AI+传统信号技术：实时音频通话的革新实践——思必驰周强技术解析

引言：实时音频通话的技术挑战与破局点

实时音频通话作为通信领域的核心场景，其技术演进始终围绕低延迟、高清晰度、强鲁棒性三大目标展开。传统信号处理技术（如噪声抑制、回声消除）通过数学建模与信号分析实现了基础功能，但在复杂声学环境（如嘈杂背景、多设备混响）中表现受限。近年来，AI技术的崛起为这一领域注入新动能——深度学习模型通过海量数据训练，能够自适应捕捉语音特征，但单一AI方案又面临计算资源消耗大、实时性不足等问题。

思必驰语音技术负责人周强提出“AI+传统信号技术”的融合框架，通过二者的优势互补，在实时音频通话中实现了性能突破。本文将从技术原理、应用场景、实践案例三个维度展开分析，为开发者提供可落地的技术方案。

一、AI与传统信号技术的协同机制

1. 传统信号技术的基石作用

传统信号处理技术是实时音频通话的“基础设施”，其核心功能包括：

• 噪声抑制（NS）：通过频谱减法、维纳滤波等算法，消除稳态噪声（如风扇声、交通噪音）。例如，经典谱减法公式为：

  $\widehat{S}\left(f\right)=\max \left(\mathrm{\mid }Y\right(f){\mathrm{\mid }}^2-\beta \mathrm{\mid }N(f){\mathrm{\mid }}^2,0)\cdot \frac{Y\left(f\right)}{\mathrm{\mid }Y\left(f\right)\mathrm{\mid }}$​S​^​​(f)=max(∣Y(f)∣​2​​−β∣N(f)∣​2​​,0)⋅​∣Y(f)∣​​Y(f)​​

  其中，$Y(f)$为带噪语音频谱，$N(f)$为噪声估计，$\beta$为过减因子。

• 回声消除（AEC）：利用自适应滤波器（如NLMS算法）估计回声路径，通过减法消除扬声器信号的反馈。NLMS的核心迭代公式为：

  $w(n+1)=w\left(n\right)+\mu \cdot \frac{e\left(n\right)x\left(n\right)}{\mathrm{\mid }\mathrm{\mid }x\left(n\right)\mathrm{\mid }{\mathrm{\mid }}^2+\delta }$w(n+1)=w(n)+μ⋅​∣∣x(n)∣∣​2​​+δ​​e(n)x(n)​​

  其中，$w(n)$为滤波器系数，$\mu$为步长因子，$\delta$为正则化项。

• 语音活动检测（VAD）：基于能量阈值或过零率判断语音段，为后续处理提供时序参考。

2. AI技术的增强能力

AI通过深度学习模型弥补了传统技术的不足，其典型应用包括：

• 非稳态噪声处理：传统方法对突发噪声（如敲门声、婴儿啼哭）抑制效果差，而AI模型（如CRNN）可通过时频谱分析实现动态降噪。
• 语音增强与修复：基于生成对抗网络（GAN）的语音修复模型，可填补因丢包或噪声导致的语音片段，提升可懂度。
• 声学场景分类：通过CNN模型识别会议室、车载、户外等场景，动态调整信号处理参数（如噪声抑制强度）。

3. 融合架构的设计实践

周强团队提出的融合方案采用“分层处理+动态权重”架构：

1. 前端预处理：传统VAD与能量检测结合，快速定位语音段。
2. 并行处理流：
   • 传统流：执行基础噪声抑制与回声消除。
   • AI流：对残余噪声进行深度学习增强。
3. 动态融合：根据信噪比（SNR）与延迟要求，动态调整两路输出的权重。例如，高SNR环境下优先采用AI流以提升音质；低SNR或高延迟场景下切换至传统流以保证实时性。

二、实时音频通话中的关键技术突破

1. 低延迟优化策略

实时音频通话对端到端延迟（通常要求<150ms）极为敏感。周强团队通过以下技术降低延迟：

• 模型轻量化：采用知识蒸馏将大型语音增强模型（如Demucs）压缩至1/10参数量，推理延迟从50ms降至10ms。
• 传统算法加速：通过SIMD指令集优化FFT计算，使频谱分析速度提升3倍。
• 流式处理设计：将AI模型拆分为多个小模块，实现逐帧处理而非整段缓冲。

2. 复杂场景下的鲁棒性提升

针对多设备混响、非稳态噪声等挑战，团队提出：

• 多通道信号融合：结合麦克风阵列波束形成（Beamforming）与AI空间滤波，提升方向性降噪能力。例如，使用MVDR（最小方差无失真响应）算法：

  $w_{MVDR}=\frac{R_{nn}^{-1}a}{a^H{R}_{nn}^{-1}a}$w​MVDR​​=​a​H​​R​nn​−1​​a​​R​nn​−1​​a​​

  其中，$R_{nn}$为噪声协方差矩阵，$a$为导向向量。

• 对抗训练：在AI模型训练中引入噪声类型、信噪比等干扰因素，提升模型泛化能力。

3. 资源受限场景的适配方案

在嵌入式设备（如IoT音箱）中，团队采用：

• 量化感知训练：将模型权重从FP32量化至INT8，内存占用减少75%，精度损失<2%。
• 传统算法兜底：当AI推理因资源不足失败时，自动切换至传统信号处理流程。

三、开发者实践建议

1. 技术选型原则

• 场景优先：高音质需求（如在线教育）侧重AI增强；低功耗需求（如智能穿戴）侧重传统优化。
• 工具链支持：优先选择提供传统算法库（如WebRTC AEC）与AI框架（如TensorFlow Lite）集成的开发平台。

2. 调试与优化技巧

• 数据闭环：收集真实通话数据（含噪声、回声样本），持续迭代AI模型。
• 参数调优：通过AB测试确定传统算法与AI的融合阈值（如SNR=10dB时切换策略）。
• 监控体系：建立延迟、丢包率、MOS分等指标的实时监控看板。

3. 典型问题解决方案

• 回声残留：检查AEC滤波器长度是否匹配房间冲激响应（通常需>512ms）。
• AI模型抖动：采用模型缓存与预热机制，避免冷启动导致的首帧延迟。
• 跨平台兼容性：针对Android/iOS/Linux不同音频栈，设计适配层抽象硬件差异。

结语：技术融合的未来趋势

周强指出，AI与传统信号技术的融合已从“实验性尝试”进入“规模化应用”阶段。未来，随着边缘计算能力的提升与多模态交互的需求增长，实时音频技术将向全场景自适应、超低功耗、情感化交互方向演进。开发者需持续关注算法效率与硬件协同的创新，方能在这一赛道保持竞争力。