自动噪声抑制算法对实时性有要求吗？

在实时音视频场景中，开发者常常会遇到这样一个问题：开启自动噪声抑制（ANS）后，声音确实更干净了，但为什么“延迟”似乎变高了？那么问题来了：自动噪声抑制算法对实时性到底有没有要求？它会不会成为实时音视频系统中的延迟瓶颈？

答案是：有要求，而且非常高。

但它的“实时性要求”并不是简单的“越低延迟越好”，而是一个工程上的平衡问题——在降噪效果、计算复杂度、模型结构、端侧性能、整体链路延迟之间做取舍。

一. 什么是自动噪声抑制（ANS）？

自动噪声抑制（Automatic Noise Suppression，ANS）是一种音频前处理算法，目标是：在尽可能保留人声细节的前提下，抑制或消除背景噪声。

在真实场景中，常见噪声包括：键盘敲击声、空调与风扇声、环境人声、交通噪声、室外风噪等。

在实时音视频系统中，ANS通常并不是单独存在的，而是和以下模块一起构成完整的音频前处理体系：

• AEC（Acoustic Echo Cancellation，回声消除）
• AGC（Automatic Gain Control，自动增益控制）
• VAD（Voice Activity Detection，语音活动检测）

典型的处理链路是：采集 → AEC → ANS → AGC → 编码 → 网络传输

注意这里的一个关键点：自动噪声抑制（ANS）发生在编码之前。

这意味着，它的处理耗时会直接叠加进整条实时音视频链路的端到端延迟。也正因为如此，ANS对实时性的要求极其敏感。

二. 什么叫“实时性”？它远比一个数字复杂得多

很多人在讨论实时性的时候，习惯用一个简单的指标来衡量，比如 “总延迟是多少毫秒”。但在真正的实时音视频工程中，这样的理解太片面了。从工程角度看，实时性至少包含三个层面

1. 算法内部延迟

先从最基础的说起。自动噪声抑制（ANS）这样的算法本身就会引入一定的处理时间。这包括：

• 每一帧需要处理的音频数据长度（例如 10 ms、20 ms）
• 模型推理所需的计算时间
• 以及必要的历史帧缓存以支持算法运算

这些时间都会变成延迟的一部分。如果你的模型每帧要等 20 ms 的数据才能开始处理，那么这 20 ms 就已经是不可避免的延迟了。即便推理只耗时几毫秒，这些帧结构本身的等待也是延迟的重要组成部分。

从音频处理中典型的分帧和频域分析机制来看，这种结构性的延迟是算法“设计上”的一部分，而不是简单通过优化就能消除的。

2. 缓冲与帧结构延迟

在实时音频处理中，数据并不是一条条“流”直接送进嘴里就能处理的。通常需要先把麦克风采集的连续信号 分帧、加窗、变换 成更适合处理的形式（如频谱）。这意味着：

• 为了进行一帧处理，需要先“积累”一段时间的数据
• 这段时间往往至少是 10 ms 或更高
• 只有等够了一帧数据，算法才可能开始处理

所以，从结构上讲，即便算法本身非常快，它也必须先等待帧完整到达，这本身就形成了延迟。这一点在实时音频处理系统中是非常常见的现象，它并不是某个具体算法的问题，而是由音频处理的时间窗机制决定的。

3. 端到端延迟

最后，也是最关乎用户体验的一层是真正意义上的 端到端延迟。它并不只包括算法内部的延迟和帧结构延迟，还包括：

• 设备采集和驱动层缓冲
• 音频前处理（包括 ANS、AEC 等）
• 编码器和解码器的处理时间
• 网络传输延迟（抖动、队列、拥塞等）
• 最终播放缓冲

每一项都会叠加形成最终的用户感知延迟。

所以，即便 ANS 只增加了 10–15 ms，会不会有影响？

答案是：会。

这不是因为 10 ms 看起来很大，而是因为整个系统的延迟结构本身就非常紧张。端到端的预算本来就有限，一旦某一个环节消耗了过多时间，整体体验就会被拉高。因此，理解“实时性”不能只盯着一个数字，而需要从三层结构去看：

• 算法内部产生的延迟
• 音频数据组织和缓冲机制引入的延迟
• 整条链路和用户感知上的延迟累计

只有把这些维度都考虑进去，我们才能理解为什么在实时音视频中 ANS 对延迟如此敏感。

三. 自动噪声抑制（ANS）为什么会影响实时性？

ANS 之所以会对实时性构成明显影响，是由音频处理的基本原理和实时系统的约束共同决定的。影响主要来自以下三个根本因素：

1. 频域处理依赖时间窗口

传统的噪声抑制算法（例如基于谱减法或 Wiener 滤波的经典方法）都是在频域完成噪声分析与抑制的，而频域处理本质上依赖一个时间窗口：

要进行频谱分析，必须先积累一定长度的语音数据，然后再做短时傅里叶变换（STFT）等运算，将时间信号转换为频率域表示。时间窗口越长，频率分辨率越高，噪声估计越精确，降噪效果也更好；但这同时意味着必须等够一段时间才能开始处理。这种时间窗引入的延迟是结构性、不可绕过的。

这种设计在离线或非实时处理里并不成问题，但在实时场景中，它直接变成了延迟来源。

2. 深度学习模型需要推理时间

近年来实时噪声抑制越来越多采用深度学习模型，例如单向递归网络（RNN）、因果卷积网络（Causal CNN）流式 Transformer 等。这些模型在语音增强质量上表现优异，但它们的推理时间并不是免费的，模型规模越大、参数越多、层数越深，推理耗时越高。即便单帧推理只需几毫秒，对于延迟预算紧张的实时音视频系统来说，这几毫秒仍然是显著的消耗。尤其在移动端或算力受限的设备上，模型推理时间成为延迟的直接贡献者，如果没有量化、剪枝和加速优化，实际延迟可能被放大几十毫秒甚至更多。

优秀的神经网络降噪效果背后往往伴随着更高的计算负担，而这正是影响实时性的核心因素之一。

3. 因果性限制：实时不能“看未来”

在离线场景中，效果最好的噪声抑制算法往往可以访问未来帧信息，例如双向 RNN 或非因果卷积网络等，它们同时利用过去和未来上下文来提高效果。

但在实时音视频处理里，不存在未来帧。算法只能依赖当前和历史信息做推理，这就要求模型必须在信息不完整的情况下做决策。

• 当前帧只能基于已到达的历史内容进行判断
• 不能使用未来未到达的数据

这种信息约束是实时系统的本质要求，也直接导致实时模型的性能上限通常低于非实时模型。在实际实现时，我们甚至常常要牺牲一部分降噪质量，以满足这种严格的因果性和低延迟要求。

四. 不同场景对ANS实时性的要求差异

实时性并不是一个固定标准，它和具体应用场景密切相关。不同业务对延迟容忍度的差异，直接决定了ANS设计的侧重点。

1. 在线会议

多人交互、频繁打断是在线会议的典型特征。在这种场景中，如果整体延迟超过某一临界值（比如约 200 ms），谈话节奏会明显紊乱，抢话不顺畅、对话体验下降。为了避免这种感知上的卡顿，ANS设计必须控制在非常低的延迟内，这对算法结构和处理速度提出了严格要求。

2. 游戏语音

在实时竞技类游戏中，语音延迟的容忍度更低。因为玩家需要将语音指令与操作同步，如果延迟超过 ~80 ms，就会明显影响行为判断和配合效率。这使得游戏语音往往更倾向于优先保证低延迟，而不是极限抑噪。

3. 互动直播

直播场景呈现出不均衡的实时性要求：

• 主播端：需要极低的延迟以保证互动节奏
• 观众端：稍微高一点的延迟也能接受，以换取更强的降噪效果

这种差异化需求使得工程实现常常对主播端和观众端采取不同的ANS设计方案。

4. AI 语音 Agent / 智能客服

这个场景的挑战更复杂，因为延迟不仅影响用户体验，还会影响语音识别、打断检测和 TTS 交互逻辑。

高延迟可能导致：

• ASR 识别反应变慢
• 打断检测失效
• 对话节奏生硬

因此，在这种交互式体验中，对实时性的要求往往比纯通信场景更苛刻。

结语

从算法内部处理到帧级缓冲，从端到端传输到用户感知，每一层都可能消耗时间。ANS 会影响实时性，主要在于：

• ANS 本质上是音频前置处理的一部分，它发生在编码之前，因此其任何处理时间都会直接叠加到端到端延迟中。
• 实时性不是一个单一数字，而是由算法内部延迟、帧级缓冲延迟以及整个链路的叠加延迟构成的综合指标。
• ANS 影响实时性的三大根本因素是：频域处理对时间窗的依赖、深度学习模型的推理计算成本，以及实时系统中不可使用未来帧的因果性限制。
• 不同业务场景对延迟的容忍度不同，这将直接影响 ANS 的设计策略和优化方向。

ANS 是整个音频处理 3A（AEC、ANS、AGC）体系中的一环，其延迟贡献虽然看似毫秒级，但却是端到端延迟预算中不可忽视的一笔。合理设计和工程优化后的 ANS，并不会成为系统瓶颈，反而能在保证语音清晰度的前提下，有效提升终端用户的实时交互体验。