依图技术实践：实时音视频语音处理的前沿挑战与解法

在实时音视频（RTC）场景中，语音处理的质量直接决定了用户体验与业务价值。从在线教育到远程会议，从社交娱乐到金融客服，低延迟、高保真的语音交互已成为刚需。然而，现实场景中的噪声干扰、回声问题、网络波动等挑战，让语音处理技术面临严峻考验。作为AI技术领域的领军者，依图科技在RTC语音处理领域积累了丰富的实践经验，本文将结合其技术架构与工程实现，深度剖析关键挑战与解决方案。

一、噪声抑制：从“能听清”到“听得舒服”的跨越

1.1 传统噪声抑制的局限性

传统噪声抑制算法（如NS、WebRTC的NS模块）多基于频域分析，通过能量阈值或谱减法抑制非语音频段。但在复杂场景中，如键盘敲击声、背景人声、空调噪音等，传统方法往往存在“过度抑制”或“残留噪声”的问题。例如，WebRTC的NS模块在低信噪比（SNR<5dB）时，语音失真率可达15%以上，直接影响通话质量。

1.2 依图的深度学习噪声抑制方案

依图采用基于CRN（Convolutional Recurrent Network）的深度学习模型，通过时频域联合建模实现更精准的噪声分离。其核心创新点包括：

• 多尺度特征提取：结合STFT（短时傅里叶变换）与Mel频谱，捕捉不同频段的噪声特征；
• 双向LSTM时序建模：利用历史帧信息预测当前帧噪声，提升对突发噪声的适应性；
• 动态阈值调整：根据SNR实时调整抑制强度，避免语音失真。

代码示例（简化版CRN模型前向传播）：

import torch
import torch.nn as nn
class CRN_NS(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.encoder = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=(3,3), stride=(1,2)),
            nn.ReLU()
        )
        self.lstm = nn.LSTM(64*129, 128, bidirectional=True)  # 假设输入频点为129
        self.decoder = nn.Sequential(
            nn.ConvTranspose2d(256, 1, kernel_size=(3,3), stride=(1,2)),
            nn.Sigmoid()  # 输出掩码（0-1）
        )
    def forward(self, x):  # x: (batch, 1, time, freq)
        feat = self.encoder(x)
        # 频点维度展平为序列
        b, c, t, f = feat.shape
        lstm_in = feat.permute(0, 2, 1).reshape(b*t, c, f).permute(0, 2, 1)
        lstm_out, _ = self.lstm(lstm_in)
        # 恢复空间结构
        mask = lstm_out.permute(0, 2, 1).reshape(b, t, -1, c).permute(0, 2, 1, 3)
        mask = self.decoder(mask)
        return x * mask  # 应用掩码

1.3 实际效果对比

在真实会议场景测试中，依图的方案在SNR=0dB时，语音清晰度（PESQ）提升0.8分，噪声残留降低60%，且延迟控制在10ms以内，满足RTC实时性要求。

二、回声消除：打破“鸡尾酒会效应”的困局

2.1 回声产生的根源与影响

在RTC场景中，扬声器播放的远端信号经麦克风拾取后形成回声，若不消除，会导致对方听到自己的“延迟重复”，严重破坏通话体验。传统AEC（Acoustic Echo Cancellation）算法依赖线性滤波（如NLMS），但在非线性失真（如扬声器谐波）或双讲（近端远端同时说话）场景下，效果急剧下降。

2.2 依图的深度AEC解决方案

依图提出“深度学习+传统信号处理”的混合架构，核心步骤包括：

1. 线性AEC预处理：使用NLMS滤波器消除大部分线性回声；
2. 残差回声抑制（RES）：通过DNN模型预测残差回声掩码；
3. 双讲检测与保护：利用语音活动检测（VAD）与能量比判断双讲状态，动态调整抑制强度。

关键优化点：

• 频域分块处理：将音频分块（如10ms/块），减少时域卷积的计算量；
• 掩码平滑：对DNN输出的掩码进行时间-频率域平滑，避免“喘息效应”；
• 硬件加速：通过CUDA优化FFT与矩阵运算，实现单核10ms内处理48kHz音频。

2.3 性能指标

在ITU-T G.168标准测试中，依图的AEC方案在双讲场景下ERLE（回声返回损耗增强）达25dB，远超传统算法的15dB，且语音失真率（SIR）控制在2%以内。

三、低延迟优化：从算法到系统的全链路设计

3.1 延迟的来源与影响

RTC语音处理的延迟主要来自三部分：

• 算法延迟：如AEC的滤波器长度、NS的帧移；
• 缓冲延迟：为应对网络抖动引入的Jitter Buffer；
• 编码延迟：音频编码器的算法复杂度。

总延迟超过150ms时，用户会明显感知到“不自然”，超过300ms则难以接受。

3.2 依图的低延迟设计策略

3.2.1 算法级优化

• 短帧处理：将NS/AEC的帧长从20ms缩短至10ms，减少算法内在延迟；
• 并行计算：利用GPU并行处理多帧数据，例如同时处理4个10ms帧；
• 模型剪枝：对DNN模型进行通道剪枝，在保持精度的前提下减少计算量。

3.2.2 系统级优化

• 动态Jitter Buffer：根据网络RTT实时调整缓冲区大小，典型场景下缓冲延迟控制在50ms以内；
• 编码器选择：采用Opus编码器，其PLC（丢包补偿）与FEC（前向纠错）机制可在50%丢包率下保持语音可懂度；
• 硬件加速：在移动端使用NEON指令集优化FFT，在服务器端使用TensorRT加速DNN推理。

3.3 实际测试数据

在4G网络（平均RTT=100ms）测试中，依图的RTC语音处理链路总延迟控制在120ms以内，其中算法延迟40ms、缓冲延迟50ms、编码传输延迟30ms，达到行业领先水平。

四、开发者实践建议

4.1 模型轻量化

对于资源受限的设备（如IoT终端），可采用以下方法：

• 使用MobileNetV3等轻量架构替换CRN；
• 量化训练（如INT8），减少模型体积与计算量；
• 知识蒸馏，用大模型指导小模型训练。

4.2 实时性保障

• 优先使用CUDA/OpenCL等GPU加速方案；
• 避免在音频处理路径中引入同步锁；
• 使用环形缓冲区（Ring Buffer）减少内存拷贝。

4.3 测试与调优

• 构建多场景测试集（安静/嘈杂/双讲/网络抖动）；
• 监控关键指标：PESQ、ERLE、SIR、延迟；
• 使用A/B测试对比不同算法版本。

五、未来展望

随着AI技术的演进，RTC语音处理将向更高保真、更低延迟的方向发展。依图正在探索以下方向：

• 端到端语音处理：用单一DNN模型替代传统信号处理链；
• 3D空间音频：结合头部追踪与HRTF（头相关传递函数）实现沉浸式体验；
• 自适应网络优化：根据QoS动态调整编码码率与处理策略。

实时音视频中的语音处理是技术与艺术的结合，既需要深厚的信号处理功底，也需要对用户体验的敏锐洞察。依图的实践表明，通过深度学习与传统方法的融合，结合系统级的优化，完全可以在复杂场景中实现高质量、低延迟的语音交互。对于开发者而言，掌握这些核心技术与优化方法，将能在RTC领域构建更具竞争力的产品。