思必驰周强：AI赋能与信号技术融合下的实时音频通话革新

在当今数字化通信时代，实时音频通话已成为人们日常生活、工作协作中不可或缺的一部分。从远程会议到在线教育，从社交娱乐到紧急救援，音频通话的质量直接影响着沟通的效率和体验。思必驰的周强，作为音频技术领域的资深专家，深入探讨了AI（人工智能）与传统信号技术在实时音频通话中的创新应用，为这一领域带来了新的突破和启示。

一、AI技术：重塑音频处理的新范式

1.1 深度学习在音频降噪中的应用

传统音频降噪方法往往依赖于固定的滤波器或统计模型，难以适应复杂多变的噪声环境。而AI，特别是深度学习技术的引入，为音频降噪开辟了新路径。通过构建深度神经网络（DNN），如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），模型能够自动学习噪声特征与纯净语音之间的复杂映射关系，实现更精准的噪声抑制。

示例：假设我们有一个包含背景噪声的语音信号x(t)，通过训练好的DNN模型，可以预测出噪声分量n(t)，进而得到降噪后的语音信号y(t) = x(t) - n(t)。这一过程无需手动设计滤波器参数，大大提高了降噪的灵活性和效果。

1.2 语音识别与合成的智能化

AI技术还极大地推动了语音识别（ASR）和语音合成（TTS）的发展。在实时音频通话中，ASR技术可以将对方的语音实时转换为文字，便于听障人士或需要记录会议内容的用户使用；而TTS技术则能将文字信息转化为自然流畅的语音输出，增强交互体验。

实践建议：企业可以在其音频通信产品中集成先进的ASR和TTS引擎，提供多语言支持、个性化语音风格选择等功能，以满足不同用户的需求。

二、传统信号技术：稳固音频质量的基石

2.1 回声消除技术

在实时音频通话中，回声是一个常见且棘手的问题，它会导致通话双方听到自己的声音延迟返回，严重影响沟通体验。传统信号处理技术，如自适应滤波器，通过不断调整滤波器系数来最小化回声，是解决这一问题的有效手段。

技术细节：自适应回声消除器通常采用LMS（最小均方）算法或其变种，如NLMS（归一化最小均方）算法，根据误差信号动态调整滤波器权重，以达到最佳的回声消除效果。

2.2 语音编码与传输优化

为了在有限的带宽下传输高质量的音频信号，语音编码技术至关重要。传统信号处理中的线性预测编码（LPC）、码激励线性预测（CELP）等算法，通过提取语音信号的关键特征并进行高效压缩，实现了低比特率下的高质量语音传输。

优化策略：结合AI技术，可以进一步优化语音编码算法。例如，利用深度学习预测语音信号的未来帧，减少需要传输的数据量；或者通过AI模型动态调整编码参数，以适应不同的网络条件和语音内容。

三、AI与传统信号技术的融合创新

3.1 智能音频场景识别与自适应处理

将AI技术应用于音频场景识别，可以实时判断通话环境（如安静办公室、嘈杂街道、车内等），并自动调整音频处理策略。例如，在嘈杂环境中增强降噪力度，在安静环境中保持语音的自然度。

实现思路：通过收集大量不同场景下的音频数据，训练场景分类模型。在实时通话中，模型快速识别当前场景，并触发相应的音频处理流程。

3.2 端到端音频通信系统的构建

结合AI与传统信号技术，可以构建端到端的音频通信系统，从信号采集、预处理、编码、传输到解码、后处理，全程优化音频质量。这种系统能够自动适应各种网络条件和设备特性，提供一致且高质量的音频体验。

系统架构：前端采用高性能麦克风阵列和AI降噪算法；中端利用传统信号处理技术进行语音编码和传输优化；后端则通过AI增强语音合成和识别能力，实现无缝的音频交互。

周强在实时音频通话领域的研究，展示了AI与传统信号技术深度融合的巨大潜力。通过不断创新和实践，我们有望构建出更加智能、高效、可靠的音频通信系统，为人们的生活和工作带来更多便利和价值。