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

在当今数字化通信时代，实时音频通话已成为人们工作、学习和社交不可或缺的一部分。然而，通话质量受多种因素影响，如背景噪声、回声、网络延迟等，这些问题严重制约了用户体验。思必驰技术负责人周强，凭借其深厚的行业经验和前沿技术视野，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，为行业提供了宝贵的洞见与实践路径。

一、AI技术：实时音频通话的智能引擎

1.1 噪声抑制与回声消除

AI技术在噪声抑制和回声消除方面展现出了非凡的能力。通过深度学习算法，系统能够自动识别并分离出背景噪声和回声，保留纯净的人声信号。例如，利用卷积神经网络（CNN）对音频信号进行特征提取，结合循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）进行时序分析，有效区分语音与噪声，实现精准的噪声抑制。同时，通过自适应滤波器技术，结合AI对回声路径的实时估计与调整，显著降低了回声干扰，提升了通话清晰度。

1.2 语音增强与识别

AI技术还广泛应用于语音增强和语音识别领域。在语音增强方面，通过生成对抗网络（GAN）等先进模型，可以生成与原始语音高度相似的增强语音，有效改善在低信噪比环境下的语音质量。而在语音识别方面，结合深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，训练出的语音识别模型能够准确识别多种语言和方言，甚至在嘈杂环境下也能保持较高的识别准确率，为实时音频通话提供了强大的技术支持。

二、传统信号技术：稳固通话质量的基石

2.1 音频编解码技术

尽管AI技术带来了革命性的变化，但传统信号技术中的音频编解码技术仍是保障通话质量的基础。高效的音频编解码算法，如AAC、Opus等，能够在有限带宽下实现高质量的音频传输，减少数据包丢失和延迟，确保通话的流畅性。周强指出，结合AI对音频特征的智能分析，可以进一步优化编解码策略，实现动态比特率调整，以适应不同网络环境下的通话需求。

2.2 信道编码与纠错

在实时音频通话中，信道编码与纠错技术同样至关重要。通过添加冗余信息，信道编码能够在数据传输过程中检测并纠正错误，提高数据传输的可靠性。结合AI的预测能力，可以实时监测网络状况，动态调整信道编码参数，以在保证通话质量的同时，最大化利用网络资源。

三、AI与传统信号技术的融合创新

3.1 网络适应性优化

面对复杂的网络环境，AI与传统信号技术的融合为实时音频通话提供了更强的网络适应性。通过AI对网络状况的实时感知与预测，系统能够自动调整音频编码参数、选择最优传输路径，甚至在极端网络条件下启动备用通信方案，确保通话的连续性和稳定性。

3.2 用户体验个性化

AI技术还使得实时音频通话能够提供更加个性化的用户体验。通过分析用户的通话习惯、偏好以及环境噪声特征，系统可以自动调整音频处理策略，如调整噪声抑制强度、优化语音增强效果等，以满足不同用户的个性化需求。

四、实践建议与展望

对于开发者而言，深入理解AI与传统信号技术在实时音频通话中的应用原理，掌握相关算法和工具的使用，是提升产品质量的关键。建议从以下几个方面入手：一是加强AI算法的研究与应用，不断提升噪声抑制、语音增强等核心功能的效果；二是优化传统信号处理流程，提高音频编解码效率和信道编码的鲁棒性；三是注重用户体验，通过AI实现通话质量的个性化调整；四是持续关注网络技术的发展，确保产品在不同网络环境下的适应性。

展望未来，随着5G、6G等新一代通信技术的普及，以及AI技术的不断进步，实时音频通话将迎来更加广阔的发展空间。思必驰周强表示，将AI与传统信号技术深度融合，不仅能够解决当前通话中的诸多痛点，还将为用户带来更加清晰、流畅、个性化的通话体验，推动实时音频通信技术迈向新的高度。