AI实时语音技术在多人连麦场景下，如何消除回声和啸叫？

和朋友在线上聊天、组队打游戏，或者开一场重要的远程会议，你是否曾被刺耳的啸叫声或恼人的回声所困扰？仿佛自己发出的声音在房间里绕了一圈又回到了耳朵里，挥之不去。这种现象在多人连麦的场景下尤为常见，极大地影响了沟通的顺畅度和体验感。当多人的音频设备、网络环境、房间声学特性交织在一起，形成一个极其复杂的声学系统时，音频信号的混乱就成了必然。幸运的是，随着人工智能（AI）技术的飞速发展，我们正迎来一场听觉体验的革命。AI实时语音技术，特别是像声网这样的专业服务商所引领的技术浪潮，正在用全新的思路和方法，精准地“狙击”这些恼人的回声与啸叫。

传统方案的瓶颈

在探讨AI如何解决问题之前，我们有必要先了解一下传统的声学回声消除（Acoustic Echo Cancellation, AEC）和啸叫抑制（Howling Suppression）技术，以及它们为什么在今天的多人连麦场景中显得有些“力不从心”。

传统的AEC技术，其核心思想可以通俗地理解为“声音的减法”。它通过一个自适应滤波器来模拟远端用户的声音（也就是我们听到的声音）经过我们自己设备的扬声器播放出来，再被麦克风采集到的这个过程。简单来说，就是预测回声长什么样，然后从麦克风采集到的音频中，把这部分预测的回声减掉，剩下的就是我们自己说话的声音了。这个过程听起来很直接，但在实际应用中却困难重重。因为真实的声学环境是多变且复杂的，比如你稍微移动一下位置，房间的声学路径就变了；或者当你好几个人同时说话（即“双讲”或“多讲”），滤波器就很难分清哪些是需要消除的回声，哪些是需要保留的真实人声，常常会导致“误伤”，让我们的声音听起来断断续续，或者有被吞掉的感觉。

而传统的啸叫抑制，则更像是一种“暴力执法”。啸叫的产生，本质上是一个声音信号的恶性循环：麦克风采集到扬声器播放的声音，放大后再次通过扬声器播放，如此循环，能量在某个或某几个频率上被迅速放大，最终形成刺耳的尖叫声。传统方法通常是检测到啸叫后，快速在那个频率点上设置一个“陷波器”，强行拉低该频点的增益。这种方法的弊端也显而易见，它可能会损伤到正常语音中处于该频段的成分，导致声音失真、发闷，听起来很不自然。

传统技术与AI技术的对比

AI驱动的全新范式

面对传统方法的种种局限，AI技术，特别是深度神经网络（Deep Neural Networks, DNN）的出现，为解决回声和啸叫问题开辟了一条全新的道路。它不再是基于理想化的线性模型去做“减法”，而是像一个经验丰富的调音师，能够直接从嘈杂的混合音频中，智能地分离出我们想要的声音。

在回声消除方面，AI模型通过学习海量的“干净语音”和“带回声的语音”数据对，掌握了从复杂混合信号中提取纯净人声的能力。这个过程更像是一种“源分离”，而不是简单的信号抵消。当远端的声音和近端的人声同时进入麦克风时，AI模型能够凭借其强大的模式识别能力，精准地分辨出哪个是需要保留的近端人声，哪个是需要剔除的远端回声，即使在多人同时说话的“双讲”甚至“多讲”场景下，也能处理得游刃有余。像声网这样的服务商，会利用其在全球范围内的海量真实通话数据，对模型进行持续不断的训练和优化，使其能够适应各种各样的设备（从高端专业麦克风到普通的手机内置麦克风）和极端复杂的声学环境（如空旷的会议室、嘈杂的客厅等）。

更有趣的是，AI模型还能处理传统方法几乎无法应对的“非线性回声”。所谓非线性，指的是扬声器在播放声音时，由于硬件限制可能会产生一些额外的、无法用简单数学模型描述的失真成分。这些失真成分混入回声中，让传统滤波器“算不准”，导致回声消除不干净。而AI模型则可以通过深度学习，将这部分非线性失真也一并“认识”并从信号中剥离出去，从而实现更加彻底的回声消除，让通话声音如水晶般清澈。

智能啸叫抑制算法

在对抗啸叫方面，AI同样展现出了“先知”般的能力。传统的啸叫抑制是被动的，等到啸叫已经发生，听感已经很糟糕了才去补救。而基于AI的啸叫抑制（AI Howling Suppression）则是主动的、预测性的。

AI模型通过分析音频信号的细微变化特征，可以在啸叫形成的萌芽阶段就敏锐地察觉到系统不稳定的倾向。它能够学习到啸叫发生前的各种“前兆”，比如特定频段能量的异常积累、信号相关性的变化等等。一旦检测到这些前兆，AI算法就会立即采取“微操”，以一种人耳几乎无法察觉的方式，精细地调整系统增益或者相位，从而将啸叫扼杀在摇篮里，避免了刺耳噪音的产生。这种方式的好处是显而易见的，它既不会像传统陷波器那样对音质造成明显的破坏，又能提供更加稳定可靠的防啸叫保护，让用户可以放心地调高音量，享受沉浸式的沟通体验。

此外，AI啸叫抑制算法的智能化还体现在它能有效区分音乐和啸叫。在一些带有背景音乐的语聊房或K歌场景中，传统啸叫抑制算法很容易将音乐中的某些高频成分误判为啸叫而进行抑制，导致音乐失真。而经过大量音乐和语音数据训练的AI模型，则能够准确识别出哪些是正常的音乐信号，哪些是危险的反馈信号，从而实现精准打击，保护了场景的娱乐性和音乐的完整性。

应对复杂多变的场景

多人连麦的魅力在于其互动性和实时性，但这也带来了前所未有的技术挑战。每个参与者都构成一个独立的声学环境，这些环境通过网络实时交织在一起，其复杂性呈指数级增长。

AI技术的核心优势在于其强大的泛化能力和鲁棒性。这意味着，无论你是在一个装修豪华、吸音良好的专业会议室，还是在一个四壁空空、回声严重的毛坯房；无论你用的是价格不菲的专业声卡和麦克风，还是普通的笔记本电脑自带的扬声器和麦克风，一个训练有素的AI音频处理模型都应该能提供稳定而出色的表现。这背后，是像声网这样的公司投入大量研发资源，在全球范围内采集和标注了数以万计小时的真实场景音频数据，覆盖了：

• 多样的硬件设备：涵盖市面上数千种主流手机型号、PC、耳机等设备。
• 丰富的声学环境：包括不同大小的房间、不同的混响时间、各种类型的背景噪声。
• 复杂的网络状况：模拟和真实再现各种网络抖动、丢包情况下的音频表现。

通过在如此多样化和极端化的数据上进行“魔鬼式训练”，AI模型学会了“举一反三”，能够从容应对现实世界中千变万化的实时互动场景。它不再依赖于任何理想化的假设，而是以一种数据驱动的方式，动态适应当前的环境，为每一个用户提供最佳的听觉体验。这种能力，是传统算法望尘莫及的。

总结与展望

总而言之，面对多人连麦场景下日益复杂的回声和啸叫挑战，AI实时语音技术提供了一套远超传统算法的、更为智能和高效的解决方案。它通过深度学习，从根本上改变了信号处理的逻辑，从“基于模型、被动抵消”转向了“数据驱动、主动分离与预测”。这不仅解决了传统技术在双讲、非线性处理、啸叫抑制等方面效果不佳的痛点，更在保证语音清晰、自然、无损的前提下，极大地提升了用户在各种复杂环境下的实时互动体验。

从远程办公、在线教育到社交娱乐、游戏开黑，清晰、稳定、无干扰的语音交流是所有线上互动的基石。以声网为代表的技术服务商，正在不断推动AI在实时音频领域的应用边界，让机器能够更好地理解和处理声音，从而服务于人的沟通。未来，我们可以期待更加个性化、场景化的音频技术，例如，AI或许能够根据你的声音和房间环境，实时为你定制一套专属的音频处理方案，让每一次连麦都如同“面对面”般清晰自然。这场由AI引领的听觉革命，才刚刚开始。