引言

在实时音视频通信场景中，音乐类应用（如在线K歌、远程乐队合奏、音乐教学等）对音频质量的要求远超普通语音场景。传统降噪技术往往难以平衡音乐信号的动态范围与噪声抑制效果，导致高频乐器失真、人声与伴奏分离度下降等问题。ZEGO即构科技针对这一痛点，研发了音乐场景专用降噪技术，通过多维度算法优化与场景化调参，实现了低延迟、高保真的音乐信号处理。本文将从技术原理、实现细节、应用场景及优化建议四个层面展开解析。

一、音乐场景降噪的核心挑战

1.1 音乐信号的特殊性

与语音信号相比，音乐信号具有以下特征：

• 宽频带特性：涵盖20Hz-20kHz全频段，包含基频、谐波及泛音成分；
• 动态范围大：乐器演奏强度变化可达60dB以上；
• 多声源叠加：人声、伴奏、乐器可能同时存在，需精准分离；
• 节奏性噪声：如鼓点、电子音效等周期性噪声，传统频谱减法难以处理。

1.2 传统降噪技术的局限性

• 基于VAD的语音降噪：依赖静音段噪声估计，无法适应音乐连续性；
• 频谱减法算法：易导致音乐谐波成分被过度抑制；
• 深度学习降噪：模型复杂度高，实时性难以满足音乐场景需求。

二、ZEGO即构音乐降噪技术架构

2.1 分层处理框架

ZEGO采用“预处理+核心降噪+后处理”的三层架构：

graph TD
    A[输入音频] --> B[预处理模块]
    B --> C[核心降噪引擎]
    C --> D[后处理模块]
    D --> E[输出音频]

• 预处理模块：包括自动增益控制（AGC）、回声消除（AEC）及突发噪声检测；
• 核心降噪引擎：基于改进的多频带谱减法与深度残差网络混合架构；
• 后处理模块：动态范围压缩（DRC）、谐波恢复及空间音频增强。

2.2 关键算法创新

2.2.1 自适应频带分割

传统谱减法采用固定频带划分，易导致高频段音乐细节丢失。ZEGO提出动态频带分割算法：

def adaptive_band_splitting(spectrum, threshold=0.3):
    """
    根据频谱能量分布动态划分处理频带
    :param spectrum: 输入频谱（复数）
    :param threshold: 能量差异阈值
    :return: 频带边界列表
    """
    energy = np.abs(spectrum)**2
    diff = np.diff(energy)
    bands = [0]
    for i in range(len(diff)):
        if abs(diff[i]) > threshold * np.mean(abs(diff)):
            bands.append(i+1)
    bands.append(len(spectrum))
    return bands

该算法通过分析频谱能量突变点，将20kHz带宽划分为5-15个不等宽子带，在噪声主导频段采用强抑制，在音乐主导频段保留细节。

2.2.2 深度残差降噪网络

针对周期性噪声（如电子鼓点），ZEGO训练了轻量化CRN（Convolutional Recurrent Network）模型：

# 简化版CRN结构示例
class CRNDenoiser(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.encoder = nn.Sequential(
            nn.Conv1d(1, 64, kernel_size=3, stride=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool1d(2)
        )
        self.lstm = nn.LSTM(64, 128, num_layers=2, bidirectional=True)
        self.decoder = nn.Sequential(
            nn.ConvTranspose1d(256, 64, kernel_size=3, stride=2),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv1d(64, 1, kernel_size=1)
        )
    def forward(self, x):
        x = self.encoder(x)
        x, _ = self.lstm(x.transpose(1, 2))
        x = self.decoder(x.transpose(1, 2))
        return x

通过残差连接设计，模型可专注于学习噪声成分，避免音乐信号失真。实测显示，在10ms延迟约束下，该模型可降低周期性噪声达15dB。

三、场景化调参策略

3.1 乐器类型适配

ZEGO将音乐场景细分为三类：
| 场景类型 | 典型乐器 | 降噪重点 |
|————-|————-|————-|
| 旋律型 | 钢琴、吉他 | 保留谐波结构 |
| 节奏型 | 鼓组、贝斯 | 抑制瞬态噪声 |
| 人声型 | 主唱、和声 | 分离人声与伴奏 |

针对不同场景，系统自动调整以下参数：

• 谱减法系数：旋律型场景（α=0.8），节奏型场景（α=1.2）；
• 残差网络激活阈值：人声型场景（θ=0.5），乐器型场景（θ=0.3）。

3.2 实时性优化

为满足音乐场景的50ms端到端延迟要求，ZEGO采用以下优化：

• 模型量化：将FP32权重转为INT8，推理速度提升3倍；
• 频带并行处理：利用GPU多线程并行处理不同频带；
• 动态码率调整：根据网络状况在64kbps-256kbps间自适应切换。

四、实际应用效果

4.1 客观指标对比

在标准测试集（包含钢琴、小提琴、电子鼓及人声混合）上，ZEGO方案与传统方案对比：
| 指标 | 传统谱减法 | ZEGO方案 |
|———|—————-|————-|
| PESQ（语音质量） | 2.8 | 3.9 |
| STOI（可懂度） | 0.82 | 0.94 |
| 谐波失真率 | 12% | 3.5% |
| 端到端延迟 | 85ms | 42ms |

4.2 典型场景案例

案例1：在线K歌应用

• 问题：麦克风收录的环境噪声（如空调声）掩盖歌手气声细节；
• 解决方案：启用“人声增强+环境降噪”组合模式，气声音量提升6dB，噪声降低18dB；
• 用户反馈：评分从3.2分提升至4.7分（5分制）。

案例2：远程乐队合奏

• 问题：不同乐器信号叠加导致节奏混乱；
• 解决方案：通过“乐器分离+延迟补偿”技术，将各声部对齐误差控制在10ms内；
• 实测效果：合奏同步性评分从65分提升至89分（百分制）。

五、开发者实践建议

5.1 参数调优指南

• 初始配置：建议从mode=MUSIC_BALANCED（平衡模式）开始测试；
• 进阶调整：

  // ZEGO SDK参数配置示例
  const config = {
      noiseSuppression: {
          level: 3, // 1-5级，3为推荐平衡值
          musicMode: true,
          harmonicPreservation: 0.7 // 谐波保留系数
      },
      audioProcessing: {
          aecMode: "aggressive", // 回声消除强度
          agcGain: 6 // 自动增益范围（dB）
      }
  };

• 实时监控：通过ZegoAudioQualityIndicator接口获取频带级SNR数据，指导针对性优化。

5.2 硬件适配建议

• 麦克风选型：优先选择心形指向性麦克风，减少环境噪声录入；
• 声卡配置：确保采样率≥48kHz，位深≥24bit；
• 网络要求：上行带宽≥150kbps，抖动<50ms。

六、未来技术演进

ZEGO正研发基于神经声场编码的新一代降噪方案，通过以下突破实现质的飞跃：

1. 空间音频感知：利用HRTF（头相关传输函数）模型区分前后方向声源；
2. 实时语义分割：在10ms内识别出人声、乐器、噪声三类声源；
3. 端云协同处理：将复杂计算卸载至边缘节点，移动端仅需运行轻量模型。

初步测试显示，该方案在复杂音乐场景下可将PESQ提升至4.2，同时延迟控制在30ms以内。

结语

ZEGO即构科技的音乐场景降噪技术，通过算法创新与场景化设计，成功解决了传统方案在音乐保真度、实时性、适应性方面的三重矛盾。对于在线教育、社交娱乐、专业音乐制作等领域的开发者而言，采用该技术可显著提升用户体验，降低后期处理成本。建议开发者从ZEGO_EXPRESS_AUDIO SDK的4.0版本开始接入，并持续关注官方发布的场景化参数包更新。