一、引言：通信语音降噪的技术演进

通信场景中的语音质量直接影响用户体验，而环境噪音是阻碍清晰通话的核心障碍。传统降噪技术依赖硬件（单/双麦克风）的物理特性实现基础降噪，而AI神经网络语音降噪技术则通过算法模型实现智能化的噪音抑制。本文将从技术原理、降噪效果、适用场景三个维度，系统分析两类技术的差异与价值。

二、传统单/双麦克风降噪技术解析

1. 单麦克风降噪技术：基础声学滤波

单麦克风降噪技术基于声学滤波原理，通过分析语音与噪音的频谱差异进行分离。其核心方法包括：

• 频谱减法：假设噪音频谱稳定，通过预估噪音频谱并从混合信号中减去，公式为：

  Y(f) = X(f) - N̂(f)

  其中，Y(f)为降噪后信号，X(f)为含噪信号，N̂(f)为预估噪音频谱。
• 维纳滤波：基于最小均方误差准则，通过构建滤波器系数抑制噪音，公式为：

  H(f) = |S(f)|^2 / (|S(f)|^2 + |N(f)|^2)

  其中，H(f)为滤波器频率响应，S(f)和N(f)分别为语音和噪音的功率谱。

局限性：单麦克风无法区分方向性噪音（如旁侧人声），且对非稳态噪音（如键盘声、突发噪音）抑制效果有限。

2. 双麦克风降噪技术：空间滤波升级

双麦克风通过波束成形（Beamforming）技术实现空间选择性降噪，其原理如下：

• 延迟求和波束成形：调整两路麦克风的时延，使目标语音信号同相叠加、噪音信号反相抵消。
• 自适应波束成形：动态调整滤波器系数以适应环境变化，典型算法如LMS（最小均方）算法：

  w(n+1) = w(n) + μ * e(n) * x(n)

  其中，w(n)为滤波器权重，μ为步长因子，e(n)为误差信号，x(n)为输入信号。

优势：可抑制特定方向的噪音（如后方风扇声），但对非线性噪音（如回声、混响）处理能力仍不足。

三、AI神经网络语音降噪技术：数据驱动的智能革命

1. 技术原理：深度学习模型的应用

AI神经网络语音降噪技术通过深度学习模型（如CNN、RNN、Transformer）直接从数据中学习噪音与语音的特征差异，典型流程包括：

• 数据预处理：分帧、加窗、短时傅里叶变换（STFT）提取频谱特征。
• 模型训练：以含噪语音为输入、纯净语音为标签，优化损失函数（如MSE、SI-SNR）。
• 推理阶段：实时处理输入信号，输出降噪后的语音。

代表模型：

• CRN（Convolutional Recurrent Network）：结合CNN的空间特征提取与RNN的时序建模能力。
• Demucs：基于U-Net架构的时域降噪模型，可直接处理波形信号。

2. 核心优势：突破传统技术的瓶颈

• 非稳态噪音抑制：通过海量数据训练，模型可识别并抑制键盘声、咳嗽声等突发噪音。
• 方向无关性：无需依赖麦克风阵列，单麦克风即可实现全方向降噪。
• 场景自适应：模型可在线微调以适应不同环境（如办公室、地铁）。

四、两类技术的对比与适用场景

对比维度	单/双麦克风降噪	AI神经网络降噪
降噪原理	物理滤波、空间选择性	数据驱动、特征学习
硬件依赖	需特定麦克风布局	兼容单/多麦克风，依赖算力
非稳态噪音处理	效果有限	显著优于传统技术
计算复杂度	低（适合嵌入式设备）	高（需GPU/NPU加速）
典型场景	固定噪音环境（如车载通话）	动态噪音环境（如视频会议、远程医疗）

五、技术选型建议

1. 资源受限场景：优先选择双麦克风+传统算法（如WebRTC的NS模块），平衡效果与功耗。
2. 高噪音动态场景：采用AI神经网络方案（如TensorFlow Lite部署的轻量模型），需确保设备支持NPU加速。
3. 混合方案：结合双麦克风的波束成形与AI后处理（如RNNoise），实现空间+频域的双重降噪。

六、未来趋势：软硬协同的智能化降噪

随着端侧AI芯片（如高通Aqstic）的普及，AI神经网络降噪技术将向更低功耗、更高实时性演进。同时，传统麦克风阵列技术可通过融合AI算法（如深度波束成形）实现性能跃升。开发者需关注模型压缩技术（如量化、剪枝）以降低部署门槛。

七、结语：技术融合驱动通信体验升级

AI神经网络语音降噪技术并非对传统技术的替代，而是通过数据与算法的融合，拓展了降噪技术的应用边界。未来，随着5G+AIoT的普及，智能降噪将成为通信设备的标配功能，为用户提供“无感式”的清晰通话体验。