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需求

实时音视频（RTC）作为现代通信的基础设施，其语音处理模块需满足三大核心需求：低延迟、高保真、强鲁棒性。以依图参与的远程医疗会诊场景为例，医生需通过语音实时指导手术操作，语音传输延迟超过200ms即可能导致操作失误；而在在线教育场景中，教室背景噪声（如翻书声、椅子挪动声）可能使语音识别准确率下降30%以上。

1.1 低延迟的刚性约束

RTC场景中，语音处理的端到端延迟需控制在150ms以内（ITU-T G.114标准）。依图在研发中曾遇到典型问题：传统基于深度学习的语音增强模型（如CRN网络）虽能提升信噪比，但模型推理耗时达80ms，叠加网络传输延迟后总延迟突破250ms。解决方案是通过模型剪枝与量化，将模型体积从23MB压缩至3.8MB，推理耗时降至22ms（测试环境：NVIDIA Tesla T4 GPU）。

1.2 复杂噪声环境的适应性

实际场景中的噪声类型远超实验室环境。依图在智慧城市监控项目中，采集到包含风声（非稳态噪声）、交通鸣笛（脉冲噪声）、人群喧哗（混响噪声）的复合噪声。传统谱减法在此类场景下会出现”音乐噪声”，而依图研发的多尺度时频域融合网络（MSTF-Net）通过结合STFT（短时傅里叶变换）与Mel谱特征，在噪声抑制后SNR提升12dB的同时，语音失真率（PESQ）仅下降0.15。

二、依图突破技术瓶颈的四大路径

2.1 回声消除的深度优化

在视频会议场景中，扬声器播放的远端语音可能通过麦克风二次采集形成回声。依图采用级联式回声消除架构：

# 伪代码示例：级联式AEC流程
class CascadedAEC:
    def __init__(self):
        self.nlms = NLMSFilter(tap_length=256)  # 线性回声消除
        self.nn_aec = NeuralAEC(layers=[64,32,16])  # 非线性残余消除
    def process(self, mic_signal, ref_signal):
        linear_residual = self.nlms.process(mic_signal, ref_signal)
        enhanced_signal = self.nn_aec.process(linear_residual, ref_signal)
        return enhanced_signal

该架构在30dB信噪比条件下，将回声损失返回（ERLE）指标从15dB提升至28dB，接近理论极限30dB。

2.2 动态码率自适应技术

网络带宽波动是RTC的常见挑战。依图研发的基于QoS感知的码率控制算法，通过实时监测丢包率（PLR）与抖动（Jitter），动态调整语音编码参数：

• PLR>5%时切换至低码率模式（8kbps OPUS）
• 稳定网络下启用高清模式（32kbps OPUS）
• 抖动>100ms时增加Jitter Buffer至200ms

测试数据显示，该策略使语音中断率降低42%，平均MOS分从3.1提升至4.0。

2.3 硬件加速的工程实践

为满足嵌入式设备的实时性要求，依图在RK3588芯片上实现了NPU-CPU协同计算：

1. 将语音特征提取（MFCC计算）部署在NPU
2. 回声消除与噪声抑制运行在CPU
3. 通过DMA传输减少内存拷贝

实测显示，该方案在4核A76+Mali-G610架构上，单路语音处理功耗从1.2W降至0.45W，满足移动端设备续航需求。

三、典型场景解决方案

3.1 远程医疗的语音增强方案

针对手术室环境（设备噪声65dB+，语音频段集中在300-3400Hz），依图采用频带分割处理：

1. 低频段（<1kHz）使用维纳滤波抑制设备低频嗡鸣
2. 中高频段（1-4kHz）应用深度残差网络（ResNet）增强语音
3. 高频段（>4kHz）进行谱平滑处理

该方案使语音可懂度（STOI）从0.68提升至0.89，满足DICOM标准对医疗通信的要求。

3.2 智能客服的语音唤醒优化

在嘈杂的客服中心（背景噪声达70dB），依图通过多尺度注意力机制改进唤醒词检测：

% MATLAB伪代码：多尺度注意力模块
function attention_map = multi_scale_attention(x)
    scale1 = avg_pool2d(x, [1,4]);  % 粗粒度特征
    scale2 = avg_pool2d(x, [1,2]);  % 中粒度特征
    scale3 = x;                     % 细粒度特征
    attention_map = concat([scale1, scale2, scale3], 3);
    attention_map = sigmoid(conv2d(attention_map, 64));
end

测试表明，唤醒词识别准确率从82%提升至95%，误唤醒率从0.3次/小时降至0.02次/小时。

四、开发者实践建议

4.1 模型优化三步法

1. 结构简化：优先删除冗余的LSTM层，改用TCN（时间卷积网络）
2. 量化加速：使用TensorRT进行INT8量化，精度损失控制在3%以内
3. 硬件适配：针对ARM架构优化指令集（如NEON加速）

4.2 测试验证体系

建议构建包含四类场景的测试集：

1. 稳态噪声（空调声、风扇声）
2. 非稳态噪声（敲门声、键盘声）
3. 混响环境（会议室、大厅）
4. 网络损伤（随机丢包、突发丢包）

使用POLQA算法进行客观评估，MOS分≥4.0方可上线。

五、未来技术演进方向

依图正在探索三大前沿领域：

1. 神经声码器：基于GAN的语音合成，将语音重建延迟压缩至10ms内
2. 空间音频处理：结合HRTF（头相关传递函数）实现3D语音定位
3. 多模态融合：联合唇部动作与语音信号提升噪声鲁棒性

在RTC Dev Meetup的交流中，依图技术团队强调：语音处理没有”银弹”解决方案，需根据具体场景在延迟、质量、功耗间取得平衡。开发者可通过开源社区（如WebRTC、FFmpeg）获取基础组件，再结合深度学习框架（PyTorch、TensorFlow Lite）进行定制化开发。