依图在实时音视频中语音处理的技术攻坚之路丨RTC Dev Meetup

一、实时音视频场景下的语音处理核心挑战

实时音视频（RTC）场景中，语音处理需满足三大核心需求：低延迟、高音质、强环境适应性。依图科技在医疗会诊、远程教育、智能客服等场景的实践中发现，传统语音处理方案在复杂网络与噪声环境下常出现性能断崖。例如，在5G与Wi-Fi混合网络中，200ms的端到端延迟可能导致语音断续；而在工厂、车站等强背景噪声场景下，语音可懂度可能下降60%以上。

挑战1：噪声抑制与语音保真度的平衡

噪声抑制需解决两个矛盾：

• 过度抑制导致语音失真：传统谱减法在-5dB信噪比下会丢失20%的辅音信息
• 抑制不足残留噪声：非稳态噪声（如键盘声、玻璃破碎声）的时频特性难以建模

依图采用深度复数域神经网络，通过同时处理幅度谱与相位谱，在DNS Challenge 2022测试集中实现：

• 噪声残留降低32%
• 语音失真指数（PESQ）提升0.4
• 计算复杂度控制在10% CPU占用率（i7处理器）

挑战2：回声消除的实时性要求

全双工通信中，回声路径随扬声器位置、麦克风增益动态变化。传统自适应滤波器（如NLMS）在以下场景失效：

• 双讲检测延迟超过50ms
• 非线性失真（扬声器谐波）超过15%

依图研发的级联式回声消除架构包含：

1. 线性回声消除（LEC）模块：采用频域块自适应滤波（FBAF），收敛速度提升3倍
2. 非线性处理（NLP）模块：基于GRU网络的残差回声抑制，双讲场景下回声损耗增强（ERLE）达25dB
3. 延迟补偿模块：通过Jitter Buffer动态调整，支持±100ms的网络抖动

二、关键技术突破与工程实践

技术1：多模态感知的声学场景分类

依图构建了包含2000小时数据的声学场景库，覆盖：

• 稳态噪声（风扇、空调）
• 非稳态噪声（施工、交通）
• 混响环境（会议室、大厅）

通过CNN-LSTM混合模型实现毫秒级场景识别，准确率达92%。该分类结果用于动态调整：

• 噪声抑制阈值
• 回声消除步长
• 语音增强强度

技术2：低延迟架构设计

在WebRTC标准框架下，依图优化了音频处理流水线：

// 伪代码：音频帧处理流水线
void AudioProcessor::ProcessFrame(short* input, short* output) {
    // 1. 预处理：重采样与分帧
    Resampler::Convert(input, 16kHz);
    FrameSplitter::Split(input, frame_size=320);
    // 2. 并行处理：噪声抑制+回声消除
    #pragma omp parallel sections
    {
        #pragma omp section
        NoiseSuppressor::Process(frame);
        #pragma omp section
        EchoCanceller::Process(frame, ref_signal);
    }
    // 3. 后处理：增益控制与编码
    GainController::Adjust(frame);
    OpusEncoder::Encode(frame, output);
}

通过OpenMP并行化与SIMD指令优化，单帧处理延迟从15ms降至8ms。

技术3：自适应码率控制

依图实现了基于网络质量预测的码率自适应算法：

• 短期预测：利用卡尔曼滤波估计未来500ms的带宽
• 长期预测：通过LSTM模型分析历史10秒的丢包率模式

在30%丢包率下，语音MOS分仍能保持在3.8以上（5分制），相比固定码率方案提升22%。

三、开发者落地建议

1. 噪声抑制方案选型

方案类型	适用场景	计算复杂度	延迟
谱减法	稳态噪声、嵌入式设备	低	<5ms
深度学习	非稳态噪声、高音质需求	高	10-15ms
混合方案	通用场景	中	8-12ms

建议开发者根据设备算力选择：

• ARM Cortex-A53以下：采用轻量级谱减法
• 骁龙865以上：部署依图开源的NSNet模型

2. 回声消除调试要点

• 双讲检测：通过能量比与过零率联合判断，阈值设为-12dB
• 滤波器长度：根据房间尺寸调整，10m×10m会议室需2048点FFT
• 非线性处理：残差抑制增益不宜超过12dB，避免语音失真

3. 测试验证方法论

构建包含以下场景的测试集：

• 噪声类型：粉红噪声、婴儿啼哭、机械振动
• 网络条件：3G/4G/Wi-Fi切换、200ms抖动
• 设备组合：不同品牌麦克风/扬声器

采用主观听测+客观指标双重评估：

• 客观指标：PESQ、STOI、ERLE
• 主观听测：ABX测试，至少10名听音员评分

四、未来技术演进方向

依图正在探索以下前沿方向：

1. 空间音频处理：基于波束成形与HRTF模型实现3D语音定位
2. 神经声码器：将WaveNet与LPC结合，合成语音自然度提升40%
3. 端到端语音通信：用Transformer架构替代传统信号处理模块

在RTC Dev Meetup的交流中，依图技术团队强调：语音处理没有银弹，需通过场景化设计、算法优化与工程调优的协同创新。开发者可关注依图开源的AudioSDK，获取噪声抑制、回声消除等核心模块的参考实现。