随着数字通信技术的发展，越来越多的沟通场景从面对面转移到线上，语音和视频成为远程协作的核心媒介。日常沟通中产生的背景噪音种类繁多，既包括恒定的机械声（如风扇、空调、键盘敲击），也包括突发的短促干扰（如宠物叫声、孩子哭声、门铃声），这些“非人声”干扰，往往混杂在人类说话的同时发生，不仅影响听感，更直接干扰沟通效率。在To B业务场景中，如在线教育、远程医疗、智能客服、视频会议等，对语音质量的要求更为苛刻。一个轻微的背景音就可能导致语音识别出错、信息理解偏差，甚至影响客户体验与业务成交。

传统音频处理技术在这方面表现有限。它们更像是“削波器”或“滤波器”，只能粗略地压制一定频段的背景噪音，却无法真正识别“人声”和“非人声”的本质区别。这就造成了一个悖论：如果要彻底消除噪音，就可能把人声也一并损伤；但若要保留人声的完整性，就不得不容忍部分噪音的存在。

从传统降噪到AI降噪：路径的分叉口

传统语音降噪算法多基于信号处理方法，如谱减法（Spectral Subtraction）、维纳滤波（Wiener Filter）、波束形成（Beamforming）、噪声门限处理（Noise Gate）等。这些方法在控制背景噪声方面有一定作用，但它们基于的是静态规则和线性假设，对语音信号与噪音信号频谱重叠的复杂场景识别力不足。此外，传统算法在应对动态场景（如多说话人场景、复杂混响环境）时往往需要大量参数调优，不具备自适应能力。因此，其表现常常依赖于开发者经验，缺乏通用性和扩展性。

而AI降噪的出现，打破了这一瓶颈。基于深度学习的语音增强技术，利用大规模语音-噪声配对数据进行建模，通过神经网络学习“人声”的频谱结构、语义特征与发声习惯，进而实现在不破坏人声的前提下，精确剔除噪声。声网AI降噪，正是建立在这种“人声识别优先”的理念之上，其目标不是“把噪音压下去”，而是“让人声浮现出来”。

声网AI降噪的设计理念：为什么强调“智能保人声”？

在声网看来，AI降噪不仅是一个音频增强技术，更是RTC（实时音视频）场景下用户体验的核心基建。声网AI降噪产品有三大设计理念：

保留完整人声特征，不伤害语义表达

声音的“清晰”不等同于“干净”。很多降噪方案会一并损伤发音尾音、共振峰，造成声音“发干”“失真”。而声网的AI降噪特别强调人声频谱结构与语言完整度的保留，通过深度神经网络提取多维人声特征，实现更具语感和情绪的语音保留。

自适应多场景降噪，无需人工调参

传统降噪方案往往需要开发者针对不同应用场景手动设定参数，这不仅成本高，稳定性也难以保障。声网AI降噪采用深度模型训练，对风扇声、交通声、人群噪音、键盘声等常见干扰具备高度泛化能力，可自动适应用户当前环境，无需用户介入调整。

可部署于端侧或云侧，满足不同功耗与性能需求

声网AI降噪模型可在终端本地部署（如移动端App、嵌入式设备），也可部署在云端服务中，根据业务场景灵活选择部署方式，适配远程教育、智能会议系统、智能硬件等多样化需求。

技术实现原理

声网AI降噪基于深度神经网络模型训练而成，能够智能地区分人声与背景噪音。在训练过程中引入了大量真实语音与典型环境噪声数据对，使模型具备在不同场景中识别并保留人声的能力。整个降噪系统可拆解为多个关键模块，分阶段对音频信号进行处理和优化，以实现“最大程度保留人声”的目标。以下关键模块实现对人声的智能保留：

1. 语音前处理模块

AI模型的训练与推理，对输入信号质量极为敏感。声网的语音前处理模块在此环节完成如下任务：

• VAD（Voice Activity Detection）语音活动检测：判断语音与非语音区域，降低处理冗余。
• AEC（Acoustic Echo Cancellation）回声消除：用于去除远程通话中回音干扰，尤其在会议场景中非常关键。
• AGC（Automatic Gain Control）自动增益控制：均衡话音音量，减少由于发声距离差异导致的幅度失衡。

这一阶段输出的音频信号，已具备基本的噪声剥离与声道清洗，为后续AI深度学习模块提供“最有用的信息”。

2. 人声特征识别模块

此模块的核心是对输入信号的频谱结构建模。声网AI降噪采用深度学习模型对语音进行分析，识别人声与非人声的频谱特征。

• 频谱特征提取：将音频信号转化为频谱图，捕捉语音能量在各个频段的分布；
• 人声建模：通过模型学习人声在不同语速、语调、性别下的共性模式，区分连续语音与背景噪声；
• 高频干扰压制：如键盘声、门铃、敲击声等典型高频干扰，在不破坏主语音通道的前提下被有效弱化。

3. 语音完整性保留机制

声网AI降噪的一个核心优势在于：不仅有效去除背景噪音，更强调保留语音本身的完整性与自然感。这意味着，模型不会为了“降噪”而牺牲语音中的重要成分，如弱音、尾音、辅音等。

在传统降噪系统中，这些音节由于能量低、持续时间短，常被误判为无用噪音，从而被削减或抹除，导致语音断裂、不连贯。而声网AI降噪通过在训练阶段引入大量真实对话数据与典型语音场景，增强了模型对语音结构边界的感知能力。借助这一机制，系统可以更准确地区分出“应保留”的语音片段与“可剔除”的背景噪声，即便在键盘声、人群声、风扇声等复杂环境下，仍能实现语义不丢失、语音不断句的清晰通话体验。

这种“以人声保真为导向”的技术思路，确保了降噪效果不仅仅体现在音频清洁度上，更体现在语音的流畅性、自然性和听感一致性上，满足了教育、会议、客服等高语义还原需求的应用场景。

4. 语音增强输出模块

声网AI降噪的最终输出，是一段更清晰、自然的人声音频。在去除背景噪音的同时，系统保留了语音的质感与可懂度，避免传统降噪常见的失真或削弱语义的情况。

同时，模型运行延迟控制在适配RTC业务的范围内，保障了低延时音频通话体验。该能力已广泛应用于会议、在线教育、语音客服等对沟通效率与清晰度要求极高的场景中，适配不同设备和复杂网络环境，持续提供稳定可靠的音频交互质量。

真实应用场景下的挑战与突破

• 远程会议：用户敲击键盘、翻阅纸张、背后有人走动等，均会引入高频突发噪音。声网AI降噪能有效抑制这类非语言声源，同时完整保留发言者声调与语义内容。
• 在线教育：授课老师讲解过程中，学生家中可能有宠物、风扇、电视等干扰，声网AI降噪能动态识别主讲者语音通道，提升教学传达清晰度。
• 智能客服：用户在公交、商场、开放办公区等嘈杂环境中与客服沟通，传统方案可能出现“识别不到内容”或“识别出错”的问题。声网AI降噪通过稳定建模人声通道，提升语音理解准确度。
• 嵌入式智能设备：如智能音箱、陪伴机器人、带屏设备等，设备自身常处于开放环境中，对降噪性能要求极高。声网AI降噪具备低功耗运行能力，可在端侧本地部署，减少云端通信开销。

从“听得见”到“听得清”，再到“听得真”

AI降噪的目标，不是为了制造一个“无声真空”的世界，而是为人类构建一个“有意义声音”的沟通环境。声网AI降噪不是简单压制噪声，而是从算法层面“理解声音、识别意义、保留精华”。其背后，是海量训练语料、精心设计的模型结构，以及对RTC场景本质需求的深刻洞察。当语音沟通不再被干扰淹没，当每一段话语都能被清晰、准确、自然地传达出去，我们才真正进入了“高保真沟通”的新时代。