引言：实时音频通话的技术演进与挑战

实时音频通话作为现代通信的核心场景，其技术演进始终围绕着低延迟、高音质、强抗噪三大核心需求展开。传统信号处理技术（如回声消除、噪声抑制、自动增益控制）曾是支撑音频通话质量的关键，但随着应用场景的复杂化（如远程办公、在线教育、车载语音交互），单纯依赖传统方法已难以满足需求。AI技术的崛起，尤其是深度学习在音频处理领域的应用，为实时音频通话带来了革命性突破。思必驰周强团队通过将AI与传统信号技术深度融合，构建了一套高效、鲁棒的音频处理框架，本文将围绕这一框架的技术基础、优势及应用场景展开详细分析。

一、传统信号技术的核心价值与局限性

1.1 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“基础层”，其核心功能包括：

• 回声消除（AEC）：通过自适应滤波器消除扬声器信号与麦克风采集信号的耦合，避免回声干扰；
• 噪声抑制（NS）：利用统计模型或频域滤波抑制背景噪声（如风扇声、键盘声）；
• 自动增益控制（AGC）：动态调整麦克风输入增益，确保语音信号幅度稳定；
• 丢包补偿（PLC）：在网络丢包时通过插值或重复帧恢复音频连续性。

这些技术通过数学建模和信号分析，在硬件资源有限的场景下实现了高效的音频处理。例如，经典AEC算法（如NLMS）通过迭代更新滤波器系数，可在毫秒级延迟内完成回声消除。

1.2 传统技术的局限性

尽管传统信号技术成熟可靠，但其局限性在复杂场景下愈发明显：

• 非线性噪声处理不足：传统NS对突发噪声（如关门声、婴儿哭声）的抑制效果有限；
• 场景适应性差：AEC在双讲场景（双方同时说话）下易出现滤波器发散；
• 参数调优复杂：AGC需针对不同麦克风特性手动调整阈值，泛化能力弱。

二、AI技术的突破：从数据驱动到场景自适应

2.1 深度学习在音频处理中的应用

AI技术通过数据驱动的方式，弥补了传统信号技术的不足。思必驰周强团队在以下方向实现了关键突破：

• 端到端语音增强：采用CRNN（卷积循环神经网络）或Transformer架构，直接从含噪音频中提取干净语音，避免传统分块处理的误差累积；
• 双讲场景优化：通过注意力机制区分近端语音与远端回声，提升AEC在双讲场景下的稳定性；
• 动态噪声建模：利用GAN（生成对抗网络）生成多样化噪声样本，增强模型对未知噪声的泛化能力。

例如，思必驰的AI-AEC模型通过引入时频域联合损失函数，在双讲场景下将回声残留降低至-40dB以下，显著优于传统NLMS算法的-25dB。

2.2 AI与传统技术的融合策略

AI并非替代传统信号技术，而是通过“分工协作”实现优势互补：

• 前处理阶段：传统NS快速抑制稳态噪声，为AI模型提供更干净的输入；
• 核心处理阶段：AI模型处理非线性噪声和复杂场景（如双讲、混响）；
• 后处理阶段：传统AGC和PLC确保输出信号的幅度稳定性和连续性。

这种融合架构（如图1所示）在资源占用与性能之间取得了平衡。例如，在嵌入式设备上，可通过量化压缩将AI模型大小从10MB降至2MB，同时保持90%以上的处理精度。

三、实时音频通话中的关键技术实现

3.1 低延迟架构设计

实时音频通话对延迟极其敏感（通常要求端到端延迟<150ms）。思必驰周强团队通过以下技术降低延迟：

• 流式处理：将音频帧划分为更小的子帧（如10ms），通过管道化处理减少等待时间；
• 模型剪枝：移除AI模型中的冗余通道，将推理时间从50ms降至20ms；
• 硬件加速：利用DSP或NPU进行并行计算，避免CPU瓶颈。

3.2 抗丢包与弱网优化

在网络不稳定场景下，思必驰采用以下策略：

• 前向纠错（FEC）：通过冗余编码恢复丢失的数据包；
• AI驱动的PLC：利用LSTM预测丢失帧的频谱特征，比传统线性插值更自然；
• 动态码率调整：根据网络带宽实时切换编码码率（如从64kbps降至32kbps）。

3.3 多场景自适应

思必驰的音频处理框架支持通过少量数据快速适配新场景：

• 迁移学习：在预训练模型基础上，用10分钟场景数据微调即可达到95%的准确率；
• 在线学习：通过持续收集用户反馈数据，动态更新模型参数。

四、应用场景与实际效果

4.1 远程办公与在线教育

在Zoom、腾讯会议等场景中，思必驰方案可实现：

• 双讲无感切换：多人同时说话时，回声残留< -35dB；
• 噪声抑制：键盘声、空调声等稳态噪声完全消除，突发噪声（如咳嗽）抑制>20dB。

4.2 车载语音交互

在车载场景中，思必驰方案解决了以下难题：

• 风噪抑制：在120km/h车速下，将风噪从30dB降至10dB；
• 多路回声消除：同时处理导航提示音、媒体播放音与用户语音的耦合。

4.3 智能硬件集成

思必驰的轻量化模型已集成至多款智能音箱和耳机，在ARM Cortex-M4芯片上实现：

• 实时处理：单核100MHz主频下，AI-NS推理时间<5ms；
• 低功耗：处理一帧音频（10ms）仅消耗0.1mW电量。

五、未来趋势与建议

5.1 技术趋势

• 多模态融合：结合唇动、手势等信息提升语音处理鲁棒性；
• 边缘计算：将更多AI处理下沉至终端设备，减少云端依赖；
• 个性化定制：通过用户语音特征建模，提供专属音频处理方案。

5.2 开发者建议

• 优先选择融合架构：避免“纯AI”或“纯传统”的极端方案；
• 关注模型量化：在嵌入式场景中，INT8量化可减少75%的内存占用；
• 利用开源工具：如SpeexDSP（传统信号）和TensorFlow Lite（AI）的组合可快速搭建原型。

结语：AI与传统技术的共生未来

思必驰周强团队的实践表明，AI与传统信号技术的融合并非简单的“叠加”，而是通过深度协同实现1+1>2的效果。未来，随着5G、边缘计算等技术的普及，实时音频通话将迈向更高音质、更低延迟、更强适应性的新阶段。对于开发者而言，掌握这一融合技术栈，不仅能在现有场景中提升用户体验，更能开拓如元宇宙语音交互、工业远程操控等新兴领域。