引言

在语音交互场景中，噪声干扰和回声问题是影响用户体验的核心痛点。HiAI Foundation Kit作为华为提供的端侧AI能力开发框架，通过其预置的语音降噪与回声消除（AEC）模型，可为开发者提供高效、低延迟的解决方案。本文将从环境准备、模型集成、音频处理流程到性能优化，系统阐述如何基于HiAI Foundation Kit实现实时语音增强功能。

一、开发环境准备

1.1 硬件与系统要求

• 设备兼容性：需支持华为NPU（麒麟810及以上芯片）或兼容的第三方NPU硬件
• 系统版本：EMUI 9.0/HarmonyOS 2.0及以上
• 开发工具：Android Studio 4.0+、NDK r21+、CMake 3.10+

1.2 依赖库配置

在app/build.gradle中添加HiAI依赖：

dependencies {
    implementation 'com.huawei.hms:foundation-kit:1.0.0.300'
    implementation 'com.huawei.hms:audio-engine:1.0.0.300'
}

同步后检查libs目录是否包含hiai_foundation.jar和libaudio_engine.so。

1.3 权限声明

在AndroidManifest.xml中添加必要权限：

<uses-permission android:name="android.permission.RECORD_AUDIO" />
<uses-permission android:name="android.permission.INTERNET" />
<!-- 若使用NPU加速需声明 -->
<uses-feature android:name="android.hardware.npu" android:required="true" />

二、模型加载与初始化

2.1 模型选择策略

HiAI Foundation Kit提供两种语音处理模型：

• 基础降噪模型（AUDIO_DENOISE_BASIC）：适用于常规环境噪声抑制
• 专业级模型（AUDIO_DENOISE_PRO）：支持360°全向噪声消除，延迟增加15ms

通过HiAIModelManager加载模型：

HiAIModelManager manager = HiAIModelManager.getInstance(context);
ModelDescription modelDesc = new ModelDescription();
modelDesc.setModelName("audio_denoise_pro");
modelDesc.setModelPath("assets/models/audio_denoise_pro.hmf");
try {
    manager.loadModel(modelDesc, new ModelLoadCallback() {
        @Override
        public void onResult(int resultCode) {
            if (resultCode == HiAIResult.SUCCESS) {
                Log.d("HiAI", "模型加载成功");
            }
        }
    });
} catch (HiAIException e) {
    e.printStackTrace();
}

2.2 回声消除配置

回声消除需配合参考信号输入，典型配置参数：

AECConfig config = new AECConfig();
config.setTailLength(256); // 回声尾长（ms）
config.setComfortNoise(true); // 启用舒适噪声生成
config.setDelayEstimation(true); // 自动延迟估计
HiAIAudioEngine engine = HiAIAudioEngine.getInstance();
engine.initAEC(config);

三、实时音频处理流程

3.1 数据流架构设计

麦克风输入 → 预处理（分帧/加窗） → HiAI降噪 → HiAI AEC → 后处理 → 输出

关键参数建议：

• 帧长：10ms（160采样点@16kHz）
• 帧移：50%重叠
• 数据格式：16位PCM，单声道

3.2 核心处理代码实现

// 初始化音频处理管道
AudioProcessor processor = new AudioProcessor();
processor.setInputCallback(new AudioInputCallback() {
    @Override
    public void onAudioData(byte[] data, int sampleRate) {
        // 1. 转换为float数组
        float[] input = bytesToFloat(data);
        // 2. 执行降噪处理
        float[] denoised = processor.denoise(input);
        // 3. 执行回声消除（需提供参考信号）
        float[] reference = getReferenceSignal();
        float[] output = processor.aec(denoised, reference);
        // 4. 输出处理结果
        playAudio(floatToBytes(output));
    }
});
// 启动处理线程
new Thread(processor).start();

3.3 性能优化技巧

• NPU亲和性设置：通过HiAIContext.setDeviceType(HiAIDeviceType.NPU)强制使用NPU
• 内存复用：重用ByteBuffer对象减少GC压力
• 多线程调度：将音频采集、处理、播放分配到不同线程

四、典型问题解决方案

4.1 噪声残留问题

• 现象：高频噪声未完全消除
• 解决方案：
  1. 增加模型迭代次数（setIterationCount(3)）
  2. 启用非平稳噪声处理（setNonStationaryMode(true)）

4.2 回声消除不彻底

• 检查项：
  • 参考信号延迟是否超过50ms
  • 扬声器与麦克风距离是否过近（建议>30cm）
  • 是否启用自动增益控制（AGC）干扰

4.3 实时性不足

• 优化措施：
  • 降低采样率至12kHz（需模型支持）
  • 减少帧长至5ms（增加计算负载）
  • 使用HiAIModelManager.setPriority(HiAIModelPriority.HIGH)提升调度优先级

五、进阶功能扩展

5.1 动态场景适配

通过环境检测API自动切换模型：

EnvironmentDetector detector = new EnvironmentDetector();
detector.detect(new EnvironmentCallback() {
    @Override
    public void onResult(EnvironmentType type) {
        switch (type) {
            case STATIONARY:
                loadModel("audio_denoise_basic");
                break;
            case MOVING:
                loadModel("audio_denoise_pro");
                break;
        }
    }
});

5.2 与WebRTC集成

在WebRTC的AudioTrack和AudioRecord之间插入HiAI处理层：

public class HiAIAudioSource implements AudioSource {
    private HiAIAudioEngine engine;
    @Override
    public short[] getData(int samples) {
        short[] raw = super.getData(samples);
        float[] processed = engine.process(raw);
        return floatToShort(processed);
    }
}

六、测试与验证方法

6.1 客观指标评估

• 信噪比提升：使用POLQA算法计算MOS分
• 回声损耗增强：测量ERLE（Echo Return Loss Enhancement）
• 处理延迟：通过环形缓冲测量端到端延迟

6.2 主观听感测试

• AB测试方案：
  1. 准备5段典型噪声场景录音
  2. 对比原始/处理后音频
  3. 统计用户偏好比例

七、部署注意事项

1. 模型版本管理：不同EMUI版本可能需适配不同模型版本
2. 功耗监控：持续处理时建议限制NPU频率（HiAIContext.setPowerMode()）
3. 异常处理：实现HiAIException的完整捕获链

结语

通过HiAI Foundation Kit实现语音增强功能，开发者可获得华为技术积累的降噪算法与硬件加速能力。实际开发中需注意模型选择与硬件能力的匹配，建议通过HiAI提供的性能分析工具（HiAIProfiler）持续优化处理流程。随着HarmonyOS生态的扩展，该方案在智能穿戴、车载等场景将展现更大价值。