一、主动降噪（ANC）：基于物理声学的环境消噪技术

1.1 技术原理与核心机制

主动降噪（Active Noise Cancellation, ANC）通过反向声波抵消原理实现环境噪声抑制。其核心组件包括：

• 参考麦克风：采集环境噪声信号（如交通噪音、空调声）
• 处理芯片：执行实时傅里叶变换（FFT）分析噪声频谱
• 反相扬声器：生成与噪声相位相差180°的反向声波

典型实现公式为：

y(t) = x(t) - α * x(t-Δt)

其中α为增益系数，Δt为延迟补偿值。以Bose QC45为例，其ANC芯片可实现20-2000Hz频段的噪声抵消，延迟控制在5ms以内。

1.2 工程实现要点

1. 自适应滤波算法：采用LMS（最小均方）或NLMS（归一化LMS）算法，动态调整滤波器系数：

   def nlms_update(error, input_signal, step_size):
    # 归一化步长计算
    normalized_step = step_size / (np.dot(input_signal, input_signal) + 1e-6)
    return error * normalized_step * input_signal

2. 混合ANC架构：结合前馈式（Feedforward）与反馈式（Feedback）结构，前馈处理高频噪声，反馈补偿低频残差。

1.3 典型应用场景

• 消费电子：TWS耳机（如Apple AirPods Pro）、头戴式降噪耳机
• 工业领域：工厂设备操作台、航空舱内降噪系统
• 医疗场景：MRI设备运行时的环境隔音

二、通话降噪（CNC）：聚焦人声增强的语音处理

2.1 技术特征与实现路径

通话降噪（Clear Voice Capture, CVC）专注于提升语音通信质量，核心目标包括：

• 抑制背景噪声（如风噪、键盘声）
• 增强语音可懂度
• 消除回声（AEC）

典型处理流程：

1. 双麦阵列信号采集：主麦采集语音+噪声，参考麦采集纯噪声
2. 波束成形（Beamforming）：通过空间滤波增强目标方向信号
3. 后处理算法：
   • 谱减法（Spectral Subtraction）：

     |Y(ω)|² = max(|X(ω)|² - β|N(ω)|², 0)

   • 维纳滤波（Wiener Filter）：

     H(ω) = |S(ω)|² / (|S(ω)|² + α|N(ω)|²)

2.2 工程优化方向

1. 多模态融合：结合骨传导传感器（如华为FreeBuds Pro）检测颌骨振动，提升嘈杂环境下的语音拾取精度。
2. 动态噪声分类：通过机器学习模型识别噪声类型（如突发噪声vs持续噪声），调整处理策略。

2.3 行业应用案例

• 车载系统：特斯拉Model 3的语音控制系统
• 会议设备：Poly Studio X系列视频会议终端
• 助听器：瑞声达Enzo Q的智能降噪功能

三、AI降噪：深度学习驱动的智能消噪方案

3.1 技术架构与创新点

AI降噪基于深度神经网络（DNN）实现端到端噪声抑制，典型模型包括：

• CRN（Convolutional Recurrent Network）：结合CNN的空间特征提取与RNN的时序建模
• Demucs：基于U-Net架构的时频域联合处理
• Transformer架构：如SepFormer实现长序列依赖建模

训练数据构建示例：

# 生成带噪语音数据
def add_noise(clean_speech, noise, snr_db):
    clean_power = np.mean(clean_speech**2)
    noise_power = np.mean(noise**2)
    required_gain = np.sqrt(clean_power / (noise_power * 10**(snr_db/10)))
    return clean_speech + required_gain * noise

3.2 性能对比与选型建议

指标	ANC	CNC	AI降噪
延迟	1-10ms	5-20ms	20-100ms
计算复杂度	低	中	高
噪声类型适应	稳态噪声	非稳态噪声	全类型噪声
硬件要求	专用DSP	通用MCU	GPU/NPU

3.3 部署优化策略

1. 模型压缩：采用知识蒸馏将CRN-32模型压缩至CRN-8，参数量减少75%
2. 量化加速：8bit定点量化使推理速度提升3倍（测试于RK3566平台）
3. 动态调度：根据噪声水平切换模型（轻量级/全量级）

四、技术选型与工程实践指南

4.1 场景化技术匹配

• 实时通信场景：优先选择CNC+AI降噪组合（如Zoom会议解决方案）
• 消费电子设备：ANC（硬件）+AI降噪（软件）的混合方案
• 工业物联网：基于边缘计算的AI降噪部署（如西门子工业AI盒子）

4.2 开发工具链推荐

1. ANC开发：ADI的SigmaDSP算法库、Cirrus Logic的ANC工具包
2. CNC实现：高通QCC517x蓝牙音频SDK、CSR8675音频框架
3. AI降噪：TensorFlow Lite for Microcontrollers、ONNX Runtime

4.3 性能测试方法论

1. 客观指标：
   • PESQ（语音质量感知评价）：1-5分制
   • STOI（短时客观可懂度）：0-1范围
   • 降噪深度：dB级测量
2. 主观测试：
   • MUSHRA（多刺激隐式参考打分）
   • 噪声环境下的语音识别准确率测试

五、未来技术演进方向

1. 多模态融合：结合视觉信息（如唇动检测）提升降噪精度
2. 个性化适配：通过用户耳道模型定制ANC曲线
3. 超低功耗设计：基于RISC-V架构的专用降噪芯片
4. 实时AI推理：通过模型剪枝实现1mW级功耗的AI降噪

结语：三种降噪技术并非替代关系，而是互补性存在。开发者应根据具体场景（延迟要求、计算资源、噪声特性）进行技术组合，例如在TWS耳机中采用”ANC硬件+CNC算法+轻量级AI后处理”的三层架构，实现最佳用户体验与成本平衡。随着神经形态计算的发展，未来有望出现统一框架下的智能噪声控制解决方案。