思必驰周强：AI赋能传统信号技术，重塑实时音频通话体验

作者：沙与沫2025.12.19 15:01浏览量：3

简介：思必驰周强从AI与传统信号技术融合的角度，深入解析实时音频通话中的技术突破与应用实践，为开发者提供可落地的解决方案。

一、实时音频通话的技术演进：从信号处理到AI赋能

实时音频通话的技术基础可追溯至20世纪中叶的脉冲编码调制（PCM）技术，其通过采样、量化和编码将模拟信号转换为数字信号，奠定了语音通信的数字化基础。然而，传统信号处理技术（如回声消除、噪声抑制）在复杂场景下面临三大挑战：

  1. 非线性失真补偿：传统自适应滤波器对声学路径突变（如移动终端）的响应速度不足，导致回声残留；
  2. 动态噪声适应性：固定阈值的噪声抑制算法难以应对突发噪声（如键盘敲击声、交通噪声）；
  3. 带宽效率瓶颈：G.711等窄带编码在低比特率下音质严重下降，而宽带编码（如G.722）需更高算力支持。

AI技术的引入为上述问题提供了突破性解决方案。以思必驰的实时音频处理架构为例，其通过深度神经网络（DNN）实现端到端优化：

  • 回声消除模块：采用LSTM网络建模声学路径的非线性特征，相比传统NLMS算法，收敛速度提升3倍，回声残留降低15dB；
  • 噪声抑制模块：基于CRNN（卷积循环神经网络）的时频域联合建模，可动态识别200+种噪声类型，信噪比提升达10dB；
  • 带宽扩展模块：通过GAN（生成对抗网络）生成高频分量，在16kbps码率下实现接近32kbps的音质。

技术落地建议：开发者可优先在回声消除和噪声抑制环节引入AI模型，通过TensorFlow Lite或ONNX Runtime实现边缘设备部署，平衡算力与效果。

二、AI与传统信号技术的协同设计范式

AI并非替代传统信号处理，而是通过“数据驱动+模型优化”实现协同增强。以思必驰的实时音频引擎为例，其架构包含三层：

  1. 信号预处理层：传统技术完成基础操作（如分帧、加窗、FFT），降低AI模型输入复杂度；
  2. AI增强层：DNN模型处理非线性问题（如声源定位、残差噪声消除），输出特征图供后端处理；
  3. 后处理层：传统技术进行最终编码（如Opus）和传输优化（如Jitter Buffer）。

关键技术点：

  • 特征融合：将传统信号处理的时域特征（如过零率）与AI提取的频域特征（如梅尔频谱）拼接，提升模型鲁棒性；
  • 轻量化设计：采用知识蒸馏技术将大模型压缩为MobileNet结构，在ARM Cortex-A53上实现10ms级延迟；
  • 实时性保障：通过WARP-C++库优化矩阵运算，结合硬件加速（如NEON指令集），确保48kHz采样率下的实时处理。

代码示例（基于PyTorch的轻量化噪声抑制模型）： 

  1. import torch
  2. import torch.nn as nn
  4. class LightweightNS(nn.Module):
  5.     def __init__(self):
  6.         super().__init__()
  7.         self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
  8.         self.lstm = nn.LSTM(32*16, 64, batch_first=True)  # 假设输入为16帧频谱
  9.         self.fc = nn.Linear(64, 16*257)  # 输出掩码
  11.     def forward(self, x):
  12.         x = torch.relu(self.conv1(x))  # 传统卷积提取局部特征
  13.         x = x.view(x.size(0), x.size(1), -1)
  14.         _, (h_n, _) = self.lstm(x)  # LSTM建模时序依赖
  15.         mask = torch.sigmoid(self.fc(h_n[-1]))
  16.         return mask.view(-1, 16, 257)  # 生成频域掩码

三、典型应用场景与性能指标

  1. 远程会议场景：

    • 需求：多发言人切换、背景噪声抑制、低延迟交互
    • 解决方案：采用级联式AI模型（先定位声源再抑制噪声），结合传统波束成形技术，实现8ms端到端延迟，语音清晰度（PESQ）达4.2

  2. 智能车载场景：

    • 需求：高速移动下的回声消除、风噪抑制、多麦克风阵列处理
    • 解决方案：基于空间滤波的传统波束成形与AI残差消除结合，在120km/h车速下回声返回损失（ERL）≥20dB

  3. IoT设备场景：

    • 需求：超低功耗、内存占用小、自适应环境噪声
    • 解决方案：采用量化感知训练（QAT）将模型压缩至500KB，在STM32H7上运行功耗＜50mW

性能对比数据（思必驰实验室测试）：
| 指标 | 传统方案 | AI+传统方案 | 提升幅度 |
|——————————|—————|——————-|—————|
| 回声残留（dB） | -8 | -23 | 187.5% |
| 噪声抑制（SNR） | 12 | 22 | 83.3% |
| 码率效率（kbps/PESQ） | 32/3.8 | 16/4.1 | 50%算力节省，7.9%质量提升 |

四、未来趋势与开发者建议

  1. 模型轻量化：通过神经架构搜索（NAS）自动优化网络结构，例如思必驰开发的AutoSpeech框架可将模型参数减少60%而性能不变；
  2. 多模态融合：结合视觉信息（如唇动）提升语音增强效果，实验表明在非稳态噪声下可额外提升2dB信噪比；
  3. 标准化接口：推动AI音频处理模块的标准化（如RFC 8865定义的WebRTC扩展），降低集成成本。

开发者行动清单：

  • 优先评估场景需求（如延迟敏感型选LSTM，算力受限型选TCN）；
  • 利用开源工具链（如SpeexDSP+TensorFlow）快速验证；
  • 关注行业标准（如3GPP TS 26.445对AI编码器的规范）。

AI与传统信号技术的深度融合，正在重新定义实时音频通话的质量边界。通过思必驰的实践可见，只有兼顾理论创新与工程落地，才能实现技术价值最大化。

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