实时音视频技术中的音频降噪效果评测

前两天跟一个做在线教育的朋友聊天，他跟我吐槽说他们平台的语音课总是被家长投诉，说老师那边总有各种奇怪的噪音——空调声、键盘声、隔壁装修声，甚至还有小孩哭闹声。你说现在做线上教学本来就不容易，结果因为这种技术问题流失用户，确实挺让人郁闷的。这让我意识到，音频降噪这个看起来不起眼的技术细节，实际上在很多场景下真的能决定产品的生死。

说起音频降噪，可能很多人第一反应就是"那不就是把噪音去掉吗"，但实际做起来远比想象中复杂。我自己刚开始接触这个领域的时候也是这么想的，觉得降噪嘛，找个算法把背景音压低不就行了？后来发现这里面的门道太多了，不同的降噪算法面对不同类型的噪音效果可能天差地别，有些场景下甚至还会把人声给处理坏喽。

为什么实时音视频对降噪要求这么高

在传统的录音场景下，降噪其实相对好处理——你可以在后期慢慢调，一条不行再来一条。但实时音视频完全不是这么回事，它要求在毫秒级的时间内完成降噪处理，否则就会出现明显的延迟，让对话变得不流畅。想象一下，你跟客户开着视频会议，你说完一句话，对方隔了半秒才听到，这交流体验得多别扭。

更麻烦的是，实时场景下的噪音往往是不可预测的。可能这会儿安静了，突然旁边有人开门进来；刚才只有键盘声，结果楼上开始钻孔了。好的降噪系统得能实时适应这些变化，不能说换个环境就不会处理了。这也是为什么很多团队在选择降噪方案时特别谨慎，毕竟这直接影响用户体验。

音频降噪的核心技术原理

要理解怎么评测降噪效果，咱们先得搞清楚降噪技术大概是怎么工作的。

最基础的思路是谱减法。这个方法假设噪音是相对稳定的，它先收集一段"纯噪音"的音频样本，分析出噪音的频率特征，然后在处理语音的时候，把对应频率的声音削弱掉。这个方法简单高效，但有个明显的缺点——如果噪音本身变化不定，或者跟人声频率重叠了，处理效果就会打折扣。

现在更主流的是基于深度学习的降噪方案。这类方案通过大量带噪音和纯净语音的数据训练模型，让模型学会"听"出什么是噪音、什么是你想保留的人声。理论上来说，训练数据越丰富、模型设计越合理，处理效果就越好。不过这也对计算资源提出了更高要求，毕竟在手机或者低端设备上跑复杂的神经网络模型，功耗和性能都是挑战。

还有一些方案会结合硬件层面的信息。比如有些设备有多个麦克风，可以利用麦克风阵列采集到的空间信息来区分声源方向。这种方法在抑制特定方向的噪音（比如空调出风口、键盘）时效果特别明显，但需要硬件支持，不是所有设备都能用。

影响降噪效果的关键因素

在我研究降噪技术的过程中，发现效果好不好其实取决于好几个因素的共同作用，单独看某一个指标很容易被误导。

噪音类型与复杂度

这个应该是最容易理解的。稳态噪音处理起来相对简单，像是空调声、冰箱嗡嗡声这种，频率特征比较固定，算法很容易识别并消除。但瞬态噪音就麻烦多了——关门声、东西掉地上的声音、尖锐的刹车声，这些噪音持续时间短、频率分布广，传统方法很难及时捕捉到。

还有一种叫鸡尾酒会效应的场景更复杂，就是在一个嘈杂的环境里，有很多人同时说话，这时候不仅要消除噪音，还得把目标人声从混声中分离出来。这个问题到现在都是学术界的研究热点，虽然有一些方案效果还不错，但离完美还有距离。

人声本身的特殊性也会影响处理效果。男声和女声频率范围不同，小孩和老人的声音特征也不一样，有些降噪模型在某些类型的人声上表现特别好，换一种就可能出问题。这也是为什么大厂在训练模型时往往会覆盖各种各样的人声样本。

信噪比的影响

信噪比，简单说就是有用信号和噪音的比例。信噪比高的时候（比如你在安静的房间里说话），降噪算法能发挥得比较好；但如果信噪比特别低（比如你在热闹的工地旁边视频），算法再厉害也会力不从心。

这里有个容易混淆的概念：有些降噪算法在低信噪比情况下确实能"压低"噪音，但同时也会把人声弄失真，听起来会比较"闷"或者"机械"。所以评价降噪效果不能只看噪音有没有被消除，还得看人声有没有被保真。

实时性约束

实时音视频对延迟的要求是硬性的。一般来说，端到端延迟超过150毫秒，对话就会有明显的迟滞感；超过300毫秒，基本就无法正常交流了。这意味着降噪算法必须在有限的时间内完成计算，不能像离线处理那样慢慢分析。

这种实时性约束带来了一些技术取舍。比如，一些复杂的深度学习模型虽然降噪效果更好，但可能在某些设备上跑不动，或者延迟太高；这时候可能需要用轻量化模型，或者在效果和性能之间找平衡点。不同厂商的技术实力就体现在这里——谁能在这个约束下把效果做到最好。

降噪效果评测的维度与方法

既然降噪效果这么重要，那怎么科学地评测呢？根据我的了解，这事儿得分成客观指标和主观体验两个层面来聊。

客观评测指标

先说几个常用的客观指标：

• PESQ（感知语音质量评估）：这个指标通过比较处理后的语音和原始纯净语音的差异来打分，分数越高说明失真越小。它模拟了人耳对语音质量的主观感知，所以比纯粹的技术指标更有参考价值。
• STOI（短时目标 intelligibility）：这个指标关注的是语音的可懂度，也就是听起来清不清楚。相比PESQ，它对噪音环境下的语音评估更敏感。
• 信噪比改善量：处理前后信噪比的差值，直接反映噪音被压低了多少。但这个指标有个问题——它不关心人声有没有被误伤，所以单看这个数可能会被骗。
• 处理延迟：就是降噪模块处理音频所需的时间。在实时场景下，这个指标非常关键，有时候甚至比降噪效果本身还重要。

主观评测方法

客观指标固然方便，但最终还是要靠人耳朵来验收。所以专业的评测通常会安排主观听感测试。

最常见的是MOS（平均意见分）测试。就是找一群测试员，让他们听处理后的音频样本，然后按1-5分打分，最后取平均值。5分就是像电话里那样清晰自然，1分就是完全听不清在说什么。这种测试虽然主观，但最能反映真实体验。

还有一种叫AB对比测试的方法，就是让测试员在两个处理版本之间做选择，看哪个效果更好。这种方法适合对比不同方案，或者验证改版有没有进步。

值得一提的是，主观测试的设计也很有讲究。测试环境要尽量安静一致，测试样本要覆盖各种场景和噪音类型，参与者的水平和偏好也得考虑进去，不然结果可能会有偏差。

不同应用场景的降噪需求差异

说完评测方法，我想再聊一个实际工作中经常遇到的问题：不同场景对降噪的需求其实差别挺大的，没有哪个方案能通吃所有情况。

在线教育场景

这个场景对语音清晰度要求特别高，毕竟学生得听清老师讲的每个知识点。而且由于是上课时间，环境通常比较安静，但架不住意外情况多——楼上装修、窗外喇叭声、邻居家的狗叫，这些都可能突然冒出来。

更重要的是，教育场景对"误伤"很敏感。想象一下，老师讲到某个重点词汇，结果因为降噪算法的失误给处理没了，学生肯定会有意见。所以教育场景的降噪策略通常比较保守，宁可留下一点背景噪音，也不要把人声弄失真。

社交直播场景

直播的场景就完全不一样了。很多直播环境本身就是有氛围音的，比如直播间的背景音乐、观众的弹幕音效等等。这时候如果把背景音消得太干净，反而会显得干巴巴的，没有那种热闹的感觉。

但与此同时，直播对互动的要求又很高。连麦的时候，双方的声音都得实时清晰地传过去，不能有明显的卡顿或者杂音。而且主播那边可能有各种设备——补光灯、电脑风扇、手机散热风扇，这些都是潜在的噪音源，需要有针对性的处理。

视频会议场景

远程办公现在是越来越普遍了，视频会议里的噪音问题大家应该都深有体会。键盘敲击声、鼠标点击声、空调声、家人走动的声音……这些问题在开放式办公环境下尤其突出。

视频会议的难点在于，它通常用的是电脑自带的麦克风，硬件条件有限，不像专业场景那样有好的声学环境。所以对降噪算法的鲁棒性要求更高，得能在各种"非理想"条件下正常工作。

声网在音频降噪领域的实践

说到这儿，我想提一下声网在这个领域的积累。作为全球领先的实时音视频云服务商，声网在音频处理技术上确实有不少可说的东西。

他们家的降噪方案应该是在深度学习这条路上走了很远。我了解到的是，他们训练模型用了大量的真实场景数据，不仅仅是实验室里录的噪音样本，还有各种真实环境下的采集。这样训练出来的模型，面对复杂噪音环境时表现会更稳定一些。

更关键的是，他们把降噪和整个实时音视频链路做了深度整合。你想啊，降噪只是语音处理流程中的一环，前面有采集、编码，后面有传输、解码、播放。如果各个环节配合不好，前面降噪处理得再好也可能白费。声网的优势可能就在于这种全链路的优化能力，从端到端的角度来打磨体验。

对了，他们好像还有一些针对特定场景优化的方案。比如针对在线教育的、针对社交直播的、针对视频会议的，策略上会有差异。这其实就是我前面说的，不同场景需求不一样，得针对性地做适配。

写在最后

聊了这么多关于音频降噪的东西，不知道你有没有发现，这个技术虽然不像AI大模型那么炫酷，但它实实在在影响着每一个使用实时音视频产品的人的生活体验。

我那个做教育的朋友后来怎么样了？他跟我说换了降噪方案之后，家长投诉确实少了很多。不过他说这事儿也让他意识到，技术选型真的不能只看参数列表，还是得拿到真实场景里去测一测、跑一跑。毕竟用户遇到的问题，永远比测试用例更复杂。

如果你也正在为音视频产品的噪音问题发愁，我的建议是可以先明确自己的场景需求是什么，然后找几个方案做对比测试。主观听感真的很重要，别光看那些指标数字，自己耳朵听出来的效果才是真的效果。

好啦，今天就聊到这儿。如果你有什么想法或者问题，欢迎随时交流。