AI+传统信号技术：思必驰周强解锁实时音频通话新范式

一、实时音频通话的技术挑战与融合必要性

实时音频通话的核心需求是低延迟、高清晰度、强鲁棒性，但传统通信场景中存在三大技术瓶颈：

1. 网络波动导致的延迟与丢包：移动网络或公共Wi-Fi环境下，数据包传输时延可能超过200ms，引发语音卡顿或断续。
2. 环境噪声与回声干扰：嘈杂背景声（如交通噪音）或设备回声会降低语音可懂度，传统降噪算法（如谱减法）在非稳态噪声下效果有限。
3. 带宽限制与编码失真：低带宽场景下（如3G网络），语音编码（如AMR、Opus）可能牺牲音质以换取实时性，导致语音细节丢失。

传统信号技术（如自适应滤波、回声消除）通过数学模型优化信号质量，但依赖固定参数，难以适应动态环境；而AI技术（如深度神经网络）可通过数据驱动学习复杂噪声模式，但需大量计算资源。融合两者可实现优势互补：AI提供动态适应能力，传统技术保障基础稳定性。

二、AI在实时音频通话中的核心应用场景

1. 智能降噪与语音增强

• 技术原理：基于深度学习的语音增强模型（如CRN、DCCRN）通过时频域特征提取，分离语音与噪声。例如，CRN（Convolutional Recurrent Network）结合卷积层捕捉局部频谱特征，循环层处理时序依赖性，可有效抑制非稳态噪声（如键盘敲击声）。
• 实践案例：思必驰在远程会议场景中部署的降噪方案，通过实时采集环境噪声样本（如空调声、交通声），动态调整模型参数，使语音信噪比（SNR）提升10-15dB，误码率降低30%。
• 代码示例（简化版）：
  ```python
  import torch
  from torch import nn

class CRNDenoise(nn.Module):
def init(self):
super()._init()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=(3,3))
self.lstm = nn.LSTM(6432, 128, batch_first=True) # 假设频谱图为32频点
self.fc = nn.Linear(128, 3232) # 输出增强后的频谱

def forward(self, noisy_spectrogram):
    x = torch.relu(self.conv1(noisy_spectrogram))
    x = x.view(x.size(0), -1, x.size(-1))  # 展平频点维度
    _, (h_n, _) = self.lstm(x)
    enhanced_spectrogram = self.fc(h_n[-1]).view(-1, 1, 32, 32)
    return enhanced_spectrogram

```

2. 回声消除（AEC）的AI优化

• 传统技术局限：基于自适应滤波的AEC（如NLMS算法）在双讲场景（双方同时说话）下易发散，导致回声残留。
• AI解决方案：通过DNN预测回声路径，结合传统滤波器进行残差抑制。例如，思必驰的混合AEC系统在双讲时延（DTX）测试中，将回声损耗增强（ERLE）指标从15dB提升至25dB。
• 关键步骤：
  1. 参考信号（远端语音）与麦克风信号（近端+回声）对齐；
  2. DNN模型预测回声成分；
  3. 传统滤波器（如频域块自适应滤波器，FDAF）消除线性回声；
  4. 残差回声通过非线性处理（如NN-based post-filter）进一步抑制。

3. 网络自适应与QoS优化

• 动态码率调整：AI模型（如LSTM）预测网络延迟趋势，动态切换语音编码码率（如从Opus 32kbps降至16kbps）。
• 丢包补偿：基于GAN的语音包恢复技术，通过生成对抗网络合成丢失的语音帧，在10%丢包率下保持MOS分≥3.5（5分制）。

三、传统信号技术的不可替代性

尽管AI优势显著，但传统信号技术仍是实时音频系统的基石：

1. 实时性保障：FFT（快速傅里叶变换）等算法可在1ms内完成频谱分析，满足实时处理需求；
2. 低复杂度设计：如WebRTC的AEC3模块采用传统滤波器，仅需0.5%的CPU占用率（iPhone 12实测）；
3. 标准化兼容：传统技术（如G.711、G.722编码）已广泛部署于运营商网络，AI需与其无缝对接。

四、实施建议与未来方向

1. 对开发者的建议

• 分层架构设计：将AI模块（如降噪）作为插件嵌入传统信号处理流水线（如WebRTC的AudioProcessingModule），降低集成难度。
• 轻量化模型优化：采用模型量化（如8bit整数化）、知识蒸馏等技术，将DNN模型大小从10MB压缩至1MB以内，适配移动端。
• 真实场景测试：在地铁、咖啡厅等典型噪声环境下验证系统鲁棒性，避免过度依赖实验室数据。

2. 对企业的启示

• 成本与性能平衡：根据场景需求选择技术组合。例如，消费级耳机可侧重AI降噪，而企业级会议系统需结合传统回声消除。
• 数据闭环建设：通过用户反馈持续优化AI模型，如思必驰的“噪声指纹库”已积累超10万小时的真实环境数据。

3. 未来技术趋势

• 端云协同：将轻量级AI模型部署于终端（如手机），复杂模型运行于云端，通过5G实现低延迟交互。
• 多模态融合：结合唇形识别、骨传导传感器等提升语音增强精度，例如在嘈杂环境中通过唇动数据辅助降噪。

五、结语

思必驰周强提出的AI与传统信号技术融合方案，为实时音频通话提供了高适应、低成本、强稳定的解决方案。未来，随着边缘计算与AI芯片的发展，这一技术路径将进一步推动通信质量的跃升，为远程办公、在线教育、智能客服等领域创造更大价值。开发者与企业需紧跟技术演进，在实践中有序应用，方能在实时通信赛道中占据先机。