依图在实时音视频中语音处理的挑战与突破丨RTC Dev Meetup

一、实时音视频场景下的语音处理核心挑战

1.1 噪声抑制的动态适应性难题

在RTC场景中，背景噪声类型复杂（如交通噪声、键盘敲击声、多人交谈），传统基于统计模型的噪声抑制算法（如谱减法）难以应对非平稳噪声。依图团队通过引入深度学习模型（如CRNN），在时频域结合空间特征提取，实现了对突发噪声的实时抑制。例如，在会议场景中，模型需区分主讲人语音与背景讨论声，这要求算法具备上下文感知能力，通过注意力机制动态调整抑制强度。

1.2 回声消除的延迟敏感性问题

回声产生源于扬声器播放信号被麦克风重新采集，传统AEC（Acoustic Echo Cancellation）算法依赖线性滤波器，对非线性回声（如扬声器失真）处理效果有限。依图采用深度神经网络AEC，通过模拟声学路径的非线性特性，将回声残留降低至-40dB以下。但挑战在于，RTC场景下网络抖动可能导致参考信号与麦克风信号不同步，需结合动态时延补偿算法（如GCC-PHAT）实现毫秒级对齐。

1.3 低延迟与高保真的矛盾平衡

语音处理流水线（降噪→AEC→编码）的端到端延迟需控制在100ms以内，否则会影响对话自然度。依图通过优化算法复杂度（如用轻量级CNN替代RNN）和并行计算架构（如CUDA加速），将处理延迟压缩至30ms。同时，为避免过度处理导致语音失真，需引入感知质量评估模型（如PESQ），在延迟与音质间找到最优解。

二、依图的技术突破与实践方案

2.1 多模态融合的噪声分类

依图提出视觉辅助语音增强方案，通过摄像头捕捉说话人唇部动作，结合音频特征进行联合建模。例如，在嘈杂环境中，模型可优先增强与唇部运动匹配的语音频段，实验表明该方法可将信噪比提升6dB。代码示例（伪代码）：

def multimodal_enhancement(audio_frame, lip_motion):
    audio_feat = extract_mfcc(audio_frame)
    visual_feat = extract_lip_embeddings(lip_motion)
    fused_feat = concat([audio_feat, visual_feat])
    mask = dncnn_model.predict(fused_feat)  # 深度学习掩码预测
    enhanced_audio = apply_mask(audio_frame, mask)
    return enhanced_audio

2.2 自适应回声消除的工程实现

针对不同设备麦克风阵列的差异，依图设计了参数可配置的AEC模块，支持通过API动态调整滤波器长度和收敛速度。例如，在移动端受限于算力，可缩短滤波器长度至128ms；而在专业会议设备中，启用长滤波器（512ms）以提升消除效果。关键代码片段：

// AEC参数配置接口
typedef struct {
    int filter_length;   // 滤波器长度（ms）
    float convergence_rate; // 收敛速度（0.1~1.0）
    bool nonlinear_mode; // 是否启用非线性处理
} AEC_Config;
void set_aec_params(AEC_Handle handle, AEC_Config* config) {
    // 根据设备性能动态调整参数
    if (is_mobile_device()) {
        config->filter_length = 128;
        config->convergence_rate = 0.5;
    }
    apply_config(handle, config);
}

2.3 端到端延迟优化策略

依图通过三方面降低延迟：

1. 算法层：用因果卷积替代双向LSTM，避免未来帧依赖；
2. 架构层：采用流水线设计，将降噪、AEC、编码分配至不同线程；
3. 网络层：与RTC引擎协同，根据带宽动态调整音频码率（如从64kbps降至32kbps）。实测数据显示，优化后端到端延迟从120ms降至85ms。

三、开发者实践建议

3.1 硬件适配指南

• 麦克风选型：优先选择全向型、信噪比≥65dB的麦克风，阵列间距建议5~10cm以优化波束形成效果；
• 扬声器校准：使用依图提供的声学响应测量工具，生成设备专属的脉冲响应文件，供AEC模块加载。

3.2 调试与监控体系

• 实时指标监控：通过依图SDK接口获取处理延迟、回声残留、语音失真度等指标，设置阈值告警；
• 日志分析：记录噪声类型分布、AEC收敛次数等数据，用于后续模型优化。

3.3 场景化参数调优

• 会议场景：启用多人噪声抑制模式，关闭非线性AEC以减少算力占用；
• 客服场景：强化回声消除强度，优先保证客户语音清晰度。

四、未来方向与行业启示

依图正探索端侧AI芯片定制，通过硬件加速实现亚毫秒级处理；同时，研究基于Transformer的语音处理架构，以进一步提升复杂场景下的鲁棒性。对于开发者而言，需关注三点：

1. 算法可解释性：在关键场景（如医疗问诊）中，需能追溯语音处理决策链；
2. 隐私保护：采用本地化处理方案，避免敏感语音数据上传；
3. 跨平台兼容性：支持WebRTC、SIP等主流协议的无缝集成。

实时音视频中的语音处理是算法、工程与硬件的综合挑战。依图的实践表明，通过深度学习与信号处理的融合创新，结合场景化的工程优化，可有效突破传统技术的局限，为RTC应用提供更自然、稳定的语音交互体验。