依图在实时音视频中语音处理的挑战丨RTC Dev Meetup

一、实时音视频场景下的语音处理核心挑战

在实时音视频（RTC）通信中，语音处理是决定用户体验的关键环节。依图作为AI技术领域的领先者，在构建高可靠性语音通信系统时，面临三大核心挑战：

1.1 复杂声学环境下的噪声抑制

RTC场景中，背景噪声（如键盘声、交通噪音）和非稳态噪声（如突然的关门声）会显著降低语音清晰度。传统噪声抑制算法（如谱减法）在处理非稳态噪声时易产生”音乐噪声”，而深度学习模型虽能提升效果，却面临计算资源与实时性的矛盾。

技术难点：

• 噪声类型多样性：需同时处理周期性噪声（风扇声）和突发噪声（咳嗽声）
• 信噪比动态范围大：从-10dB到30dB的宽范围信噪比处理
• 模型轻量化：在移动端实现<10ms延迟的实时处理

解决方案：
依图采用CRN（Convolutional Recurrent Network）架构，通过门控卷积层提取时空特征，结合双向LSTM捕捉时序依赖性。在工程实现上，使用TensorRT加速推理，将模型参数量压缩至50万以下，在骁龙865芯片上实现8ms端到端延迟。

1.2 全双工通信中的回声消除

全双工模式下，扬声器播放的远端语音会通过麦克风拾取形成回声，严重影响通话质量。传统AEC（Acoustic Echo Cancellation）算法在非线性回声（如扬声器失真）和双讲场景（双方同时说话）下性能骤降。

技术突破：
依图提出多阶段混合架构：

1. 线性AEC阶段：使用NLMS（归一化最小均方）算法消除线性回声
2. 非线性处理阶段：通过GRU网络建模扬声器-麦克风系统的非线性特性
3. 残差抑制阶段：采用频谱掩码技术进一步抑制残留回声

工程优化：

• 开发自适应缓冲机制，动态调整处理帧长（从10ms到30ms）
• 实现双讲检测模块，通过能量比和过零率特征快速切换处理模式
• 在WebRTC基础上优化线程调度，将AEC处理占用CPU降低至8%以下

二、低延迟传输中的语音编码优化

RTC场景对端到端延迟极为敏感，语音编码需在压缩率和延迟间取得平衡。依图自主研发的编码器面临两大矛盾：

2.1 编码延迟与压缩效率的权衡

传统语音编码器（如Opus）在低码率下会产生明显失真，而深度学习编码器虽能提升质量，却引入额外延迟。依图通过以下创新解决该问题：

技术方案：

• 开发时域-频域混合编码框架，对清音段采用时域波形编码，对浊音段采用频域参数编码
• 引入预测编码机制，利用前一帧信息预测当前帧参数，减少编码数据量
• 实现动态码率调整，根据网络状况在8kbps到32kbps间无缝切换

性能数据：
在MOS（平均意见得分）测试中，依图编码器在16kbps下达到4.2分（接近透明质量），编码延迟控制在15ms以内，比传统方案降低40%。

2.2 网络丢包下的鲁棒性设计

RTC场景中，10%以上的丢包率会导致语音断续。依图采用多重冗余传输策略：

实现细节：

# 示例：基于FEC的前向纠错编码实现
def fec_encode(audio_packets, redundancy_level=2):
    """
    对音频数据包进行前向纠错编码
    :param audio_packets: 原始音频包列表
    :param redundancy_level: 冗余包数量
    :return: 编码后的数据包序列
    """
    encoded_packets = []
    for i in range(len(audio_packets)):
        # 生成XOR冗余包
        xor_result = 0
        for j in range(i, min(i+redundancy_level+1, len(audio_packets))):
            xor_result ^= audio_packets[j]
        encoded_packets.append((audio_packets[i], xor_result))
    return encoded_packets

• 开发自适应FEC（前向纠错）算法，根据历史丢包率动态调整冗余度
• 实现PLC（丢包补偿）模块，通过线性预测和波形拼接修复丢失帧
• 在UDP协议基础上封装自定义可靠性层，支持NACK（否定确认）重传

三、多设备兼容性挑战

RTC场景需要支持从低端手机到专业会议设备的广泛终端，依图在跨设备适配中解决以下问题：

3.1 麦克风阵列处理差异

不同设备的麦克风数量（1-32个）和布局（线性/圆形）导致波束形成算法性能波动。依图采用设备无关的处理流程：

1. 开发通用校准工具，自动检测麦克风频响特性
2. 实现基于深度学习的空间滤波器，无需预先知道阵列几何结构
3. 优化波束形成算法，在单麦克风设备上通过虚拟阵列技术提升效果

测试数据：
在iPhone SE（单麦克风）和Poly Studio（32麦克风）上的语音增强效果对比显示，SNR提升量差异小于1dB，证明算法具有良好设备兼容性。

3.2 硬件加速适配

不同芯片平台（ARM/x86/NPU）的指令集和计算能力差异巨大。依图建立多层次的加速方案：

• 基础层：使用厂商提供的DSP指令集优化
• 中间层：通过OpenCL/Vulkan实现跨平台GPU加速
• 高级层：开发自适应算子选择机制，根据设备能力动态切换实现方式

案例：
在某国产芯片平台上，通过定制化汇编优化，将语音活动检测（VAD）模块的CPU占用从15%降至3%，同时保持98%的检测准确率。

四、开发者实践建议

基于依图的经验，为RTC开发者提供以下建议：

1. 噪声处理策略：

   • 优先处理稳态噪声，再处理非稳态噪声
   • 在移动端采用两级处理：硬件降噪+软件增强
   • 定期更新噪声模型以适应新场景

2. 回声消除实施要点：

   • 确保AEC模块紧接麦克风输入
   • 同步处理远端参考信号和近端信号
   • 为扬声器信号预留至少50ms的处理缓冲

3. 编码器选型原则：

   • 延迟敏感场景选择时域编码器
   • 带宽受限场景选择参数编码器
   • 通用场景选择混合编码架构

4. 测试验证方法：

   • 使用PESQ和POLQA客观指标评估语音质量
   • 构建包含20种典型噪声的测试集
   • 在2G/3G/4G/WiFi网络条件下进行压力测试

五、未来技术方向

依图正在探索以下前沿技术：

1. 神经声学编码：基于生成对抗网络（GAN）的端到端语音编码
2. 空间音频处理：支持3D音频定位和头部追踪的波束形成
3. 联合优化框架：将语音处理与网络传输进行协同设计

在RTC技术快速演进的背景下，依图将持续投入语音处理核心技术的研发，为开发者提供更高效、更可靠的解决方案。通过不断突破算法极限和工程挑战，我们正推动实时音视频通信进入全新的质量时代。