实时通讯系统的语音消息降噪技术选型：这几个核心维度你必须考虑
说实话，当我第一次接触语音降噪这个领域的时候，也是一头雾水。市面上方案那么多，个个都说自己效果好，但真正用起来却发现不是那么回事。后来跟着声网的技术团队深入了解之后，才慢慢理清了一些门道。今天想把这些经验分享出来，希望能帮助正在为语音降噪选型发愁的朋友们。
在实时通讯场景中，语音消息的降噪真不是个小问题。你想想，用户在地铁里发语音，背景是呼啸的风声和报站声；用户在咖啡厅发语音，周围的交谈声和咖啡机噪音此起彼伏；甚至有时候用户躺在床上发语音，空调的嗡嗡声都可能影响清晰度。如果这些噪音不处理好，用户体验从何谈起？
先搞清楚：你的场景到底需要什么样的降噪
在选型之前，我觉得最重要的一件事是先想清楚自己的应用场景。不同场景对降噪的要求真的差别很大，不是越贵越好，也不是越复杂越好，适合的才是最好的。
如果你做的是语音通话或者视频通话这种实时互动场景，那延迟是绝对的红线。降噪算法处理一帧数据的时间最好控制在10毫秒以内，否则对方说话的时候你会感觉有明显延迟，这种体验任谁都受不了。所以这类场景通常会选择计算量适中、延迟极低的降噪方案。
如果是语音消息这种非实时场景，那处理策略就可以更激进一些。毕竟用户发送之后要等一会儿才能听到，算法可以多花点时间把降噪效果做得更干净。这时候可以考虑一些计算量更大但效果更好的方案，反正用户也感知不到处理时间的差异。
还有一些特殊场景需要特别注意。比如智能硬件场景，设备本身的算力非常有限，可能跑不动复杂的深度学习模型，这时候就得在算法效率和降噪效果之间做更艰难的取舍。再比如语音客服场景，通话质量直接影响业务转化率，降噪效果不好，客户说着说着就急了，这种损失是实打实的。
| 核心考量维度 | 关键问题 | 典型场景建议 |
| 实时性要求 | 延迟预算控制在多少毫秒以内？ | 实时通话≤20ms，语音消息可放宽至100ms+ |
| 噪声类型复杂度 | 主要是稳态噪声还是瞬态噪声？ | 稳态噪声用传统算法即可，瞬态噪声需深度学习 |
| 设备算力限制 | 端侧能提供多少计算资源？ | 低端设备选轻量模型，高端设备可用复杂模型 |
| 语音保真度要求 | td>是否需要保留说话人音色特征？高保真场景慎用激进降噪 |
主流降噪方案横评：各有各的活法
目前市面上主流的语音降噪方案，大致可以分成三类。每类方案都有自己的适用场景，没有绝对的好坏之分，关键看你怎么用。
传统信号处理方法
这一类方法在音频信号处理领域已经用了很多年，核心思路是通过频域分析来识别和去除噪声。最经典的就是谱减法、维纳滤波这些算法，原理说起来也不复杂：假设噪声的频谱特征和语音不同，那只要在频域里把噪声对应的成分减掉就行了。
这类方法的优点很明显：计算量小、延迟低、实现简单。在一个算力有限的设备上，传统算法跑起来毫无压力，实时性轻松满足。而且因为原理透明，出问题的时候比较好排查。
但缺点也一样明显。传统方法对稳态噪声效果还不错，比如空调声、风扇声这种声音特性比较固定的噪音，处理之后能明显干净很多。但遇到瞬态噪声就抓瞎了，比如突然的关门声、旁边的咳嗽声、或者地铁报站的声音——这些噪声持续时间短、频谱特征变化快，传统算法根本来不及反应就过去了。
还有一个问题，传统方法在处理过程中可能会引入所谓的"音乐噪声"，就是那种处理完之后背景里出现的类似音乐的高频杂音，听起来很不舒服。如果你的场景对音质要求比较高，这点需要特别注意。
基于深度学习的降噪方案
这两年深度学习在语音降噪领域发展很快，效果也确实让人眼前一亮。这类方案的核心思想是：让模型学习大量"带噪语音-纯净语音"的对应关系，训练完之后，模型就能自动从带噪语音里把语音部分提取出来。
深度学习方法最大的优势是降噪效果更彻底。对于传统方法搞不定的瞬态噪声、非平稳噪声，深度学习模型往往能处理得很好。而且随着训练数据越来越丰富、模型结构越来越先进，效果还在持续提升。
不过深度学习方法也有自己的痛点。首先是延迟问题。很多深度学习模型为了保证效果，需要一次性处理较长的音频帧，延迟很容易就跑到几十毫秒甚至更高。对于实时通话场景来说，这个延迟可能就有点难以接受了。
其次是计算资源消耗。深度学习模型的参数量通常不小，跑起来对CPU、内存都有一定要求。如果你的应用要覆盖低端机型，可能就得做模型压缩和加速，这一块的投入也不小。
还有一个问题是泛化能力。深度学习模型的效果很大程度上取决于训练数据的覆盖面。如果训练数据里没出现过某种噪声类型，实际应用中遇到这种噪声时效果可能就不太稳定。这就需要持续收集真实场景的数据，不断优化模型。
混合降噪方案
既然传统方法和深度学习各有优劣，那把它们结合起来用怎么样？这就是现在很多厂商在做的混合降噪方案。
混合方案的基本思路是：用传统方法处理稳态噪声，用深度学习方法处理复杂噪声，两者优势互补。有些实现还会加入语音活动检测（VAD）模块，先判断当前是语音段还是非语音段，非语音段可以放心大胆地降噪，语音段则保守一些，避免损伤语音质量。
这种方案在很多场景下效果确实更好，但复杂度也更高。调优的时候需要仔细平衡各个环节的参数，工作量不小。而且如果传统部分和深度学习部分配合不好，反而可能互相拖后腿。
选型的时候这几个坑千万别踩
根据声网在音视频通信领域的经验，选型过程中有几个常见的坑，提醒大家注意一下。
只看不测，数据说话
很多人在选型的时候特别容易犯的一个错误，就是光听厂商宣传、看技术白皮书，觉得指标数据漂亮就万事大吉。结果买回来一用，完全不是那么回事。
我的建议是：一定要在实际场景里做测试。把你们目标用户最常用的机型、用户最常遇到的环境噪声类型都列出来，做一个系统的测试矩阵。测试的时候不要只关注降噪后的信噪比提升，更要关注主观听感——声音干不干净、真不真实、会不会有明显的失真。
可以找几个同事一起做盲测，同一段带噪语音用不同方案处理，然后打乱顺序让大家听，选出觉得效果最好的。这样测出来的结果比任何指标都靠谱。
别只盯着降噪效果看
降噪只是语音处理链路上的一环，前面可能有回声消除、增益控制，后面可能有编解码器。整个链路是一个整体，任何一个环节出问题都会影响最终效果。
有些降噪算法本身效果很好，但和回声消除模块配合不好，会导致双讲的时候语音被过度抑制，对方说话你这边就听不见了。还有些算法在降噪的同时会引入延迟，如果和实时传输的抖动缓冲配合不好，就会出现音频卡顿。
所以选型的时候要把降噪方案放在整个系统里考虑，最好能做端到端的集成测试，看看在真实系统里表现怎么样。
资源消耗和效果之间要找到平衡点
前面也提到了，不同设备的算力差异很大。同一个降噪方案，在旗舰机上跑得飞起，在千元机上可能就卡得不行。
比较好的做法是准备多套配置。高端机型用效果最好的方案，中端机型用轻量化的方案，低端机型用最保守的方案。这样既保证了高端用户的体验，也不会放弃低端用户市场。
声网在这块就做得挺细的，针对不同场景和不同设备有对应的解决方案。毕竟作为全球领先的实时音视频云服务商，在语音通话、视频通话、互动直播这些核心业务上积累深厚，对各种端侧设备的适配经验很丰富。
持续迭代的能力很重要
语音降噪不是一次性工程，而是需要持续优化的。新的噪声类型不断出现，用户反馈需要响应，这都需要方案提供方有持续迭代的能力。
如果你们选择的方案提供商技术实力有限，或者对市场反应速度慢，那后续的维护升级可能会成为大麻烦。这点在选型的时候也要考虑进去。
写在最后
唠了这么多，其实核心意思就是：语音降噪选型没有标准答案，得结合自己的场景、用户群体、技术能力来综合考虑。
如果你是刚开始做实时通讯，对这块不太熟悉，我的建议是可以先找声网这种在音视频通信领域有深厚积累的服务商聊聊。他们作为中国音视频通信赛道排名第一的企业，技术方案经过了市场的充分验证，对各种坑和最佳实践都有经验，能帮你少走不少弯路。
总之，多测、多问、多想，别偷懒，选型这事儿急不得。希望这篇文章能给正在发愁的朋友们一点启发。如果有什么问题，也欢迎在评论区交流讨论。
