思必驰周强：AI与传统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和工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，高质量的音频传输对于信息的准确传递和情感的细腻表达至关重要。思必驰作为语音技术领域的佼佼者，其技术负责人周强在AI与传统信号技术在实时音频通话中的应用方面有着独到的见解和实践经验。本文将围绕这一主题，深入探讨AI与传统信号技术如何携手提升实时音频通话的质量与效率。

一、AI技术在实时音频通话中的核心作用

1.1 语音增强与降噪

AI技术，尤其是深度学习算法，在语音增强和降噪方面展现出了巨大的潜力。传统的信号处理技术，如滤波、谱减法等，虽然能在一定程度上抑制背景噪声，但在复杂多变的环境中效果有限。而AI技术通过大量语音数据的训练，能够学习到语音信号与噪声信号的细微差异，实现更精准的噪声抑制和语音增强。例如，基于深度神经网络的语音增强模型，可以实时分析输入音频，识别并去除风声、交通噪声等非语音成分，保留清晰的人声，显著提升通话质量。

1.2 语音识别与合成

在实时音频通话中，语音识别技术使得机器能够“听懂”人类语言，而语音合成技术则让机器能够“说出”人类可理解的语言。AI驱动的语音识别系统，如基于循环神经网络（RNN）或Transformer架构的模型，能够实现高精度的实时语音转文字，为会议记录、在线教育等场景提供便利。同时，语音合成技术通过模拟人类发声机制，生成自然流畅的语音输出，使得机器与人的交互更加自然亲切。

二、传统信号技术的稳固基石作用

2.1 音频编解码

音频编解码是实时音频通话中的关键环节，它直接影响到音频数据的传输效率和音质。传统的音频编解码技术，如MP3、AAC等，通过压缩算法减少音频数据量，便于在网络中传输。尽管这些技术在一定程度上牺牲了音质，但在带宽有限的条件下，它们仍是实现实时音频传输的有效手段。随着技术的发展，更高效的编解码标准，如Opus，结合了传统技术与AI预测，进一步提升了音质和传输效率。

2.2 回声消除与双工通信

在实时音频通话中，回声是一个常见的问题，它由扬声器播放的声音被麦克风再次捕捉并传输回对方造成。传统信号处理技术，如自适应滤波器，通过动态调整滤波器系数来消除回声，保证通话的清晰度。同时，实现全双工通信（即双方同时说话而不互相干扰）也是传统信号技术的重要任务。通过精确的时延估计和信号同步技术，确保了双向语音流的顺畅传输。

三、AI与传统信号技术的融合创新

3.1 智能网络适应性

AI技术可以用于优化网络条件下的音频传输策略。通过实时监测网络带宽、延迟和丢包率等指标，AI算法能够动态调整音频编解码参数、选择最佳传输路径，甚至预测网络故障并提前采取措施，确保通话的连续性和稳定性。这种智能网络适应性，是传统信号技术难以单独实现的。

3.2 场景化音频处理

结合AI的场景识别能力，实时音频通话系统能够根据不同的应用场景（如会议室、户外、嘈杂环境等）自动调整音频处理策略。例如，在嘈杂环境中，系统可以自动增强语音信号，抑制背景噪声；在会议室中，则可能更注重回声消除和双工通信的优化。这种场景化的音频处理，极大地提升了用户体验。

四、实践建议与未来展望

对于开发者而言，深入理解AI与传统信号技术的融合点，是提升实时音频通话质量的关键。建议从以下几个方面入手：一是加强AI算法的研究与应用，特别是在语音增强、降噪和识别方面；二是优化传统信号处理流程，如编解码、回声消除等，确保基础性能的稳定；三是探索AI与传统技术的创新结合方式，如智能网络适应性、场景化音频处理等。

未来，随着5G、物联网等技术的普及，实时音频通话将面临更多挑战和机遇。AI与传统信号技术的深度融合，将推动音频通信向更高质量、更智能化方向发展。我们期待看到更多创新的应用场景和技术突破，为人们的生活和工作带来更多便利和乐趣。

总之，AI与传统信号技术在实时音频通话中的应用，是技术进步与市场需求共同驱动的结果。通过不断探索和创新，我们有望构建出更加高效、清晰、智能的音频通信系统，为人类社会的数字化进程贡献力量。