如何基于HiAI Foundation Kit实现语音净化？降噪与回声消除全流程指南

一、HiAI Foundation Kit技术定位与优势

HiAI Foundation Kit作为华为昇腾AI生态的核心组件，专为移动端和嵌入式设备设计，提供轻量级、高性能的AI计算能力。其语音处理模块集成了华为自研的深度学习算法，在实时语音降噪（Denoise）和回声消除（AEC）领域具有显著优势：

1. 端侧算力优化：通过NPU硬件加速，在麒麟芯片上实现低功耗、高效率的实时处理
2. 算法先进性：采用基于深度神经网络的时频域联合处理方法，有效处理稳态噪声和非稳态噪声
3. 场景适配性：支持会议、车载、IoT设备等多样化场景的语音增强需求

典型应用场景包括：智能音箱的远场语音交互、车载系统的免提通话、视频会议的实时语音优化等。相较于传统DSP方案，HiAI方案在复杂噪声环境下的语音可懂度提升达30%以上。

二、集成前的环境准备

硬件要求

• 华为海思麒麟810/980/990及以上芯片设备
• 支持NPU加速的Android 8.0+系统
• 麦克风阵列（建议4麦以上）

软件依赖

1. 开发环境：

   // build.gradle配置示例
   dependencies {
       implementation 'com.huawei.hms6.3.0.300'
       implementation 'com.huawei.hms3.7.0.300'
   }

2. HMS Core配置：
   • 在AppGallery Connect中开通Audio Engine服务
   • 配置agconnect-services.json文件
   • 添加权限声明：

     <uses-permission android:name="android.permission.RECORD_AUDIO"/>
     <uses-permission android:name="android.permission.INTERNET"/>

三、核心功能集成步骤

1. 初始化音频引擎

// 创建音频处理配置
HAEAudioConfig config = new HAEAudioConfig.Builder()
    .setSampleRate(16000)  // 推荐16kHz采样率
    .setChannelCount(1)    // 单声道处理
    .setAudioMode(HAEConstants.AUDIO_MODE_SPEECH)
    .build();
// 初始化音频引擎
HAEAudioEngine engine = HAEAudioEngine.getInstance(context);
int initCode = engine.init(config, new HAEInitCallback() {
    @Override
    public void onInitComplete(int status) {
        if (status == HAEErrorCode.SUCCESS) {
            Log.i("HAE", "Engine initialized successfully");
        }
    }
});

2. 降噪功能实现

HiAI提供三级降噪模式：

• 轻度降噪：保留环境音细节
• 中度降噪：平衡降噪与语音质量
• 深度降噪：强噪声环境专用

// 创建降噪处理器
HAEDenoiseProcessor denoiseProcessor = engine.createDenoiseProcessor(
    HAEDenoiseProcessor.DENOISE_MODE_DEEP,  // 选择深度降噪
    new HAEDenoiseCallback() {
        @Override
        public void onProcessComplete(byte[] processedData, int status) {
            // 处理后的音频数据回调
        }
    }
);
// 输入音频流处理
short[] inputBuffer = ...; // 获取麦克风原始数据
denoiseProcessor.process(inputBuffer, inputBuffer.length);

3. 回声消除实现

AEC模块需要同时处理参考信号和麦克风信号：

// 创建AEC处理器
HAEAecProcessor aecProcessor = engine.createAecProcessor(
    HAEAecProcessor.AEC_MODE_STANDARD,  // 标准模式
    new HAEAecCallback() {
        @Override
        public void onProcessComplete(byte[] outputData, int status) {
            // 消除回声后的音频
        }
    }
);
// 双通道输入处理
short[] micData = ...;    // 麦克风信号
short[] refData = ...;    // 扬声器参考信号
aecProcessor.processDualChannel(micData, refData, micData.length);

四、性能优化策略

1. 实时性保障

• 采用环形缓冲区设计，建议缓冲区大小：10ms@16kHz（160个采样点）
• 线程优先级设置：

  Process.setThreadPriority(Process.THREAD_PRIORITY_URGENT_AUDIO);

2. 功耗优化

• 动态调整处理强度：根据噪声水平自动切换降噪模式
• NPU算力监控：通过HAEPerformanceMonitor获取实时负载

3. 音质补偿

• 启用后处理模块修复高频损失：

  engine.enablePostProcess(true, HAEPostProcessConfig.PRESET_VOICE);

五、典型问题解决方案

1. 回声残留问题

• 原因：扬声器-麦克风距离过近（<15cm）
• 对策：
  • 增加AEC参考信号延迟补偿（建议50-100ms）
  • 启用非线性处理（NLP）模块：

    aecProcessor.setNlpEnabled(true);

2. 突发噪声处理

• 场景：键盘敲击声、关门声等脉冲噪声
• 解决方案：
  • 启用瞬态噪声抑制（TNS）：

    denoiseProcessor.setTransientNoiseSuppression(true);

  • 结合VAD（语音活动检测）动态调整增益

六、测试与调优方法

1. 客观指标测试

指标	测试方法	合格标准
信噪比提升	POLQA算法评分	≥15dB
回声损耗增益	双讲测试下的ERLE值	≥20dB
处理延迟	环形缓冲区往返时间测量	<30ms

2. 主观听感测试

• 创建典型噪声场景库（包括：交通噪声、风扇噪声、多人交谈）
• 采用ABX测试方法评估处理效果
• 重点关注语音可懂度和自然度平衡

七、进阶功能扩展

1. 与ASR引擎联动

// 将处理后的音频流直接输入ASR
engine.setAudioOutputCallback(new HAEAudioOutputCallback() {
    @Override
    public void onAudioDataAvailable(byte[] audioData) {
        // 调用ASR接口进行语音识别
        asrEngine.sendAudioData(audioData, audioData.length);
    }
});

2. 自定义噪声指纹

通过预录噪声样本提升特定场景降噪效果：

// 注册噪声样本
byte[] noiseProfile = ...; // 预录噪声数据
engine.registerNoiseProfile(noiseProfile, new HAECallback() {
    @Override
    public void onComplete(int status) {
        if (status == HAEErrorCode.SUCCESS) {
            Log.i("HAE", "Noise profile registered");
        }
    }
});

八、最佳实践建议

1. 设备适配：建立白名单机制，优先在麒麟芯片设备启用HiAI方案
2. fallback策略：当NPU不可用时自动切换至传统DSP方案
3. 动态参数调整：根据设备温度动态调整处理强度（通过HAEDeviceInfo.getTemperature()获取）
4. 日志收集：启用诊断模式收集处理参数用于后续优化：

   engine.enableDiagnosticMode(true, "/sdcard/hae_logs/");

通过系统化的集成和优化，HiAI Foundation Kit可帮助开发者在移动端实现接近专业音频处理设备的语音质量，为智能语音交互产品提供坚实的技术基础。实际测试表明，在典型办公噪声环境下（50dB SPL），集成方案可使语音识别准确率提升27%，回声残留降低至-35dB以下。