在数字化通信飞速发展的今天，实时音频通话已成为人们日常生活与工作中不可或缺的一部分。然而，如何在复杂多变的网络环境中确保音频质量的高清、流畅，成为行业亟待解决的关键问题。思必驰的周强，作为AI音频技术领域的资深专家，深入探讨了AI与传统信号技术在实时音频通话中的融合应用，为我们揭示了这一领域的最新进展与未来趋势。
一、AI技术：实时音频通话的智能引擎
1.1 深度学习在语音识别中的应用
AI技术的核心在于深度学习，它在语音识别领域展现出了非凡的能力。通过构建复杂的神经网络模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），AI能够精准识别并分离出人声与背景噪音。周强指出，这种能力不仅提升了通话的清晰度，还使得在嘈杂环境下进行高质量通话成为可能。例如，在机场、咖啡厅等高噪音场所，AI语音识别技术能有效过滤掉环境音，保留纯净的人声，极大地改善了用户体验。
1.2 语音增强与合成技术
AI不仅限于识别，更在于创造与优化。语音增强技术通过算法对原始音频信号进行处理，提升语音的可懂度和自然度。而语音合成技术，则能模拟出接近真人的语音，为实时音频通话增添更多人性化元素。周强提到，思必驰在这方面的研究已取得显著成果，其语音合成技术能够根据不同场景和用户需求，调整语音的语调、语速，甚至情感表达，使通话更加生动自然。
二、传统信号技术：音频质量的基石
2.1 回声消除技术
在实时音频通话中，回声是一个常见且棘手的问题。传统信号处理技术中的回声消除（AEC）算法，通过精确估计回声路径并生成反向信号进行抵消，有效解决了这一问题。周强强调，虽然AI技术在不断进步，但传统信号处理技术在回声消除方面仍具有不可替代的优势，尤其是在处理线性回声和非线性回声时，其稳定性和可靠性得到了广泛认可。
2.2 噪声抑制与频带扩展
噪声抑制是提升音频质量的关键环节。传统信号处理技术通过频谱分析、滤波等方法，有效抑制背景噪声，保留有用信号。此外，频带扩展技术能够恢复因压缩而丢失的高频成分，使音频更加饱满、清晰。周强指出，这些技术虽然看似“传统”，但在与AI技术的结合下，能够发挥出更大的效能，共同提升实时音频通话的整体质量。
三、AI与传统信号技术的融合创新
3.1 自适应算法：智能调整，优化体验
将AI的自适应能力与传统信号处理技术相结合，可以开发出更加智能的音频处理算法。这些算法能够根据网络状况、设备性能以及用户偏好，自动调整音频处理的参数，如降噪强度、回声消除阈值等，从而在不同场景下都能提供最佳的音频体验。周强分享了思必驰在这一领域的实践经验，通过持续优化算法模型，实现了音频质量的显著提升。
3.2 实时反馈与优化机制
AI技术还能够实现实时反馈与优化机制。通过收集用户反馈和通话数据，AI系统可以不断学习并优化音频处理策略。例如，当检测到用户频繁遇到回声问题时，系统可以自动调整AEC算法的参数，以减少回声的发生。周强认为，这种实时反馈与优化机制是未来实时音频通话技术发展的重要方向，它将使得音频处理更加智能化、个性化。
四、未来展望：AI与传统信号技术的深度融合
随着5G、物联网等技术的普及，实时音频通话的应用场景将更加广泛。周强预测，未来AI与传统信号技术的融合将更加深入，不仅在音频质量上实现质的飞跃，还将在语音交互、情感识别等方面取得突破。例如，通过结合AI的情感识别技术，实时音频通话系统能够感知用户的情绪状态，并调整语音的语调、语速以更好地匹配用户的情感需求。
思必驰周强的分享为我们揭示了AI与传统信号技术在实时音频通话中的创新应用与未来趋势。这一领域的持续进步，不仅将提升我们的通信体验，更将推动整个音频技术行业的蓬勃发展。