实时音视频技术中的视频去噪方法

你有没有遇到过这种情况：晚上和家人视频通话时，画面总是雪花点点，噪点多得让人看不清对方的脸？或者在直播平台上看到主播画面模糊、细节丢失，其实这背后都和"视频噪点"这个家伙有关。说实话，在我刚开始接触音视频技术的时候，也觉得这玩意儿挺玄乎的，但后来慢慢发现，视频去噪其实是门挺有意思的学问，它直接影响着我们每天使用的视频通话、直播、短视频等各种场景的体验。

作为全球领先的实时音视频云服务商，声网在音视频通信领域深耕多年，服务覆盖全球超60%的泛娱乐APP。在日常的技术研发和客户支持过程中，我们发现视频去噪是个绕不开的话题——毕竟，没有人愿意对着满屏噪点的画面聊天对吧？今天就来聊聊实时音视频技术中的视频去噪方法，权当是的技术科普，不一定有多完美，但希望能给你带来一些有用的信息。

视频噪点到底是个什么东西？

先说说最基础的概念。视频噪点，你可以把它理解成画面上那些不该出现的"小麻点"或者"雪花"。从技术角度讲，噪点主要是由于图像传感器在采集光线时产生的随机信号干扰造成的。这事儿其实挺常见的，你拿手机在昏暗环境下拍张照片，画面很容易就会出现各种彩色或者白色的噪点，视频也是一样的道理。

在实时音视频场景中，噪点产生的原因就更多元了。有时候是光线条件不好，比如在背光的角落里视频通话；有时候是设备本身的限制，一些低端摄像头的感光能力差；还有些情况是编码压缩带来的副作用——为了保证传输流畅，不得不对视频数据进行压缩，这一压缩就容易产生块效应和蚊式噪点。可以说，噪点是实时音视频质量的天敌之一。

我记得有个做直播的客户跟我们反馈说，他的主播在晚上开播时画面噪点特别严重，观众流失率很高。这其实就是典型的低光照场景下的噪点问题。后来我们帮他做了针对性的去噪优化，情况就好转了很多。这种案例在实际工作中挺常见的，也说明视频去噪这门技术确实有它的实际价值。

实时场景下的噪点类型与挑战

要解决问题，首先得搞清楚问题的具体表现。在实时音视频应用中，我们遇到的噪点大概可以分成几类，每一类的成因和特点都不太一样。

第一类是高斯噪点，这个最常见，表现为画面上均匀分布的细小白点或者彩色小点。一般是因为传感器在低光环境下"用力过猛"，放大了信号同时也放大了噪声。第二类是椒盐噪点，就是那种画面上突然出现的黑白杂点，像是被撒了一把盐和胡椒粉，这种噪点往往跟传输过程中的数据丢包有关。第三类是固定pattern噪点，某些低端摄像头在特定ISO设置下会产生这种有规律的噪点图案，看起来就像是画面上贴了一层密密麻麻的小格子。

最麻烦的是，在实时音视频场景下，我们处理噪点还要面对一些特殊的约束。首先是延迟问题——你不可能让观众等个几秒钟看处理后的画面，实时就意味着处理必须在毫秒级别完成。其次是计算资源有限，尤其是移动端，手机算力就那么点，你不可能跑太复杂的算法。还有就是带宽限制，有时候为了保证流畅度，不得不降低码率，这时候画质牺牲就在所难免了。

举个具体的例子来说明这种矛盾。有个做1V1社交的客户，他们的用户经常在各种环境下视频聊天，包括光线不太好的卧室、傍晚的客厅等。用户的诉求是想让画面始终保持清晰干净，但同时又不能增加太多延迟，否则聊天体验会很差。这就需要在去噪效果和实时性之间找一个平衡点，这也是实时视频去噪最大的技术挑战所在。

传统去噪方法：经典但有局限

在说新技术之前，得先聊聊传统方法。毕竟这些经典算法是现代去噪技术的基础，而且有些场景下它们依然有用。

空域滤波方法

空域滤波是最直接的去噪思路，它直接在像素层面进行处理。最经典的就是均值滤波，简单说就是用周围像素的平均值来替代当前像素的值。这个方法优点是简单快速，缺点也很明显——画面会变得模糊，边缘细节全没了。后来人们改进出了高斯滤波，给周围像素加权，离中心越近的像素权重越大，这样去噪效果好了些，但依然会损失细节。

再后来，双边滤波出现了。这个算法挺聪明的，它不仅考虑空间距离，还考虑像素值的相似度。也就是说，如果周围有个像素颜色跟中心像素差很多，它就会给那个像素很低的权重。这样一来，边缘就被保住了。这个方法到今天还有些人在用，尤其是在一些对实时性要求高但对画质要求不那么苛刻的场景。

频域变换方法

还有一类方法是先把画面变换到频域进行处理。最常见的是小波变换去噪和离散余弦变换（DCT）去噪。这些方法的原理是：把画面分解成不同频率的成分，然后判断哪些频率成分是噪声信号，再把它们过滤掉。

举个可能不太恰当的例子帮助你理解：就好比你在嘈杂的咖啡馆里打电话，周围有音乐声、聊天声、咖啡机的声音。传统降噪可能会把音量调小，而频域处理就像是给你装了个智能滤波器，把人声频率之外的声音都压低。小波变换的优势在于它能更好地保留边缘和细节，但计算量相对较大，在实时场景下需要做优化。

这些传统方法有一个共同的局限：它们在去噪的同时多多少少都会损失一些画面细节，而且对于不同类型的噪点需要调整不同的参数，适应性有限。更重要的是，在低光照、运动剧烈的场景下，传统方法的效果往往不太理想。

深度学习带来的新思路

大概从2017年开始，深度学习在图像去噪领域开始发力，这也给视频去噪带来了全新的可能性。用神经网络的思路来处理去噪问题，本质上是想让机器学习什么样的画面是"干净"的，什么样的画面"有噪点"。

卷积神经网络的突破

DnCNN（Denoising Convolutional Neural Network）是这个领域的奠基性工作之一。这个网络的设计思路挺直接的：输入是一张有噪点的图片，输出是一张干净的图片，训练的目标就是让输出的误差最小化。它的创新之处在于引入了残差学习——网络不需要直接学习如何生成干净画面，而是学习"噪点是什么样的"，然后把噪点从原图中减掉就行。

这个思路效果很好，但有个问题：训练好的模型只能针对特定噪声水平工作。如果实际场景中的噪点比训练时的强或者弱，效果就会打折扣。后来又出现了CBDNet这类可以处理未知噪声水平的网络，它们引入了一些巧妙的设计，让模型的适用范围更广。

不过，这些基于图片的去噪方法直接应用到视频上会有问题——它们没有考虑视频帧之间的时域关联。视频的相邻帧之间往往有很多相似的信息可以利用，如果能把这个信息用起来，去噪效果可以做得更好。

视频去噪的专门网络

这就催生了一系列专门针对视频的去噪网络。DVDNet是其中一个代表性的工作，它用两帧或者多帧作为输入，通过时域对齐模块把相邻帧的特征对齐，然后利用时空信息一起来做去噪。这样做的好处是显而易见的：假设某一帧的某个地方出现了噪点，但相邻几帧同一位置可能是清晰的，那么网络就可以利用这些信息来恢复。

再往后发展，还出现了RNN类的方法，比如用LSTM或者Transformer结构来处理视频序列。这类方法的优势在于它们能够建立长距离的时域依赖关系，对于处理运动场景特别有用。不过相应地，计算复杂度也更高了。

这里要提一下FastDVDNet，它是DVDNet的加速版本，把推理速度提升了不少。这对于实时应用场景很重要，毕竟我们不可能等算法跑个几秒钟才输出一帧。在实际部署中，这种兼顾效果和速度的平衡很关键。

实时场景下的工程实践

说了这么多算法层面的东西，回到实际应用中来。在实时音视频场景下做视频去噪，可不是随便挑一个算法就能上线的，这里面的工程考量很多。

算力与质量的权衡

首先要解决的就是算力问题。深度学习模型通常参数量不小，跑起来很吃GPU资源。但在实时音视频场景下，端侧设备可能是手机、智能电视，甚至可能是树莓派这类嵌入式设备，算力非常有限。这时候就需要做模型压缩、量化、剪枝等一系列优化工作。

声网在这块积累了不少经验。比如在移动端，我们采用轻量级的网络结构，配合INT8量化，把模型体积和计算量压到最低。同时还会根据设备性能动态调整处理策略——旗舰机型可以跑更复杂的模型，入门机型就跑简化版，保证用户始终有个能接受的体验。

端云协同的处理架构

还有一个思路是端云协同。考虑到移动端算力有限，有些重度的去噪处理可以放到云端来做。但这又带来新的问题：云端处理会增加延迟，而实时音视频对延迟是非常敏感的。

声网的解决方案是分层处理。轻度去噪在端侧完成，保证基本的画质；复杂场景下，必要时可以调动云端资源进行增强处理，但整个流程要控制在可接受的延迟范围内。特别是对于全球秒接通的1V1视频场景（最佳耗时小于600ms），任何额外的处理都必须精打细算。

自适应去噪策略

另一个重要的工程实践是自适应去噪。什么意思呢？就是不同时刻、不同场景下，噪点的严重程度不一样，那处理策略也应该不一样。比如光线突然变暗的瞬间，噪点可能会急剧增加，这时候就需要增强去噪力度；而光线稳定时，可以适当放松，留出算力做别的处理。

这种自适应策略需要结合场景检测来做。可以通过分析画面亮度、运动程度、编码参数等信息，判断当前场景的特点，然后动态调整去噪算法的参数。在实际产品中，这种智能化的自适应处理是提升用户体验的关键。

不同业务场景的选择逻辑

前面提到，声网的业务覆盖了智能助手、秀场直播、1V1社交、一站式出海等多个场景。不同场景下，对视频去噪的需求和侧重点其实是有差异的。

场景类型	主要诉求	去噪策略侧重
1V1视频社交	人物面部清晰、还原面对面体验	人像区域重点优化，低延迟优先
秀场直播	高清画质、超级画质体验	整体画面美感保留，美颜与去噪结合
智能硬件	设备算力有限、功耗敏感	轻量级模型、低功耗运行
低光照环境	暗光场景噪点抑制	多帧融合、时域信息利用

比如在1V1视频社交场景中，用户最在意的是能不能看清对方的脸，尤其是面部表情和细节。这时候去噪算法就需要对人像区域有针对性地优化，同时必须保证处理延迟足够低——毕竟聊天是实时的，延迟一高对话就不顺畅了。

而在秀场直播场景，情况就不太一样。主播在意的不仅是清晰度，还有画面的美观度。这时候去噪往往需要和美颜、磨皮等功能配合着来做，既要去掉噪点，又要保留皮肤质感和画面美感。这对算法的精细度要求更高，也更考验工程整合能力。

还有一块是智能硬件场景，比如智能音箱、智能手表上的视频通话功能。这些设备的算力极其有限，电池容量也不大，去噪算法必须在极低功耗下运行。这时候可能需要针对特定芯片做深度优化，甚至要考虑用专用硬件加速单元来跑算法。

未来的技术发展方向

视频去噪这个领域还在快速发展，有些趋势值得关注。

首先是多模态融合。随着对话式AI技术的发展，视频去噪可能会和其他AI能力结合起来。比如在智能助手场景下，系统不仅要去噪，还要理解画面内容，知道用户在哪里，然后针对性地做优化。这种语义级别的处理会是未来的方向。

然后是更高效的模型架构。像Transformer这样的大模型结构正在被应用到去噪任务中，它们往往能取得更好的效果，但计算量也不小。如何在保持效果的同时降低计算复杂度，是学术界和工业界都在攻克的问题。一些新型的轻量化架构值得关注，比如MobileNet风格的变体。

还有端侧AI芯片的普及。现在很多新手机都配备了专用的AI加速器，这些芯片对深度学习推理做了专门优化。未来在端侧跑更复杂的去噪模型会变得越来越可行，这对实时音视频场景是个好消息。

最后想说，视频去噪这门技术看起来不起眼，但它确实影响着每一个使用实时音视频服务的人。从最早的简单滤波，到现在的深度学习驱动，这个领域进步了很多。但技术进步没有终点，用户对画质的追求也是无止境的。作为从业者，我们能做的就是在每一个细节上打磨，让技术真正服务于体验。

如果你对实时音视频技术感兴趣，或者在实际开发中遇到了什么具体问题，欢迎一起交流探讨。这个领域的东西太多了，写一篇肯定说不完，留着以后有机会再聊。