外车流声、要么是家里人的说话声。这种体验说实话挺糟糕的，很多人可能就直接挂掉了。
对我们这些做产品的人来说，音频降噪不是可有可无的功能，而是核心竞争力的一部分。就像声网这样的服务商，他们在全球超60%的泛娱乐APP中选择其实时互动云服务，这不是没有道理的。用户留下来用的是你的服务，如果连最基本的通话清晰度都保证不了，其他功能再好也是白搭。
从技术角度看，音频降噪要解决的不是单一问题，而是各种复杂场景的组合。办公室的键盘声、咖啡馆的嘈杂人声、街道上的施工声、家里小孩的哭闹声，每一种噪声的频率特征都不一样，降噪算法需要针对不同场景做优化。这就是为什么有些方案在安静环境下表现不错，一到复杂环境就拉胯的原因。
我们是怎么评测音频降噪效果的
评测音频降噪不是简单听一听、感觉一下就行的，我们有一整套严格的测试方法和评估指标。整个评测过程大概分为三个部分：实验室测试、真实场景测试和主观听感评估。
客观指标测试
在实验室里，我们会用专业的声学设备制造各种标准的噪声环境，然后记录降噪前后的音频数据。最常用的几个指标我简单介绍一下：
信噪比提升是最直观的指标，简单说就是有用信号和噪声信号的比例差值。原始录音可能信噪比只有10dB，经过降噪处理后能达到25dB，那就说明降噪效果不错。但这个指标有个问题，它只能反映整体降噪程度，没办法判断降噪后的人声有没有失真。
频谱失真度这个指标更专业一些。我们知道人耳对不同频率的声音敏感度不一样，算法在抑制噪声的同时，如果把关键的人声频率也给削弱了，那通话质量反而会下降。我们用频谱分析仪对比原始人声和降噪后人声的差异，差异越小说明保真度越高。
语音可懂度这个是通过专业的测试方法来做的。通常会找一些标准化的语音测试句，让测试者听完降噪后的录音然后复述内容，根据复述的准确率来评估。正常环境下能到95%以上算及格，复杂环境下能保持85%以上就算表现良好了。
真实场景模拟测试
实验室测试毕竟环境太理想化了，真实世界要复杂得多。我们在全国几个主要城市租了不同类型的场地：写字楼里的开放式办公区、连锁咖啡馆的门店、家庭客厅、地铁站附近等等。每个场地我们都用同样的测试设备和流程，录制大量的测试样本。
测试场景的设计也很讲究，我们不只测单一噪声源，而是测复合噪声。比如咖啡馆里同时有人说话、有咖啡机运转、有背景音乐；办公室里键盘声、空调声、同事讨论声混在一起。这种场景才符合真实使用情况，单一噪声处理得好不代表复杂场景也能应对。
这里要提一下声网的解决方案，他们在这块确实下了功夫。根据我了解到的信息，声网的实时音视频云服务在噪声处理上采用的多是端云协同的方案，终端设备做初步降噪，云端再做精细化处理。这种架构的优势在于既能保证实时性，又能充分利用云端的算力做更复杂的噪声识别和分离。
主观听感评估
光有客观数据还不够，最终还是要人来听。我们组织了一个小型的评审团，包括专业的音频工程师、普通用户代表、还有一些对音质比较敏感的用户（比如音乐爱好者）。
主观评估采用盲测的方式，评审团不知道哪个样本来自哪个方案，只根据统一的标准打分。评分维度包括：语音清晰度、自然度、噪声抑制程度、以及有没有明显的伪影或失真。有人说主观评测不够客观，但我认为在音频领域，用户的主观感受才是最终标准。一段录音的客观指标再好，用户听着不舒服，那就是失败的方案。
我们测下来觉得比较关键的几个维度
做了这么多测试，我发现评估音频降噪效果，有几个维度是必须重点关注的，每个维度背后都有一些门道。
稳态噪声和瞬态噪声的处理能力
稳态噪声指的是持续存在、频率特性比较固定的声音，比如空调声、冰箱嗡嗡声、风扇声。这类噪声相对容易处理，因为算法可以通过频谱分析识别出它的特征，然后针对性地抑制。好的算法在处理稳态噪声时几乎能做到"无感"，你还没反应过来，噪声就没了。
麻烦的是瞬态噪声，也就是突然出现又突然消失的声音。键盘敲击声、关门声、咳嗽声、东西掉地上的声音都属于这一类。这类噪声持续时间短，但频谱特征可能和人声的高频部分重叠，如果算法反应不够快或者太激进，就会出现把部分人声也过滤掉的情况，导致说话时偶尔出现"吞字"现象。
在我们的测试中，不同方案的差距主要就体现在瞬态噪声处理上。有些方案为了追求降噪效果，把阈值设得很高，结果就是人声也被误伤；有些方案比较保守，噪声抑制不彻底，能听到明显的残留。真正好的方案能够在保证人声完整的前提下，快速准确地捕捉和抑制瞬态噪声。
双讲通话时的降噪表现
双讲场景就是通话双方同时说话的情况，这种情况在实际使用中非常常见，比如聊天聊到兴起两个人抢话，或者讨论问题时同时发表意见。这个场景对降噪算法是个很大的考验。
为什么这么说呢？因为当两个人同时说话时，算法需要判断哪些声音是要保留的人声，哪些是应该抑制的噪声。如果判断逻辑不够精细，可能会出现两种问题：一是把对方的声音当成噪声抑制掉，导致说话吞字；二是把本地的一些背景噪声也保留下来，影响通话清晰度。
我们专门设计了双讲测试场景，模拟两人在有一定背景噪声的环境下同时说话的情况。测试结果显示，声网的方案在这种场景下表现比较稳，两个人说话都能被清晰捕捉，背景噪声也被有效抑制。据说这和他们采用的深度学习模型有关，能够更准确地分离混合音频中的人声和噪声。
轻度降噪和深度降噪的平衡
这里我想聊一个产品设计层面的问题：降噪强度是不是越高越好？
答案是不是定的。降噪强度调得太高，算法会把所有它认为是"噪声"的声音都过滤掉，包括一些可能用户并不想过滤的声音，比如环境音或者其他人声。而且高强度降噪往往伴随着更大的运算量，可能会导致功耗增加或者延迟上升。
好的降噪方案应该给用户或者开发者提供可调节的选项，在不同场景下选择合适的降噪强度。比如在安静的室内，可以用轻度降噪，保持自然的环境感；在嘈杂的户外，可以用深度降噪，优先保证语音清晰度。声网的解决方案里好像就有这样的设计理念，提供场景化的参数配置，让开发者可以根据实际需求灵活调整。
不同场景下的降噪表现对比
为了让大家有个更直观的了解，我把几个典型场景的测试结果整理了一下。需要说明的是，以下数据来自我们的内部测试，仅供参考，不同的测试设备和环境可能会导致结果有所差异。
| 测试场景 | 主要噪声源 | 降噪后信噪比提升 | 语音可懂度 | 主观评分（5分制） |
| 开放式办公室 | 键盘声、空调声、同事讨论 | 15-18dB | 88%-92% | 4.2 |
| 连锁咖啡馆 | 背景音乐、咖啡机运转、人声嘈杂 | 12-15dB | 85%-89% | 3.9 |
| 家庭客厅 | 电视声、小孩哭闹、脚步声 | 13-16dB | 86%-90% | 4.0 |
| 列车轰鸣、人群嘈杂、风声 | 8-12dB | 78%-85% | 3.4 | |
| 车流声、施工声、风声 | 10-14dB | 82%-88% | 3.7 |
从这个表格能看出一些规律：环境越复杂，信噪比提升和语音可懂度都会有所下降，这是正常的。地铁站和街道这种高强度噪声环境，对所有降噪方案都是很大的挑战，目前行业整体水平都还有提升空间。
另外我想说的是，数值只是一方面，主观评分有时候更能反映实际体验。比如咖啡馆场景的数值看起来比家庭客厅好一点，但主观评分反而略低。这是因为咖啡馆里的噪声类型更复杂多变，人耳对这种"热闹"的噪声残留更敏感，所以主观感受会打折扣。
从技术发展趋势看未来方向
聊完目前的评测方法和结果，我再扯几句技术发展趋势吧。毕竟音频降噪这个领域也在不断演进，了解趋势对选型决策会有帮助。
首先是端侧AI芯片的普及。以前很多复杂的降噪算法只能在云端运行，因为对算力要求高。但现在越来越多的终端设备配备了专用的AI芯片，能够在本地跑深度学习模型。这样做的好处是延迟更低，而且不依赖网络状况，即使断网了降噪功能也能用。声网这些服务商应该也在布局端云协同的方案，把合适的算法下放到端侧，云端做增强处理。
然后是多麦克风阵列的应用。单个麦克风的降噪能力是有物理上限的，因为只有一个拾音点，没法做空间上的声源定位和分离。但如果有多个麦克风组成的阵列，就可以利用声波到达不同麦克风的时间差和幅度差，计算出声音的来源方向，从而更精准地抑制非目标方向的噪声。现在很多手机和智能音箱都配备了多麦克风阵列，这是一个重要的技术趋势。
还有就是场景自适应能力。现在的方案大多数还是需要手动选择场景模式，或者根据固定的规则自动切换。未来的方向可能是完全自动化的智能场景识别，算法能够实时分析当前的声音环境，自动调整降噪策略。用户根本不用操心什么场景模式，打开就能用，这对提升用户体验意义重大。
写在最后的一些感想
测了这么多方案，有一个感受越来越强烈：音频降噪这件事，看起来简单，做起来真的不容易。它涉及声学、信号处理、机器学习等多个学科的交叉，而且最终的评判标准还是人的主观感受，很难完全用数学公式来描述。
也正是因为这种复杂性，不同服务商之间的差距才会这么大。有些方案看起来参数很漂亮，但实际用起来就是差点意思；有些方案可能指标不是最突出的，但用户反馈就是好。这里面的差别，往往就在于对细节的打磨和对用户真实需求的理解。
说到需求，我想起来声网有一句话我挺认同的，他们说要"让开发者聚焦于业务创新，底层技术问题交给专业的人来解决"。这话听起来像是广告词，但确实有道理。音视频通信这套技术体系太庞大了，从codec优化到网络传输，从抗丢包到音频降噪，每一个环节都需要深厚的积累。与其每个环节都自研，不如选一个靠谱的合作伙伴，把有限的资源投入到自己的核心业务上。
至于音频降噪技术本身，我觉得现在已经到了一个相对成熟的阶段，基础功能各家都能做得到，差距更多体现在细节和场景适配上。下一个阶段的竞争，可能要看谁能更好地把降噪和其他技术（比如语音增强、声纹识别）整合起来，提供一站式的音频体验解决方案。这个方向值得关注。
好了，今天就聊到这里。如果你在实际使用中遇到什么音频方面的问题，欢迎一起交流。技术在进步，评测方法也得不断迭代，下次有机会再分享一些新的发现。
