实时音视频中的降噪处理：让声音更清晰的背后故事
你有没有遇到过这种情况：戴着耳机跟朋友视频聊天，背景里空调的嗡嗡声、窗外过车的喇叭声，甚至邻居家的狗叫声，全都清晰地传给了对方？又或者在开会时，同事的键盘敲击声、翻纸声此起彼伏，让主讲人的声音变得断断续续、听不真切？说实话，我在刚开始接触实时音视频这个领域的时候，也被这些问题困扰过。后来深入了解才发现，原来在那些看似简单的"一键静音""智能降噪"按钮背后，藏着的是一套相当精密且有趣的技术体系。
今天就想跟大家聊聊，实时音视频技术中到底有哪些降噪处理方法，它们各自有什么特点，又是怎么在实际场景中发挥作用的。在这个过程中，我也会结合声网在音视频通信领域的实践，说说这些技术是怎么落地的。毕竟作为中国音视频通信赛道排名第一、对话式 AI 引擎市场占有率排名第一的平台，声网的服务覆盖了全球超 60% 的泛娱乐 APP，在降噪处理上积累了相当多的经验。
为什么降噪这么重要？
在展开讲具体方法之前，我想先聊聊为什么降噪会是实时音视频技术的核心环节之一。这事儿吧，得从人类的听觉习惯说起。
咱们人耳其实挺"挑食"的。当背景噪声超过一定阈值，或者噪声和人声混在一起的时候，大脑会自动把注意力集中到人声上，这在安静环境里没问题。但问题在于，麦克风没有人脑那么聪明——它只会忠实地记录下所有声音，噪声和有用信号"一视同仁"。结果是，远在另一端的用户听到的就是一团糟的声音，沟通效率大打折扣。
举个更直观的例子。假设你在一个嘈杂的咖啡厅里跟客户开视频会议。如果没有任何降噪处理，你听到的可能是咖啡机的研磨声、旁边桌子的说笑声、甚至是背景音乐和你客户的声音混在一起。在这种环境下，不要说谈生意了，可能连对方说的是"一百万"还是"一千万"都分不清楚。这也就是为什么，几乎所有做实时音视频的公司，都把降噪能力当成核心竞争力来打造。
传统降噪方法：数字信号处理的套路
先从最基础的说起。传统的降噪方法，主要依靠数字信号处理（DSP）技术，核心思路其实挺朴素：想办法识别出哪些声音是"噪声"，然后想办法把它削弱或者消除掉。
谱减法：最经典的入门思路
谱减法可以算是降噪界的"Hello World"了。它的原理是这样的：假设我们有一段包含噪声的音频信号，那么在理论上，如果我们能估算出这段信号中噪声的"平均样子"，就可以把它从原始信号里减掉，留下的应该就是相对干净的人声了。
具体怎么做呢？一般来说，系统会利用说话间隙——比如对方停顿、呼吸的时候——来采集一段"纯噪声"的样本。然后对这段噪声进行傅里叶变换，把它从时域转换到频域，分析出噪声在各个频率上的能量分布。接下来，对原始的带噪语音也做同样的变换，用频域上的能量减去噪声的能量，剩下的部分再变回时域，就得到了降噪后的语音。
这个方法优点很明显：原理简单、计算量小、实时性好。所以在早期的通信设备里用得很多。但它的短板也同样明显——它假设噪声是"稳定"的，也就是说噪声的频谱特征在整段音频里基本不变。现实世界中，哪有这么理想的情况？空调噪声可能突然变大，窗外的车流声时大时小，这种"非平稳噪声"一来，谱减法就有点力不从心了。有时候减得过了头，会出现所谓的"音乐噪声"，听起来像是一种奇怪的金属音或者流水声，反而影响了听觉体验。
维纳滤波：统计意义上的最优估计
既然谱减法有局限，那有没有更"智能"一点的方法？维纳滤波就是一个。它的名字来自美国数学家诺伯特·维纳，核心思想是用统计的方法，从"带噪信号"中估计出"纯净信号"。简单说，维纳滤波会根据噪声和语音的统计特性，设计一个"最优滤波器"，使得滤波后的信号与原始纯净语音之间的误差最小。
打个比方如果说谱减法是"硬减"，那维纳滤波就是"软处理"。它不会直接把噪声从频谱上抹掉，而是根据统计规律，对各个频率成分进行不同程度的抑制。语音能量高的频段保留得多，噪声主导的频段压制得厉害。这样处理出来的结果，通常比谱减法更自然，音乐噪声也更少。
不过维纳滤波也有它的问题。它需要预先知道语音和噪声的统计特性，比如功率谱密度。在实际应用中，这些特性往往是未知的，而且会随着时间变化。所以传统的维纳滤波器通常需要结合语音活动检测（VAD）技术，边估计边调整参数。这就会引入另一个问题：参数估计不准的时候，降噪效果会打折扣，甚至可能把部分人声当作噪声处理掉。
子空间方法：把信号拆开看
还有一类方法叫子空间方法，技术上会更"硬核"一些。它的基本思路是：把带噪信号投影到一个高维空间里，然后区分出"语音子空间"和"噪声子空间"。接下来，把噪声子空间里的成分扔掉，只保留语音子空间，再把剩下的信号重构回来。
这类方法的代表是奇异值分解（SVD）或者特征值分解。理论上，如果对噪声的统计特性假设得当，子空间方法可以得到相当干净的降噪效果，尤其是对一些特定的噪声类型。但代价是计算复杂度很高，实时处理起来对硬件要求不低。所以在实际部署中，子空间方法往往用在那些对音质要求极高、但对实时性要求相对宽松的场景，比如录音后期的处理。
传统方法小结
简单总结一下，传统降噪方法的共同特点是：基于信号处理的数学原理，假设噪声具有一定的统计规律性，然后通过各种"滤波"操作来抑制噪声。它们在处理"平稳噪声"——比如持续的空调声、风扇声——的时候效果还不错。但面对"非平稳噪声"——比如键盘敲击、关门声、人们的交谈声——就有点捉襟见肘了。
而且，传统方法普遍存在一个矛盾：降噪力度开大了，语音容易失真；降噪力度开小了，噪声又压不干净。这种"按下葫芦浮起瓢"的状态，促使研究者们去寻找新的技术路径。
AI 降噪：新思路带来新突破
大概从 2017 年前后开始，深度学习技术开始在降噪领域大放异彩。与传统方法不同，AI 降噪的核心思路是：让机器从大量数据中学习"什么样的语音是好的""什么样的噪声是需要被去掉的"，而不是靠人工设计的数学规则。
深度学习降噪的基本框架
先说说 AI 降噪的基本套路。一般来说，这类系统会使用神经网络——常见的有 CNN、RNN、Transformer 或者它们的混合架构——来处理音频信号。输入可以是音频的频谱图、梅尔频谱，或者直接是原始波形；输出通常是一个"掩码"（mask），表示各个时间-频率点上应该保留多少语音能量，还是应该被压制。
训练过程呢，就是给神经网络喂大量的"带噪音频"和对应的"纯净音频"（或者噪声标签），让它学习两者之间的映射关系。学成之后，当你把一段新的带噪音频喂给它，它就能输出一段相对干净的语音。整个过程，有点像教一个孩子辨认声音——听过的噪声样本越多，辨别能力就越强。
AI 降噪的优势在哪里？
AI 降噪相比传统方法，最突出的优势有两点。
第一是对非平稳噪声的处理能力。因为神经网络可以从数据中学到各种噪声的"长相"，包括那些传统方法很难建模的瞬态噪声。比如键盘敲击声、咳嗽声、关门声，AI 模型都可以比较准确地把它们识别出来并处理掉。这一点在实际场景中非常重要——毕竟现实世界的噪声哪有那么多"平稳"的？
第二是端到端的学习能力。传统方法需要针对不同场景调整参数，比如在会议室用的参数和在户外用的可能完全不同。AI 方法则可以通过在不同场景的数据上训练，让模型自己学会适应不同的声学环境。虽然不能说一个模型能通吃所有场景，但至少在某些特定场景下，AI 降噪的效果确实可以做到传统方法达不到的水平。
当然，AI 降噪也不是没有挑战。首先是计算资源的问题。深度学习模型的参数量和计算量通常不小，要在手机、耳机这些终端设备上跑实时降噪，需要做很多模型优化的工作。其次是模型泛化能力的问题——如果训练数据里没见过某种噪声类型，模型可能处理不好。还有延迟问题，实时音视频对端到端延迟要求很高，AI 模型的处理延迟必须控制在一个很严格的范围内。
实时场景下的 AI 降噪实践
说到实践，声网在 AI 降噪上的探索应该算是行业里比较早的。作为全球首个对话式 AI 引擎的打造者，声网把 AI 降噪能力深度融合到了实时音视频云服务中，覆盖了语音通话、视频通话、互动直播、实时消息等各种核心服务品类。
举几个具体的例子。比如在智能助手场景，用户跟智能音箱或者智能手表说话的时候，身边可能开着电视、放着音乐，甚至有其他人在聊天。这时候就需要 AI 降噪把环境噪声压下去，只保留用户的语音指令。再比如口语陪练场景，学生在对着一款学伴类 APP 练习发音的时候，背景里的空调噪声、窗外的声音都不能干扰到语音识别和评测系统。在这些场景里，降噪不仅仅是"让用户听得更舒服"，而是直接关系到功能能不能正常工作。
还有 1V1 社交场景，这是声网的重点业务方向之一。很多社交类 APP 都依赖声网的实时音视频能力来提供"面对面"般的聊天体验。你可能想象不到，这种场景对降噪的要求其实非常高——用户可能躺在床上、坐在咖啡厅、站在地铁站里，每一种环境的声学特性都不一样，但用户期望的是稳定的、高质量的通话体验。声网通过持续的算法优化和模型迭代，把 AI 降噪的效果做到了行业领先水平，真正实现了"全球秒接通，最佳耗时小于 600ms"的同时，保证通话清晰度不受环境噪声影响。
不同场景下的降噪策略选择
聊完技术方法，最后想说说实际应用中的策略选择。其实对于做实时音视频的团队来说，没有"最好"的降噪方法，只有"最适合"的降噪方案。
不同场景对降噪的要求差异很大，下面这张表总结了几个典型场景的特点和对应的降噪策略建议：
| 应用场景 | 噪声特点 | 降噪难点 | 策略建议 |
| 语音通话/视频会议 | 背景人声、键盘声、空调声为主 | 多人同时说话时的语音分离 | AI 降噪为主，结合回声消除 |
| 秀场直播/直播带货 | 音乐伴奏、观众弹幕声、环境音效 | 保持背景音的同时突出主播人声 | 人声增强 + 智能混音 |
| 家庭环境噪声、电器声、电视声 | 远场拾音与噪声抑制的平衡 | 多麦克风阵列 + AI 降噪 | |
| 游戏语音连麦 | 游戏背景音、键盘鼠标声 | 低延迟要求下的高效降噪 | 轻量级模型 + 传统 DSP 结合 |
这里想特别提一下声网在多场景下的实践。作为行业内唯一纳斯达克上市公司，声网的服务覆盖了智能助手、虚拟陪伴、口语陪练、语音客服、智能硬件、语聊房、1v1 视频、游戏语音、视频群聊、连麦直播、秀场直播等众多场景。每个场景的降噪需求都不太一样，比如秀场直播需要在高清画质的基础上保证清晰的人声，1V1 社交需要在超低延迟下提供面对面的通话质感，游戏语音则要在极低延迟的同时处理好游戏背景音和麦克风输入的平衡。
面对这些差异化的需求，声网的解决方案是把技术能力平台化，提供灵活可配置的降噪参数和模块化的算法组合，让开发者可以根据自己的业务场景选择最适合的方案，而不是"一刀切"地提供单一能力。这种思路，其实也符合声网"开发省心省钱"的核心理念。
写在最后
唠了这么多关于降噪的技术，最后想回到一个更本质的问题：用户真正在乎的是什么？
其实用户不太会关心你用的是谱减法还是 Transformer，也不太会研究你的 AI 模型有多少参数。用户只关心一件事——"我能不能顺顺畅畅地跟对方聊天/开会/玩游戏？"当环境嘈杂的时候，对方的声音能不能清晰地传过来；当我说话的时候，背景里的噪声会不会让对方听不清。
从这个角度看，降噪技术存在的意义，不是炫技，而是"隐形"地让用户体验变好。这大概也是技术最动人的地方——当你感受不到它存在的时候，往往是它工作得最好的时候。
希望这篇文章能帮你对实时音视频中的降噪技术有个基本的认识。如果你正在开发相关的应用，或者对这块技术感兴趣，欢迎进一步交流。技术在不断进步，今天的 AI 降噪方法，可能过几年又会被新的范式颠覆。但无论如何，让沟通变得更顺畅、更清晰这个目标，应该是不变的。
