音视频通话出海的降噪技术有哪些
前阵子跟一个做社交APP出海的朋友聊天，他跟我吐槽说他们的产品在中东地区推广时遇到了一个很棘手的问题——当地用户普遍喜欢在嘈杂的市集环境里打语音和视频电话，背景噪音特别复杂，他们现有的降噪方案根本扛不住，用户体验一塌糊涂，流失率居高不下。
这个问题其实很有代表性。音视频通话出海的时候，降噪技术绝对是个绕不开的硬骨头。你想啊，不同国家和地区的生活场景差异太大了，有的用户可能在咖啡厅里视频，有的可能在地铁里语音，还有的可能在开放式办公区连麦直播。环境噪音的来源、频率特征、强度分布都千差万别，一套"一刀切"的降噪方案怎么可能适应所有场景？
作为一个在实时音视频领域深耕多年的技术团队，我们在这块确实积累了不少实战经验。今天就想系统性地聊一聊，当前音视频通话出海主流的降噪技术到底有哪些，以及它们各自适合什么样的应用场景。希望能给正在做出海业务的朋友们一些有价值的参考。
传统信号处理降噪方法
先从"古典派"说起吧。传统的信号处理降噪方法其实历史挺悠久的，在深度学习还没那么火的年代，这些都是业界的中流砥柱。
谱减法
谱减法的原理挺直观的，简单说就是"先估计噪音特征，然后从原始信号里减掉"。具体操作上，系统会先在通话开始前采集一段"纯噪音"的频谱作为参考，然后再把这段参考噪音从实际采集的语音信号中扣除掉。
这种方法的好处是计算量小，实时性好，对 CPU 资源要求不高，老旧手机跑起来也没压力。但缺点也很明显——它假设噪音是稳定的、静态的，一旦遇到那种忽大忽小、变化无常的背景噪音，效果就会大打折扣。比如你在马路边打电话，车流声忽多忽少，谱减法就很容易处理失真，甚至把部分人声也当作噪音给消掉了。
维纳滤波
维纳滤波稍微高级一点，它考虑了语音和噪音的统计特性，用最小均方误差的准则来设计滤波器。听起来有点复杂，打个比方吧，它不只是简单地"减法"，而是在频域上给不同的频率成分分配不同的"权重"——语音信号能量高的频率多保留，噪音主导的频率多削弱。
维纳滤波对稳态噪音的抑制效果比谱减法更好，语音失真也更小。但问题还是那个：面对非稳态噪音，比如键盘敲击声、关门声、其他人说话声，它就力不从心了。而且这种方法的降噪效果很大程度上取决于对噪音统计模型估计的准确性，预估不准的话，效果也会打折扣。
自适应滤波器
自适应滤波器可以说是"动态跟踪"型的选手。它不需要预先采集噪音样本，而是能够在通话过程中实时地"学习"噪音特征，然后动态调整滤波参数。典型的像 LMS 算法和 RLS 算法，都是这个路数。
这种方法的优点是适应性强，能应对时变的噪音环境。但它也有个前提条件——需要有一个"参考信号"来引导学习。什么意思呢？比如在视频会议场景中，如果同时有多路麦克风采集，其中一路专门用来捕捉背景噪音，那自适应滤波器就能基于这个参考信号来实时调整。但很多消费级场景下并没有这个条件，单麦克风的情况下，自适应滤波器的效果就会受限。
webrtc标准降噪方案
说到实时音视频通话，webrtc 绝对是绕不开的一个存在。这个由 Google 主导开源的项目，几乎成了行业的事实标准。它里面集成的降噪模块，也是目前应用最广泛的基础方案之一。
WebRTC 的降噪算法属于"统计模型+后处理"的组合拳。它首先会对输入信号进行频域分析，然后基于语音和噪音的统计分布特征来估计每个频率点的信噪比，最后根据信噪比来调整增益——信噪比高的多保留，信噪比低的强削弱。
这套方案经过多年迭代，在处理稳态噪音方面已经相当成熟了。像空调声、风扇声、冰箱压缩机这种持续性的低频噪音，抑制效果都不错。而且 WebRTC 是开源的，门槛低，任何团队都能直接集成使用。
但 WebRTC 的局限性也很明显。首先，它对非稳态噪音的处理能力有限，比如突然的咳嗽声、关门声、玻璃破碎声这些瞬态噪音，它往往反应不过来。其次，它在深度降噪和语音保真之间需要做一个平衡——降噪太猛的话，语音会变得发闷、不自然；降噪太轻的话，噪音又残留明显。最后，WebRTC 的方案相对通用化，很难针对特定场景做深度优化。
对于出海的场景来说，如果目标市场的用户主要在相对安静的环境下使用，比如家庭、办公室，WebRTC 的降噪方案基本够用了。但如果用户经常在户外、嘈杂的公共场所使用，那就需要考虑更高级的方案。
AI降噪技术的崛起
这两年 AI 降噪可以说是彻底改变了行业的游戏规则。传统的信号处理方法，说白了都是在"做减法"——试图从混合信号中分离或抑制噪音。但 AI 的思路完全不同，它是直接"学会"什么是噪音、什么是人声，然后端到端地把纯净的语音从嘈杂环境中"拎"出来。
深度学习降噪的基本原理
AI 降噪的核心通常是一个深度神经网络，训练阶段需要大量的"带噪音语音-纯净语音"配对数据。网络学习的目标是建立起噪音信号到纯净语音信号的映射关系。训练完成后，当你输入一段带噪音的语音，网络就能输出一段降噪后的干净语音。
从模型架构来看，现在主流的有 RNN 系列、LSTM、GRU，还有 Transformer 以及各种花式组合。这些架构各有特点：RNN 系列对时序信息建模能力强，适合处理连续的语音流；Transformer 则擅长捕捉长距离依赖关系，在处理复杂噪音场景时表现更好。
还有一些团队会采用"分阶段"的策略，先用一个模型做初步降噪，再用传统算法做后处理精修。这种 hybrid 的方式有时候能取得比纯 AI 或纯传统方法更好的效果。
AI降噪的优势所在
AI 降噪相比传统方法的优势是多方面的。首先是适应性强，AI 模型一旦训练完成，可以处理各种类型的噪音——稳态的、非稳态的、瞬态的、单源的、多源的，统统不在话下。甚至像多人同时说话这种"鸡尾酒会"难题，AI 也能在一定程度上进行分离和降噪。
其次是降噪效果好。深度网络能学到非常复杂的特征表示，对噪音的抑制可以做到既干净又保留语音的自然度。现在很多 AI 降噪方案在主观听感上已经能做到和纯净录音几乎没差别，这是传统方法很难企及的。
还有一点是灵活性高。AI 模型可以根据不同的应用场景做定制化训练。比如出海中东市场，就可以专门采集当地市集、咖啡厅、车辆内部的噪音数据来做针对性训练，让模型对这些场景的噪音特征更加敏感。
AI降噪的挑战与应对
当然，AI 降噪也不是完美的。它面临的最大挑战是计算资源消耗。深度学习模型通常参数量大、计算密集，如果直接在移动端跑推理，对 CPU 和内存的占用都不低。早期很多团队只能把降噪放在云端处理，然后再把结果传回来，这就带来了额外的延迟，对于实时通话来说是不能接受的。
不过这个问题近几年有了很大改善。一方面，模型压缩技术越来越成熟，量化、剪枝、知识蒸馏等手段能把模型体积压缩到原来的几分之一甚至几十分之一，同时保持降噪效果不大幅下降。另一方面，芯片厂商也在 AI 能力上持续发力，很多中端芯片现在都已经内置了 NPU 专用单元，能高效跑推理任务。
另一个挑战是模型训练的泛化能力。AI 模型的效果高度依赖于训练数据的质量和多样性。如果训练数据里缺少某些噪音类型，模型在实际遇到这些噪音时表现就会下滑。所以做出海业务的话，针对目标市场采集本地化的训练数据是非常必要的。
不同业务场景的降噪方案选择
聊了这么多技术方案，最后还是要落到实地上。不同业务场景对降噪的需求差异很大，选方案的时候得具体问题具体分析。
我们声网作为全球领先的实时音视频云服务商，在服务海量出海开发者的过程中，总结了一套"场景化"的降噪解决方案思路。这里可以分享给大家参考：
| 业务场景 | 典型噪音来源 | 推荐方案组合 | 优先级考量 |
| 1v1 社交视频 | 环境底噪、突发噪音、轻度人声干扰 | WebRTC 基础降噪 + 轻量 AI 模型 | 低延迟优先，语音自然度 |
| 语聊房 | 多用户背景音、环境噪音、音乐声 | 多麦降噪 + 语音分离 AI 模型 | 多人场景下的语音清晰度 |
| 游戏语音 | 游戏背景音、机械键盘声、宿舍噪音 | 游戏特定降噪模型 + 回声消除 | 低功耗，实时性 |
| 复杂环境音、连麦者本地噪音 | 全链路 AI 降噪 + 后处理优化 | 直播画质与音质综合体验 | |
| 智能客服 | 呼叫中心背景音、电话线路噪音 | 专业级语音降噪 + ASR 优化 | 语音识别准确率 |
举几个具体的例子吧。像 1v1 视频社交这种场景，用户对接通速度和通话流畅度非常敏感，降噪延迟必须控制在毫秒级，同时语音要保持自然，不能有明显的"机器味"。这种情况下，可以采用 WebRTC 方案做基础降噪，再叠加一个经过手机端优化的轻量 AI 模型补强，平衡效果和性能。
而像语聊房这种场景，情况就复杂多了——多个用户同时在线，每个人的环境噪音都不一样，还可能有背景音乐声。单纯抑制噪音可能还不够，有时候需要用到语音分离的技术，把不同说话人的声音给区分开来。这就需要更复杂的 AI 模型，可能还需要配合多麦克风阵列来做空间降噪。
游戏语音又是另一种情况。游戏本身会有背景音乐和音效，这些声音到底算不算"噪音"其实很难定义，有时候玩家需要听到游戏里的脚步声、枪声来判断方位。这种场景下降噪策略需要更加精细，不能一味地把游戏声音都抹掉，而是要智能地区分哪些是用户需要听到的，哪些是需要抑制的。
出海场景的特别注意事项
最后再聊几点出海场景下做降噪需要特别注意的地方。
首先是本地化测试。不同国家和地区用户的实际使用环境差异很大，不能想当然地拿国内测试通过的方案直接搬到海外。比如东南亚很多用户喜欢在摩托车流量大的街道上打电话，低频噪音特征和国内就很不一样；中东地区的市集噪音则具有很强的中东音乐特色；北欧用户可能在室内使用，环境相对安静但可能有持续的空调声。建议在目标市场实地采集真实噪音样本，建立本地化的测试数据集。
其次是设备适配。出海市场面对的设备型号非常碎片化，从旗舰机到入门机，从最新款到几年前的旧机型，各种配置都可能存在。降噪方案在不同设备上的性能表现差异可能很大，需要做充分的兼容性测试。特别是 AI 降噪方案，在低端设备上可能会遇到算力不足的问题，需要有降级方案或者设备性能检测机制。
还有就是网络抖动的影响。出海业务经常面临跨地域、跨运营商的网络传输，网络抖动和丢包是家常便饭。降噪算法本身要足够鲁棒，不能因为网络波动就产生明显的音频伪影。同时，降噪模块最好能和抗丢包、抗抖动模块协同优化，形成一个完整的音频质量保障体系。
对了，还有一个点是很多团队容易忽视的——降噪和语音识别的联动。如果你的产品后面接了 ASR（自动语音识别）服务，降噪效果直接会影响识别准确率。有时候人耳听着已经挺清楚了，但 ASR 出来的结果却不尽如人意。所以在评估降噪方案的时候，除了主观听感，最好也要跑一下 ASR 的准确率测试，确保端到端的效果达标。
好了，关于音视频通话出海的降噪技术，今天就聊到这里。这个话题其实还有很多可以展开的地方，比如端云协同降噪、多模态降噪、个性化降噪模型等，篇幅有限没法一一详述。如果你正在做相关的项目，欢迎一起交流探讨。
技术这条路就是这样，没有一劳永逸的方案，只有不断迭代和优化。用户的场景在变，噪音的类型在变，我们的应对方法也得跟着变。希望这篇文章能给你的产品优化之路提供一点启发。
