思必驰周强：AI与传统信号技术融合赋能实时音频通话

一、实时音频通话的技术挑战与核心需求

实时音频通话作为通信领域的核心场景，其技术实现面临多重挑战：网络延迟波动、背景噪声干扰、回声混响问题以及设备兼容性差异。传统信号处理技术（如滤波、时域/频域分析）虽能解决部分基础问题，但在复杂场景下存在局限性。AI技术的引入，尤其是深度学习模型的应用，为突破这些瓶颈提供了新路径。

思必驰周强团队通过将AI与传统信号技术深度融合，构建了分层处理架构：底层依赖传统信号处理快速响应实时性要求，中层通过AI模型优化关键指标（如信噪比、语音清晰度），顶层结合场景自适应算法动态调整参数。这种架构既保证了低延迟（通常<100ms），又提升了复杂环境下的鲁棒性。

二、AI在实时音频通话中的关键应用场景

1. 智能降噪与语音增强

传统降噪技术（如谱减法、维纳滤波）依赖噪声类型假设，难以适应动态环境。AI模型（如CRNN、Transformer）通过学习海量噪声样本，可实时识别并抑制非语音信号。例如，思必驰采用的多尺度注意力机制，能在嘈杂车间或交通场景中将语音可懂度提升40%以上。

代码示例（伪代码）：

class NoiseSuppressor(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.encoder = CRNN(input_channels=1, output_channels=256)
        self.attention = MultiScaleAttention(dim=256)
        self.decoder = nn.Conv1d(256, 1, kernel_size=3)
    def forward(self, noisy_spectrogram):
        features = self.encoder(noisy_spectrogram)
        attended_features = self.attention(features)
        clean_spectrogram = self.decoder(attended_features)
        return clean_spectrogram

2. 回声消除与双工优化

传统回声消除（AEC）依赖线性滤波，对非线性失真（如扬声器谐波）处理效果有限。AI通过构建非线性残差模型，可补偿传统算法的误差。思必驰的混合架构中，AEC模块先通过NLMS算法去除线性回声，再由LSTM网络预测并消除残余回声，使双工通话的回声损耗增强（ERLE）指标达到50dB以上。

3. 网络适应性优化

针对不同网络条件（如2G/3G/4G/Wi-Fi），思必驰采用AI驱动的码率自适应算法。该算法实时监测丢包率、抖动等参数，动态调整编码码率（如从64kbps降至32kbps）和FEC（前向纠错）强度。测试数据显示，在30%丢包率下，语音连续性仍能保持95%以上。

三、传统信号技术的不可替代性

尽管AI表现突出，传统信号技术仍在实时音频处理中占据核心地位：

1. 实时性保障：FFT变换、重叠相加法等基础算法可在1ms内完成频域转换，满足实时性要求。
2. 计算效率优势：传统滤波器（如IIR）的FLOPs（浮点运算次数）仅为深度学习模型的1/100，适合资源受限设备。
3. 可解释性：传统方法的参数（如截止频率）具有明确物理意义，便于调试和合规性验证。

思必驰的实践表明，AI与传统技术的融合比例需根据场景动态调整。例如，在低功耗耳机中，传统降噪为主、AI为辅；而在云端会议系统中，AI可承担80%以上的处理任务。

四、技术融合的实践建议

1. 分层设计原则：将处理流程分为预处理（传统技术）、核心增强（AI）、后处理（传统技术）三层，避免全AI架构的延迟风险。
2. 数据驱动优化：通过收集真实场景数据（如不同口音、噪声类型）持续训练AI模型，思必驰的数据库已覆盖超过10万小时的语音样本。
3. 硬件协同：针对NPU、DSP等专用芯片优化算法，例如将AI模型量化为8位整数，使推理速度提升3倍。
4. 标准化接口：定义传统模块与AI模块的输入输出规范（如频谱图格式、特征维度），降低集成复杂度。

五、未来趋势与行业启示

随着5G/6G网络的普及和边缘计算的成熟，实时音频通话将向超低延迟（<50ms）、高保真（48kHz采样率）、全场景适应方向发展。思必驰周强团队提出，未来技术演进需重点关注：

• 轻量化AI模型：通过知识蒸馏、神经架构搜索（NAS）降低模型大小，使其能在低端设备上运行。
• 多模态融合：结合视频唇形、手势等信息提升语音识别准确率，尤其在强噪声环境下。
• 隐私保护计算：采用联邦学习等技术，在保障用户数据隐私的前提下持续优化模型。

对于开发者而言，建议从场景化落地入手：先明确目标场景（如车载通话、远程医疗）的核心痛点，再选择合适的技术组合。例如，车载场景需优先解决道路噪声和回声问题，可加大AI降噪模块的投入；而远程医疗则需强调语音清晰度和低延迟，需优化传统信号处理的参数。

结语

思必驰周强的实践证明，AI与传统信号技术的融合不是替代关系，而是优势互补的协同进化。通过构建分层架构、优化数据流程和硬件协同，实时音频通话系统能在复杂环境中实现高质量、低延迟的通信体验。这一技术路径不仅为通信行业提供了参考范式，也为AI技术的工程化落地指明了方向。