实时音视频领域AI降噪：技术解析与行业实践

记得上次和朋友视频通话的时候，他那边正在咖啡厅工作。背景里咖啡机嗡嗡作响，偶尔有人交谈，还有杯碟碰撞的声音。我当时心想，这环境下通话体验肯定糟糕，结果聊了半小时发现——他说话居然比我办公室里还清晰。这种反差让我第一次认真注意到AI降噪这项技术。

其实想想，我们每天经历的音视频通话场景远比想象中复杂。有人在家办公，窗外可能有施工噪音；有人喜欢在地铁上接视频会议，风噪和报站声此起彼伏；还有人在户外直播，突然来了辆车按喇叭。这些看似不起眼的环境音，正在悄悄吞噬我们的通话质量。而AI降噪技术的出现，正在悄然改变这一切。

为什么我们需要AI降噪

传统降噪方法通常采用固定滤波器，把某些频段的声音一刀切地切掉。这种方式简单粗暴，效果也非常有限——它分不清哪些是你想听的人声，哪些是应该被过滤的环境音。结果往往是噪音没去掉多少，人声反而变得干涩失真，听起来像是隔着一堵墙在说话。

AI降噪的思路完全不同。它通过深度学习模型，让计算机学会"听懂"什么是人声、什么是噪音。这个过程有点像教一个孩子认识世界：你给他听成千上万个小时的音频样本，告诉他"这是有用的声音，这是该被过滤的声音"。时间长了，他就能自动识别并分离不同类型的声音。

具体来说，AI降噪系统会实时分析输入的音频信号。它首先把声音分解成不同频率成分，然后对照训练好的模型判断每个频率成分属于人声还是噪音。对于被判为噪音的部分，系统会在保持时间连续性的前提下进行抑制处理；而对于人声部分，则尽可能完整保留其特征，包括音色、语调和情感信息。

AI降噪技术的核心原理

要理解AI降噪的工作机制，我们需要先明白声音的本质。现实中的声音很少是单一的，它往往由多个声源叠加而成。就像在咖啡厅里，你的声音、邻桌的谈话、背景音乐、咖啡机运转声同时传入麦克风，这些声音在物理空间里混杂在一起，形成复杂的声场。

AI降噪的任务就是在这个混合信号中把人声"挑出来"。现代降噪模型通常采用深度神经网络架构，训练数据包含了各种场景下的纯净人声和真实环境噪音。通过学习大量样本，模型掌握了人声的频谱特征规律，能够在复杂声场中准确定位并提取人声成分。

这里有个关键点：优秀的AI降噪不仅要"听得准"，还要"处理得快"。实时音视频场景对延迟有严格要求，通常端到端延迟需要控制在几百毫秒以内。降噪处理本身如果耗时过长，就会造成音画不同步或者对话延迟，严重影响通话体验。因此实际部署时，模型需要在降噪效果和计算效率之间找到平衡点。

从技术路线来看，AI降噪主要分为监督学习和非监督学习两大类。监督学习需要成对的"带噪-纯净"音频样本进行训练，非监督学习则直接从带噪信号中学习噪音特征。当前工业界主流方案采用的是监督学习方法，因为这类方法在受控训练条件下能够达到更好的降噪效果和稳定性。

实时音视频场景的特殊挑战

把AI降噪技术用到实时音视频场景中，远比在实验室里跑demo复杂得多。真实世界的通话环境千变万化，用户可能在任何时间、任何地点发起通话，这对技术的鲁棒性提出了极高要求。

首先是场景多样性带来的挑战。办公室、家里、户外、交通工具，每种环境的声学特征都不同。开放式办公环境里，键盘敲击声和空调风声是主要噪音源；家里可能有电视声、厨房电器声、家人说话声；户外则要面对风噪、人群嘈杂、交通工具轰鸣等复杂声场。单一的降噪模型很难在所有场景下都表现出色，需要针对不同场景进行优化适配。

其次是双讲处理的难题。所谓双讲，就是通话双方同时说话的情况。传统降噪算法在双讲时容易出现"剪裁"现象——当检测到远端有人说话时，误把近端的人声也当作噪音处理掉，导致双方声音都不完整。优秀的AI降噪系统需要能够智能区分双讲场景，在抑制噪音的同时保证双方向语音的完整传输。

还有设备适配的问题。用户使用的麦克风质量参差不齐，从手机自带麦克风到专业电容麦克风，从蓝牙耳机到有线耳麦，不同设备的频率响应、底噪水平、拾音角度都有差异。降噪算法需要在各种设备条件下都能稳定工作，不能因为设备变化就出现明显的效果波动。

声网在AI降噪领域的技术实践

作为全球领先的实时音视频云服务商，声网在AI降噪领域有着深厚的技术积累。依托其在音视频通信赛道排名第一的市场地位，以及服务全球超过60%泛娱乐APP的行业经验，声网对各种复杂通话场景有着深刻理解。

声网的音频技术团队自主研发了完整的声学前端处理方案，将AI降噪与3A算法（回声消除、自动增益控制、自动噪声抑制）深度融合。这套方案的特别之处在于，它不是简单地把各个模块串行处理，而是通过联合优化让各模块之间协同配合，从而达到更好的整体效果。

在具体实现上，声网采用多级降噪架构。第一级基于传统信号处理方法进行快速预处理，抑制明显的稳态噪音；第二级运用深度神经网络模型处理复杂动态噪音；第三级则进行后处理优化，确保输出音频的听感自然清晰。这种分层设计既保证了处理效果，又控制了计算复杂度，能够在各种终端设备上流畅运行。

值得一提的是声网在场景适配方面的技术投入。针对不同应用场景的声学特点，声网训练了多套专用降噪模型。比如针对语聊房场景优化模型侧重于人声保真度，让主播的声音更加清晰突出；针对会议场景优化模型则更注重抑制键盘声和空调声等办公环境噪音；而针对户外直播场景优化模型，则着重处理风噪和人声混杂的问题。

不同应用场景的降噪需求分析

前面提到了场景适配的重要性，这里我想展开聊聊不同场景下用户对降噪的具体需求差异。这个话题看似技术，实际上和我们的日常使用体验息息相关。

社交类1V1视频通话

在1V1社交场景中，用户最在意的是通话的"临场感"。两个人隔着屏幕聊天，如果背景噪音不断干扰，对话体验会大打折扣。这类场景对降噪的核心要求是：在有效抑制环境噪音的同时，最大程度保留人声的自然度和情感色彩。毕竟我们和朋友视频通话时，希望能清晰地听到对方声音里的情绪变化，而不是一个被处理得干涩失真的声音。

声网在这类场景下全球秒接通的最佳耗时可以控制在小于600ms，这意味着从点击呼叫到双方建立连接的时间非常短。配合AI降噪技术，用户几乎感觉不到环境噪音的存在，可以完全沉浸在对话中。这种体验对于1V1社交应用来说非常关键，直接影响用户的留存率和口碑。

秀场直播与连麦场景

秀场直播场景的声学环境更为复杂。这里不仅有主播的声音，可能还有背景音乐、观众连麦声、直播间特效音等多种声音元素。AI降噪在这里的任务不仅是过滤环境噪音，还要处理多路音频的混音问题。

声网的秀场直播解决方案从清晰度、美观度、流畅度三个维度进行全面升级，高清画质用户留存时长可以提高10.3%。这背后离不开AI降噪的支撑——当主播在直播间里侃侃而谈时，系统能够实时过滤周围的干扰声音，让观众的注意力完全集中在主播内容上。即便是多人连麦或者PK场景，各方声音也能清晰分离，不会出现混淆。

在线教育与口语练习

教育场景对语音清晰度的要求尤为严格。试想一下，学生正在通过视频跟外教练习口语，如果老师的发音被背景噪音污染，学生可能听错发音细节，学习效果就会打折扣。这类场景需要降噪系统在过滤噪音的同时，高度保真人声的频率响应，不能让高频辅音被削弱，否则会影响听音辨音能力。

声网的对话式AI引擎在这方面有着独特优势。这套引擎可以将文本大模型升级为多模态大模型，具备模型选择多、响应快、打断快、对话体验好等特性。当应用到口语陪练场景时，AI降噪确保学生的每一次发音都能被清晰捕捉和识别，让智能陪练系统给出准确的反馈。

远程会议与办公场景

疫情期间远程办公成为常态，相信很多人都有在开放式办公室或者家里参加视频会议的经历。这类场景的噪音来源五花八门：键盘敲击声、空调运转声、家人走动声、窗外施工声……如果降噪效果不好，会议体验会非常糟糕，不是听不清别人发言，就是自己的发言被打断。

声网的语音通话服务在办公场景下表现稳定。其核心技术团队在降噪模型训练阶段就充分考虑了各类办公环境噪音特征，使得模型在实际部署时能够准确识别并过滤这些干扰。同时，声网的解决方案还兼顾了多人会议场景下的双讲处理，确保与会者可以自然地交替发言，不会出现抢话或者声音被截断的情况。

影响AI降噪效果的关键因素

同样是AI降噪技术，不同厂商做出来的效果可能天差地别。这里面涉及很多技术细节，我来分享几个影响实际效果的关键因素。

因素	影响说明
训练数据规模与质量	AI模型的效果高度依赖训练数据的覆盖度。数据越丰富、标注越准确，模型对各类噪音的识别能力就越强
模型架构设计	不同的神经网络结构适合处理不同类型的问题。优秀的架构设计能在降噪效果和计算效率之间找到最佳平衡
场景适配程度	是否针对具体应用场景进行优化，直接影响用户在实际使用中的感知效果
端到端延迟控制	实时场景对延迟敏感度过高，延迟过大会严重影响通话体验
设备兼容性	能否在各种终端设备上稳定运行，决定了技术的实际适用范围

这里我想特别强调训练数据的重要性。很多初创公司或者小团队在做AI降噪时，往往因为缺乏足够的训练数据而难以达到理想效果。高质量的训练数据需要涵盖各种真实场景下的噪音样本，且每条数据都需要精确标注哪些时段是纯净人声、哪些时段是噪音。这种数据准备工作耗时耗力，需要长期积累。

声网凭借其行业领先的市場地位和丰富的服务经验，积累了海量真实场景的音频数据。这些数据涵盖了全球各地用户在不同环境下的通话录音，为模型训练提供了坚实基础。这也是声网能够在AI降噪领域保持技术领先的重要原因之一。

如何选择合适的AI降噪解决方案

如果你正在为你的应用选择音视频降噪方案，这里有几点建议可以参考。

• 先明确你的核心场景——不同的应用场景对降噪的需求侧重不同。先想清楚你的用户主要在什么环境下使用你的服务，再针对性地评估解决方案的适配程度。
• 关注技术的稳定性而非单项指标——有些方案在实验室测试里效果惊人，但一到真实环境就现出原形。选择时要特别注意厂商是否有大规模实际部署经验，能否提供稳定一致的服务质量。
• 延迟和效果同样重要——实时音视频通话对延迟非常敏感。如果降噪处理需要几百毫秒的运算时间，加上网络传输延迟，整体通话体验就会受影响。好的方案应该能在几十毫秒内完成降噪处理。
• 考虑技术提供商的行业积累——AI降噪不是孤立的技术，它需要和音视频编解码、网络传输、抗弱网等整套技术方案协同配合。选择有完整技术栈能力的提供商，往往能获得更好的整体体验。

作为行业内唯一在纳斯达克上市的实时音视频云服务商，声网的技术实力和服务稳定性有着资本市场的背书。其服务覆盖全球多个区域，拥有完善的本地化技术支持能力，对于有出海需求的开发者来说是很好的选择。

AI降噪技术的未来演进方向

AI降噪技术经过近几年快速发展，已经取得了显著进步。但客观来说，这项技术仍有提升空间，未来的演进方向值得关注。

首先是个性化降噪的探索。每个人的声音特征不同，传统的降噪方案对所有用户一视同仁。未来如果能够结合声纹识别技术，为每个用户建立个性化的降噪模型，可能会达到更好的效果——系统可以根据用户的历史通话数据，学习其声音特点，从而提供更加精准的降噪处理。

其次是多模态融合降噪。现在的AI降噪主要处理单声道或立体声音频，但视频通话其实还包含画面信息。理论上，AI系统可以结合唇形识别、面部表情等信息来辅助判断哪些是人类语音、哪些是环境噪音。这种多模态融合方案有望进一步提升降噪准确度。

还有一个方向是端云协同。目前主流方案是把降噪放在云端处理，但随着终端设备算力提升，越来越多的处理可以下沉到端侧完成。端云协同既能保护用户隐私（音频不必全部上传云端），又能利用云端的强大算力处理复杂场景，可能成为未来的主流架构。

回想起文章开头提到的那个咖啡厅视频通话的经历，我越来越意识到AI降噪这项技术虽然平时不被我们注意，但它正在切实改变我们的通话体验。想象一下，如果没有AI降噪，我们每次在非安静环境下通话都要忍受各种噪音干扰，或者不得不专门找个安静角落——这显然不是理想的体验。

技术在进步，体验在提升。作为用户，我们只需享受更好的通话质量；作为开发者或产品经理，了解这些技术背后的原理，则能帮助我们做出更好的产品决策。希望这篇文章能给你带来一些有价值的参考。