在RTC（Real-Time Communication）技术快速发展的当下，实时音视频中的语音处理已成为影响用户体验的关键环节。依图作为AI技术领域的领军企业，在实时音视频场景下语音处理的技术攻坚中，面临着噪声抑制、回声消除、低延迟传输等多重挑战。本文将从技术实现、算法优化、工程实践三个维度，深度解析依图在RTC语音处理中的挑战与突破路径。

一、噪声抑制：复杂场景下的信号分离难题

在实时音视频场景中，背景噪声是影响语音清晰度的首要因素。依图需要处理的噪声类型包括但不限于：交通噪声、设备底噪、多人交谈时的交叉干扰等。传统噪声抑制算法（如谱减法、维纳滤波）在静态噪声场景下表现良好，但在动态噪声环境中存在明显的局限性。

技术挑战：

1. 非平稳噪声的实时处理：交通噪声、键盘敲击声等非平稳噪声的频谱特性随时间快速变化，传统算法难以实时跟踪噪声特征。
2. 语音与噪声的频谱重叠：当噪声频谱与语音频谱高度重叠时（如低频噪声与男声基频重叠），传统算法会导致语音失真。
3. 多源噪声的分离：在多人会议场景中，需要同时抑制背景噪声和无关人员的语音干扰。

依图的解决方案：
依图采用基于深度学习的噪声抑制方案，通过构建时频域联合的神经网络模型，实现端到端的噪声分离。具体实现包括：

• CRN（Convolutional Recurrent Network）架构：结合卷积层的局部特征提取能力和循环层的时序建模能力，有效处理非平稳噪声。
• 多尺度特征融合：通过并行处理不同时间尺度的特征（如短时帧级特征和长时段级特征），提升对突发噪声的抑制能力。
• 数据增强训练：在训练数据中加入大量真实场景噪声样本（如地铁、机场、餐厅环境），提升模型的泛化能力。

代码示例（伪代码）：

class CRN_Noise_Suppressor(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv_layers = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=(3,3), stride=(1,1)),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=(3,3), stride=(1,1))
        )
        self.rnn_layers = nn.LSTM(128, 256, num_layers=2, bidirectional=True)
        self.output_layer = nn.Conv2d(512, 1, kernel_size=(3,3))
    def forward(self, spectrogram):
        # 时频域特征提取
        features = self.conv_layers(spectrogram)
        # 时序建模
        batch_size, seq_len, _, _ = features.shape
        features = features.permute(0, 2, 3, 1).reshape(batch_size, -1, seq_len)
        rnn_out, _ = self.rnn_layers(features)
        # 特征重构
        mask = self.output_layer(rnn_out.permute(0, 2, 1).reshape(batch_size, 512, -1, -1))
        return torch.sigmoid(mask) * spectrogram

二、回声消除：声学耦合与延迟波动的双重考验

在实时音视频通话中，扬声器播放的远端信号可能通过麦克风重新采集，形成回声。依图需要解决的回声消除问题包括：线性回声（扬声器与麦克风直接耦合）、非线性回声（设备硬件失真）、以及网络延迟波动导致的回声路径变化。

技术挑战：

1. 双讲场景下的稳定性：当本地用户和远端用户同时说话时（双讲），传统自适应滤波器可能发散。
2. 非线性失真的补偿：扬声器和麦克风的硬件非线性特性会导致回声频谱变形，增加消除难度。
3. 延迟波动的适应性：网络抖动会导致回声路径延迟发生变化，要求算法具备实时跟踪能力。

依图的解决方案：
依图采用基于深度学习的混合回声消除架构，结合传统自适应滤波器和神经网络残差抑制：

• NLMS（Normalized Least Mean Squares）滤波器：快速收敛线性回声路径。
• DNN残差抑制：通过深度神经网络估计残留回声，解决非线性和双讲问题。
• 延迟估计模块：基于互相关算法实时估计回声路径延迟，动态调整滤波器参数。

工程实践建议：

1. 硬件选型：优先选择全双工音频设备，减少声学耦合概率。
2. 参数调优：根据设备特性调整NLMS滤波器的步长因子（μ），平衡收敛速度和稳定性。
3. 双讲检测：通过能量比和过零率特征实现双讲状态识别，动态切换算法模式。

三、低延迟传输：QoS保障与编码优化的平衡术

在实时音视频场景中，语音数据的端到端延迟需控制在200ms以内，否则会影响对话的自然度。依图需要解决的网络传输挑战包括：带宽波动、丢包重传、以及编解码延迟。

技术挑战：

1. 带宽自适应：在移动网络环境下，带宽可能从几十Kbps到几Mbps动态变化。
2. 丢包恢复：UDP传输的不可靠性可能导致语音分片丢失。
3. 编解码延迟：传统语音编码器（如Opus）的算法延迟可能超过30ms。

依图的解决方案：

1. 动态码率控制：基于网络状况预测模型（如Kalman滤波），实时调整语音编码码率。
2. 前向纠错（FEC）：采用不等保护（UEP）策略，对语音关键参数（如基频、能量）进行冗余传输。
3. 低延迟编码优化：修改Opus编码器的心理声学模型，在保持音质的前提下减少计算量。

性能对比数据：
| 方案 | 端到端延迟 | 抗丢包率 | 码率范围 |
|——————————|——————|—————|————————|
| 传统Opus | 80ms | 30% | 6-510Kbps |
| 依图优化方案 | 45ms | 75% | 8-256Kbps |

四、总结与展望

依图在实时音视频语音处理中的技术实践表明，深度学习与传统信号处理的融合是解决复杂场景问题的关键。未来，随着5G网络的普及和AI芯片的算力提升，语音处理将向更低延迟、更高鲁棒性的方向发展。对于开发者而言，建议从以下方面入手：

1. 数据驱动：构建覆盖多场景的训练数据集，提升模型泛化能力。
2. 模块化设计：将噪声抑制、回声消除、编码传输等模块解耦，便于独立优化。
3. 硬件协同：与芯片厂商合作，优化神经网络在边缘设备上的部署效率。

通过持续的技术迭代和工程优化，依图正在推动RTC语音处理技术向更高水平迈进，为实时音视频应用的普及奠定技术基础。