依图在实时音视频中语音处理的技术攻坚之路丨RTC Dev Meetup

一、实时音视频场景下的语音处理核心挑战

实时音视频（RTC）场景中，语音处理需同时满足低延迟、高音质、强鲁棒性三大核心需求。依图科技在金融、教育、医疗等垂直领域的RTC应用实践中，发现语音处理模块需应对五大技术挑战：

1. 复杂噪声环境下的语音增强

在远程办公、在线教育等场景中，背景噪声（键盘声、空调声、多人交谈）会显著降低语音可懂度。依图采用深度神经网络（DNN）结合频谱减法的混合降噪方案，通过以下技术优化实现噪声抑制：

# 伪代码：基于DNN的噪声分类与抑制
def dnn_noise_suppression(audio_frame):
    # 提取MFCC特征
    mfcc = extract_mfcc(audio_frame)
    # 通过DNN模型预测噪声类型（稳态/非稳态）
    noise_type = dnn_model.predict(mfcc)
    # 根据噪声类型选择抑制策略
    if noise_type == "steady":
        return spectral_subtraction(audio_frame, alpha=0.3)
    else:
        return dnn_masking(audio_frame)

关键点：需平衡降噪强度与语音失真，避免过度处理导致”机器人声”现象。

2. 全双工通信中的回声消除

在视频会议等全双工场景中，扬声器播放的远端语音可能通过麦克风反馈形成回声。依图采用自适应滤波器（AEC）结合神经网络残差抑制的方案，通过以下步骤实现回声消除：

1. 线性回声消除：使用NLMS算法估计回声路径
2. 非线性残差抑制：通过LSTM网络预测残余回声
3. 双讲检测：通过能量比与相关性分析判断双讲状态

工程实践：需动态调整滤波器步长（μ），在收敛速度与稳态误差间取得最优。

3. 超低延迟传输优化

RTC场景对端到端延迟敏感（通常要求<300ms）。依图通过以下技术降低语音处理延迟：

• 帧长优化：将传统20ms音频帧缩短至10ms
• 并行处理：采用GPU加速的流水线架构
• 预测编码：基于LSTM的语音活动预测（VAD）减少无效数据传输

性能数据：在Intel Xeon铂金8380处理器上，依图方案实现端到端延迟87ms（含网络传输）。

二、多模态交互下的语音处理创新

在智能客服、远程医疗等场景中，语音需与图像、文本等多模态数据协同处理。依图开发了多模态语音增强系统，其核心架构如下：

1. 视觉辅助的语音增强

通过摄像头捕捉说话人唇部运动，结合音频特征实现更精准的语音分离：

graph TD
    A[音频帧] --> B[MFCC特征提取]
    C[视频帧] --> D[唇部关键点检测]
    B --> E[多模态融合]
    D --> E
    E --> F[DNN语音分离]

效果提升：在多人交谈场景中，语音分离准确率提升23%。

2. 上下文感知的语音处理

结合NLP技术实现上下文相关的噪声抑制：

• 关键词检测：通过ASR识别”安静””重复”等指令
• 动态降噪：根据场景语义调整降噪参数

应用案例：在金融双录场景中，系统可自动识别”请重复”指令并增强后续语音。

三、跨语言场景的技术突破

全球化应用需支持中英文混合、方言识别等复杂场景。依图采用以下技术方案：

1. 多语言声学模型

构建统一多语言声学模型（UMAS），通过以下方式实现：

• 共享编码器：使用Transformer架构提取语言无关特征
• 语言适配器：为每种语言设计轻量级解码器
• 数据增强：采用语音合成技术生成混合语言数据

性能指标：在CHiME-6数据集上，中英文混合识别错误率降低至8.2%。

2. 实时翻译的语音处理

在同声传译场景中，需解决语音识别（ASR）、机器翻译（MT）、语音合成（TTS）的级联延迟问题。依图采用流式端到端翻译模型，通过以下优化实现：

• 增量解码：每100ms输出部分翻译结果
• 注意力机制优化：使用MoChA架构减少未来上下文依赖
• 语音对齐：基于CTC的强制对齐技术

实际效果：中英同传延迟控制在1.2秒内，达到人类同传水平。

四、工程化实践中的关键经验

1. 硬件加速方案

依图在边缘设备上部署语音处理模块时，采用以下优化策略：

• ARM NEON指令集优化：实现MFCC提取的4倍加速
• TensorRT量化：将DNN模型精度从FP32降至INT8，推理速度提升3倍
• 动态批处理：根据设备负载动态调整处理批次

2. 质量监控体系

建立全链路语音质量监控系统，包含：

• 客观指标：PESQ、POLQA、SNR等
• 主观评价：基于MOS分的众包测试
• 异常检测：通过LSTM预测语音质量劣化趋势

数据展示：系统上线后，客户投诉率下降67%。

五、未来技术方向

依图正探索以下前沿技术：

1. 神经声码器：基于GAN的超高保真语音合成
2. 空间音频处理：支持3D音效的语音定位与增强
3. 联邦学习应用：在保护隐私前提下实现模型持续优化

结语：实时音视频中的语音处理是典型的多学科交叉领域，需结合信号处理、深度学习、系统优化等多方面技术。依图的实践表明，通过持续的技术创新与工程优化，可在复杂场景下实现高质量的语音交互体验。对于RTC开发者而言，建议从以下方面入手：优先解决核心场景的痛点问题、逐步引入AI技术、建立完善的质量监控体系。