依图在实时音视频中语音处理的挑战丨RTC Dev Meetup

一、引言：RTC场景下的语音处理核心诉求

实时音视频（Real-Time Communication, RTC）技术已成为远程协作、在线教育、社交娱乐等领域的基石，而语音处理作为其中最核心的模块，直接影响用户体验。依图科技作为AI技术领域的领军企业，在RTC语音处理中面临三大核心挑战：高噪声环境下的语音清晰度保障、低延迟与高保真的平衡、多场景适配与跨语种兼容性。本文将从技术原理、工程实践与优化策略三个维度展开分析。

二、挑战一：复杂噪声环境下的语音增强

1. 噪声类型与影响

RTC场景中的噪声可分为稳态噪声（如风扇声、空调声）和非稳态噪声（如键盘敲击、突发人声）。传统降噪算法（如谱减法）在稳态噪声中表现良好，但在非稳态噪声下易产生“音乐噪声”（Musical Noise），导致语音失真。

2. 依图的深度学习解决方案

依图采用CRN（Convolutional Recurrent Network）架构，结合时频域特征提取与序列建模，实现端到端的噪声抑制。其核心创新点包括：

• 多尺度特征融合：通过卷积层提取局部频谱特征，LSTM层建模时序依赖关系。
• 动态阈值调整：根据信噪比（SNR）实时调整噪声抑制强度，避免过度降噪。
• 数据增强训练：在训练集中加入真实场景噪声（如地铁、餐厅环境），提升模型泛化能力。

代码示例（伪代码）：

class CRNDenoiser(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv_layers = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=3),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2)
        )
        self.lstm_layers = nn.LSTM(64*128, 256, num_layers=2)  # 假设输入频谱图尺寸为128x128
        self.output_layer = nn.Conv2d(256, 1, kernel_size=3)
    def forward(self, noisy_spectrogram):
        features = self.conv_layers(noisy_spectrogram)
        batch_size, seq_len, _ = features.shape
        lstm_out, _ = self.lstm_layers(features.view(batch_size, seq_len, -1))
        enhanced_spectrogram = self.output_layer(lstm_out.view(batch_size, 256, 64, 64))
        return enhanced_spectrogram

3. 实际效果与优化方向

依图模型在实验室环境下可将SNR提升15dB以上，但在极端噪声（如建筑工地）中仍需结合波束成形（Beamforming）技术，通过麦克风阵列定向拾音进一步抑制背景噪声。

三、挑战二：回声消除与低延迟传输

1. 回声产生机理与影响

RTC场景中，扬声器播放的远端信号可能被麦克风重新采集，形成回声。若未及时消除，会导致对话中断、听感疲劳，甚至引发“啸叫”（Howling）。

2. 依图的自适应滤波器方案

依图采用NLMS（Normalized Least Mean Squares）算法与深度神经网络（DNN）结合的混合架构：

• NLMS阶段：快速收敛线性回声路径，适用于稳态环境。
• DNN阶段：通过非线性建模补偿残余回声，处理动态场景（如扬声器位置移动）。

关键参数优化：

• 滤波器长度：需覆盖声学路径的延迟范围（通常256-512ms）。
• 步长因子（μ）：平衡收敛速度与稳定性（依图推荐μ=0.01~0.1）。

3. 低延迟传输策略

RTC对端到端延迟的要求通常低于300ms。依图通过以下技术降低延迟：

• Jitter Buffer动态调整：根据网络状况自适应缓冲帧数（如从50ms增至100ms）。
• 编码器优化：采用Opus编码器的低延迟模式（—comp 10 —max-playback-rate 48000）。
• 硬件加速：利用GPU进行实时FFT计算，减少CPU负载。

四、挑战三：多场景适配与跨语种兼容性

1. 场景自适应问题

RTC场景涵盖会议室、户外、车载等多样化环境，语音特征差异显著。依图通过场景分类器动态调整处理策略：

• 特征提取：使用MFCC（梅尔频率倒谱系数）和频谱质心（Spectral Centroid）区分场景。
• 模型切换：根据分类结果加载对应的降噪参数（如高频衰减系数）。

2. 跨语种语音处理

多语种RTC需处理不同语言的发音特点（如元音长度、辅音清晰度）。依图的解决方案包括：

• 多语种数据集训练：覆盖中、英、日、西等主流语言，平衡数据分布。
• 语言无关特征：优先使用基频（Pitch）、能量（Energy）等通用特征。
• 后处理模块：针对特定语言优化音节边界检测（如日语的“促音”处理）。

五、工程实践中的优化建议

1. 测试与评估体系

• 客观指标：PESQ（感知语音质量评价）、STOI（短时客观可懂度）。
• 主观测试：招募不同口音、年龄段的测试者进行MOS（平均意见得分）评分。

2. 部署优化

• 模型量化：将FP32模型转为INT8，减少内存占用（依图模型压缩率可达4倍）。
• 边缘计算：在终端设备部署轻量级模型，降低云端传输压力。

3. 持续迭代

• 数据闭环：收集用户反馈数据，定期更新模型。
• A/B测试：对比新旧版本的语音质量与系统资源占用。

六、结论与展望

依图在RTC语音处理中的实践表明，深度学习与传统信号处理的融合是解决复杂场景问题的关键。未来方向包括：

• 3D音频处理：结合空间音频技术提升沉浸感。
• 情感识别：通过语音特征分析用户情绪，优化交互体验。
• 超低延迟编码：探索基于AI的实时压缩算法，进一步降低延迟。

对于开发者而言，建议从场景化需求分析入手，优先解决核心痛点（如降噪或回声消除），再逐步扩展功能。同时，关注硬件性能与算法复杂度的平衡，确保实时性要求。