思必驰周强：AI与传统信号技术融合，重塑实时音频通话体验

在数字化通信飞速发展的今天，实时音频通话已成为人们日常生活、工作协作中不可或缺的一部分。然而，如何在复杂多变的网络环境中确保通话的清晰度、流畅性和自然度，一直是技术开发者面临的重大挑战。思必驰作为人工智能语音交互领域的领军企业，其技术负责人周强，深入探讨了AI与传统信号技术在实时音频通话中的创新应用，为我们揭示了这一领域的前沿进展与实践策略。

一、AI技术：实时音频通话的智能引擎

1.1 深度学习在语音增强中的应用

周强指出，AI技术，尤其是深度学习，为实时音频通话的语音增强提供了强大动力。通过构建复杂的神经网络模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），系统能够自动学习并识别语音信号中的噪声、回声等干扰因素，实现精准的语音分离与增强。例如，利用深度学习进行噪声抑制，可以在不损失语音质量的前提下，有效减少背景噪音，提升通话清晰度。

代码示例（简化版）：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, LSTM, Dense
# 构建一个简单的CNN-LSTM模型用于语音增强
model = tf.keras.Sequential([
    Conv1D(64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(None, 1)),
    MaxPooling1D(pool_size=2),
    LSTM(128, return_sequences=True),
    Dense(1, activation='sigmoid')  # 输出增强后的语音信号
])
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

此代码示例展示了一个简化的CNN-LSTM模型结构，用于处理一维语音信号，实现基本的语音增强功能。

1.2 语音识别与合成的智能化

AI技术还极大地推动了语音识别和合成技术的发展。在实时音频通话中，语音识别技术能够快速准确地将语音转化为文字，便于会议记录、即时翻译等场景的应用。而语音合成技术则能根据文本内容生成自然流畅的语音，为智能客服、远程教育等领域提供有力支持。周强强调，通过不断优化模型结构和训练数据，AI语音技术的准确性和自然度正在不断提升。

二、传统信号技术：稳定通话的基石

2.1 回声消除与噪声抑制

尽管AI技术在语音处理方面展现出巨大潜力，但传统信号处理技术，如回声消除（AEC）和噪声抑制（NS），仍然是确保实时音频通话质量的关键。AEC技术通过分析麦克风接收到的信号与扬声器播放的信号之间的差异，有效消除回声，防止通话中的自激现象。而NS技术则通过设定阈值或应用自适应滤波算法，减少背景噪音对通话的干扰。

技术要点：

• AEC实现：通常采用自适应滤波器，如NLMS（归一化最小均方）算法，动态调整滤波器系数以匹配回声路径。
• NS算法：包括谱减法、维纳滤波等，通过估计噪声谱并从语音谱中减去，实现噪声抑制。

2.2 网络适应性优化

在实时音频通话中，网络状况的波动是影响通话质量的另一大因素。传统信号处理技术通过Jitter Buffer（抖动缓冲）和FEC（前向纠错）等机制，有效应对网络延迟和丢包问题。Jitter Buffer通过缓存一定量的数据包，平滑网络延迟带来的波动；而FEC则通过发送冗余数据包，确保在数据包丢失时仍能恢复原始信息。

三、AI与传统信号技术的融合创新

周强强调，AI与传统信号技术的融合是提升实时音频通话质量的关键。一方面，AI技术可以为传统信号处理提供更精准的参数估计和更智能的决策支持；另一方面，传统信号处理技术则为AI模型提供了稳定可靠的输入数据，确保模型训练的效率和效果。

3.1 智能参数调整

通过AI算法，系统可以实时监测通话环境的变化，如网络延迟、噪声水平等，并自动调整传统信号处理模块的参数，如Jitter Buffer的大小、NS算法的阈值等，以实现最优的通话效果。

3.2 混合处理架构

构建混合处理架构，将AI模型与传统信号处理模块紧密结合，形成优势互补的处理流程。例如，在语音增强阶段，先利用AI模型进行初步的噪声抑制和语音分离，再通过传统信号处理技术进行精细调整，确保语音质量的全面提升。

四、实践建议与未来展望

对于开发者而言，周强建议从以下几个方面入手，提升实时音频通话的质量：

• 持续优化AI模型：不断收集和标注高质量的语音数据，优化模型结构，提升语音识别和合成的准确性。
• 强化传统信号处理：深入研究传统信号处理算法，结合实际应用场景进行定制化开发，确保在各种网络环境下都能提供稳定的通话体验。
• 推动技术融合：积极探索AI与传统信号技术的融合点，构建高效、智能的混合处理架构，实现通话质量的全面提升。

展望未来，随着5G、物联网等技术的普及，实时音频通话将面临更加复杂多变的挑战。周强表示，思必驰将继续深耕AI与传统信号技术的融合创新，为用户提供更加清晰、流畅、自然的通话体验，推动通信技术的持续进步。