依图在实时音视频中语音处理的挑战：技术突破与实战解析

引言：实时音视频场景下的语音处理新需求

在远程办公、在线教育、社交娱乐等场景的推动下，实时音视频（RTC）技术已成为数字交互的核心基础设施。而语音处理作为RTC的关键环节，直接决定了用户体验的流畅度与清晰度。依图科技作为AI技术领域的领军企业，在语音处理领域积累了丰富的技术经验，但在实时音视频场景中仍面临多重挑战。本文将从噪声抑制、回声消除、低延迟传输、AI语音增强四个维度，结合依图的技术实践，深入解析其挑战与解决方案。

一、噪声抑制：动态环境下的自适应处理

1.1 传统噪声抑制的局限性

传统噪声抑制算法（如谱减法、维纳滤波）依赖固定噪声模型，在静态噪声场景（如办公室、会议室）中效果较好。但在实时音视频场景中，噪声类型复杂多变（如键盘敲击声、交通噪声、婴儿哭声），且噪声强度随时间动态变化，传统算法难以实现自适应处理。

1.2 依图的深度学习噪声抑制方案

依图采用基于深度学习的噪声抑制（DNS）技术，通过构建端到端的神经网络模型（如CRNN、Transformer），直接从含噪语音中分离出纯净语音。其核心优势在于：

• 动态噪声建模：模型通过大量真实场景数据训练，能够识别并抑制非平稳噪声（如突然的关门声）。
• 实时性优化：通过模型剪枝、量化等技术，将推理延迟控制在10ms以内，满足RTC的实时性要求。
• 多场景适配：支持自定义噪声类型，可通过少量标注数据快速适配新场景。

代码示例（PyTorch简化版）：

import torch
import torch.nn as nn
class DNSModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.encoder = nn.Sequential(
            nn.Conv1d(1, 64, kernel_size=3, stride=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool1d(2)
        )
        self.lstm = nn.LSTM(64, 128, batch_first=True)
        self.decoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(128, 64),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, 1)
        )
    def forward(self, x):
        x = self.encoder(x.unsqueeze(1))
        x, _ = self.lstm(x.transpose(1, 2))
        x = self.decoder(x.squeeze(2))
        return x.squeeze(1)

二、回声消除：声学反馈的闭环控制

2.1 回声产生的根源与影响

在RTC场景中，扬声器播放的远端语音可能被麦克风重新采集，形成回声。若未及时消除，会导致对方听到自己的声音延迟反馈，严重影响沟通体验。传统AEC（Acoustic Echo Cancellation）算法依赖线性滤波，但在非线性失真（如扬声器谐波）场景下效果有限。

2.2 依图的深度AEC解决方案

依图提出基于深度学习的混合AEC方案，结合传统滤波与神经网络后处理：

• 线性滤波阶段：使用NLMS（归一化最小均方）算法快速抑制线性回声。
• 非线性残差抑制：通过LSTM网络建模残差回声，结合残差信号与近端语音进行动态抑制。
• 双讲检测：通过语音活动检测（VAD）与能量比判断双讲状态，避免近端语音被误消除。

关键指标对比：
| 指标 | 传统AEC | 依图深度AEC |
|———————|————-|——————-|
| 收敛速度 | 慢 | 快（<50ms） |
| 非线性回声抑制 | 20dB | 35dB+ |
| 双讲保真度 | 中等 | 高 |

三、低延迟传输：网络波动下的QoS保障

3.1 实时语音传输的延迟敏感特性

实时语音对端到端延迟的要求极为严格（通常<150ms），超过该阈值会导致对话不自然。而网络波动（如丢包、抖动）会进一步加剧延迟，传统ARQ（自动重传请求）机制因重传延迟难以满足实时性需求。

3.2 依图的抗丢包与抖动缓冲策略

依图采用分层编码与FEC（前向纠错）结合的方案：

• 分层编码：将语音数据分为基础层与增强层，基础层优先传输，增强层用于恢复高质量语音。
• 动态FEC：根据网络状态动态调整冗余包比例（如丢包率>5%时增加FEC包）。
• 自适应抖动缓冲：通过卡尔曼滤波预测网络延迟，动态调整缓冲区大小（通常20-100ms）。

伪代码示例：

def adaptive_fec(loss_rate):
    if loss_rate < 0.02:
        return 0.1  # 低丢包率时减少FEC冗余
    elif loss_rate < 0.05:
        return 0.2
    else:
        return 0.3  # 高丢包率时增加FEC冗余

四、AI语音增强：从清晰到自然的升级

4.1 传统语音增强的“清晰但不自然”问题

传统语音增强算法（如Wiener滤波）虽能提升信噪比，但可能导致语音失真（如机械感、鼻音过重），影响听觉舒适度。

4.2 依图的生成式语音增强技术

依图引入生成对抗网络（GAN）与扩散模型，实现从含噪语音到纯净语音的端到端生成：

• 生成器：采用U-Net结构，结合多尺度特征提取与残差连接。
• 判别器：通过时频域与波形域双重判别，提升生成语音的自然度。
• 主观评价优化：引入MOS（平均意见得分）损失函数，直接优化人类听觉感知。

实际效果：

• 客观指标：PESQ（语音质量评估）提升0.8-1.2分。
• 主观指标：MOS评分从3.2提升至4.5（5分制）。

五、开发者建议：如何应对语音处理挑战

1. 数据驱动优化：收集真实场景数据（如不同噪声类型、网络条件），持续迭代模型。
2. 模块化设计：将噪声抑制、AEC、编码等模块解耦，便于独立优化与替换。
3. 硬件协同：利用GPU/NPU加速深度学习推理，降低CPU占用率。
4. 监控与调优：通过实时指标（如延迟、丢包率、MOS）监控系统状态，动态调整参数。

结论：技术突破与场景落地的平衡

依图在实时音视频语音处理领域的实践表明，单纯追求算法精度不足以保证用户体验，需结合工程优化、场景适配与用户反馈形成闭环。未来，随着AI大模型的引入与边缘计算的普及，语音处理技术将向更高效、更智能的方向演进，而依图的探索为行业提供了宝贵经验。