思必驰周强：AI与传统信号技术融合的实时音频通话革新

引言：实时音频通话的技术挑战与融合需求

实时音频通话作为通信领域的核心场景，其质量直接受限于网络波动、环境噪声、设备差异等因素。传统信号处理技术（如回声消除、噪声抑制）虽已形成成熟框架，但在复杂场景下（如高噪声、低带宽）仍存在性能瓶颈。而AI技术的引入，通过数据驱动的方式突破了传统算法的局限性，形成“传统技术稳基础、AI技术强优化”的协同模式。思必驰周强团队在这一领域的研究，正是这一技术融合的典型实践。

一、传统信号技术的核心作用与局限性

1.1 传统信号技术的关键模块

实时音频通话的基础架构依赖三大传统信号处理模块：

• 回声消除（AEC）：通过自适应滤波器估计回声路径并抵消，核心算法包括NLMS（归一化最小均方）和频域分块处理。例如，WebRTC中的AEC模块通过双讲检测和舒适噪声生成（CNG）优化通话体验。
• 噪声抑制（NS）：基于谱减法或维纳滤波，通过估计噪声谱并从信号中减去。传统NS算法在稳态噪声（如风扇声）下效果显著，但对非稳态噪声（如键盘敲击声）处理不足。
• 丢包补偿（PLC）：在网络丢包时，通过插值或模型预测恢复音频。传统PLC依赖线性预测编码（LPC），在连续丢包时易产生机械感。

1.2 传统技术的局限性

• 参数固定性：传统算法的参数（如滤波器步长、噪声门限）需手动调优，难以适应动态环境。
• 非线性问题处理不足：如回声路径突变、突发噪声等场景，传统算法易出现残留或失真。
• 低带宽下的性能衰减：在2G/3G网络或Wi-Fi信号弱时，传统编码（如G.711）的音质显著下降。

二、AI技术对传统信号的增强与重构

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，解决了传统算法的两大痛点：

• 环境适应性：基于深度神经网络（DNN）的噪声抑制模型（如CRN-Conformer）可学习噪声的时空特征，在非稳态噪声下SSNR（分段信噪比）提升达10dB。
• 端到端优化：将AEC、NS、PLC等模块整合为单一神经网络（如Demucs），通过多任务学习同时优化多个指标。思必驰周强团队提出的混合架构，在低延迟（<50ms）下实现MOS评分提升0.8。

2.2 关键AI技术方向

• 时频域联合建模：结合STFT（短时傅里叶变换）和CNN，在频域处理谐波成分，在时域捕捉瞬态噪声。例如，思必驰的AI-NS模型在频带分割后，通过U-Net结构实现精细掩蔽。
• 轻量化模型部署：针对嵌入式设备，采用模型剪枝、量化（如INT8）和知识蒸馏。实验表明，剪枝后的模型在保持95%精度的同时，计算量降低60%。
• 实时流式处理：通过因果卷积（Causal Convolution）和状态保持机制，确保AI模型在流式音频中的低延迟输出。思必驰的实时AEC-DNN模型在单核ARM CPU上运行延迟仅15ms。

三、技术融合的实践案例：思必驰的解决方案

3.1 混合架构设计

思必驰周强团队提出的“传统前端+AI后端”架构，在实时音频通话中实现以下优化：

• 传统前端预处理：使用NLMS-AEC消除线性回声，通过维纳滤波抑制稳态噪声，为AI模型提供干净信号。
• AI后端增强：部署CRN-Conformer模型，进一步抑制非线性回声和突发噪声，同时通过GAN生成舒适噪声填补静音段。
• 动态参数调整：基于环境感知（如信噪比、丢包率），AI模型实时调整传统算法的参数（如滤波器步长、噪声门限）。

3.2 性能对比与场景验证

在真实场景测试中（如地铁、咖啡厅、高速移动），思必驰方案与传统WebRTC的对比数据如下：
| 指标 | WebRTC | 思必驰方案 | 提升幅度 |
|———————|————|——————|—————|
| PESQ（语音质量） | 2.8 | 3.6 | 28.6% |
| 回声残留（ERLE） | 20dB | 35dB | 75% |
| 端到端延迟 | 120ms | 85ms | 29.2% |

3.3 代码示例：AI-NS模型的实时处理流程

import torch
from torch import nn
class CRN_Conformer(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.encoder = nn.Sequential(
            nn.Conv1d(257, 64, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU()
        )
        self.conformer = ConformerBlock(dim=64, heads=4)  # 自定义Conformer模块
        self.decoder = nn.Sequential(
            nn.Conv1d(64, 257, kernel_size=3, padding=1),
            nn.Sigmoid()
        )
    def forward(self, x):
        # x: (batch, 257, frames) 频谱特征
        mask = self.decoder(self.conformer(self.encoder(x)))
        return x * mask  # 输出增强后的频谱
# 实时处理循环
model = CRN_Conformer().cuda()
while True:
    frame = get_audio_frame()  # 获取10ms音频帧
    spectrogram = stft(frame)  # STFT变换
    enhanced_spec = model(spectrogram.unsqueeze(0))
    enhanced_frame = istft(enhanced_spec.squeeze(0))  # 逆STFT
    play_audio(enhanced_frame)  # 播放增强后的音频

四、开发者建议与未来方向

4.1 开发者实践建议

• 模块化设计：将传统信号处理（如AEC）与AI模型解耦，便于独立优化和替换。
• 数据闭环：构建真实场景的音频数据集（含噪声、回声、丢包），持续迭代AI模型。
• 硬件适配：针对嵌入式设备，优先选择量化后的模型，并利用NEON/AVX指令集加速。

4.2 未来技术趋势

• 多模态融合：结合视频流（如唇形同步）进一步优化音频质量。
• 自监督学习：利用无标注数据预训练模型，降低对标注数据的依赖。
• 边缘计算：将AI模型部署至终端设备，减少云端依赖，提升隐私性。

结语：技术融合的必然性与价值

AI与传统信号技术的融合，并非简单的替代关系，而是通过“分工协作”实现1+1>2的效果。思必驰周强团队的研究表明，在实时音频通话场景中，传统技术提供稳定性保障，AI技术实现动态优化，二者结合可显著提升复杂环境下的通话质量。对于开发者而言，掌握这一技术融合方法论，将是在5G/6G时代构建差异化通信产品的关键。