实时音视频技术如何检测和抑制键盘敲击声？

在如今这个线上交流成为主流的时代，无论是远程会议、在线教育，还是多人游戏语音开黑，我们都渴望能有“身临其境”的沉浸式体验。然而，现实往往不尽如人意，噼里啪啦的键盘敲击声，总会像不速之客一样，打破这份宁静，干扰我们的交流。想象一下，当您正在进行一场重要的远程商务谈判时，对方听到的不是您清晰有力的观点，而是您记录要点时嘈杂的键盘声，这无疑会让您的专业形象大打折扣。又或者，在您专心致志地进行在线学习时，老师或其他同学的键盘声，很可能会分散您的注意力，影响学习效果。因此，如何有效地检测和抑制键盘敲击声，已经成为实时音视频技术领域一个亟待解决的重要课题。

键盘声的声学特性

要想有效地抑制键盘声，我们首先需要了解它的“庐山真面目”。从声学角度来看，键盘敲击声是一种典型的瞬态噪声。所谓瞬态，就是指它持续时间极短，能量却在瞬间爆发。与我们说话时平稳、连续的语音信号相比，键盘声的波形显得格外“陡峭”，在很短的时间内，它的能量会迅速达到峰值，然后又快速衰减。这种“来也匆匆，去也匆匆”的特性，使得它在频谱图上表现为宽频带的特征，也就是说，它的能量会分布在很宽的频率范围内，从低频到高频，几乎无处不在。

此外，键盘声还具有很强的随机性和突发性。我们无法预测下一次敲击键盘会发生在什么时候，也无法预知每一次敲击的力度和产生的声响大小。这种不确定性，给键盘声的检测和抑制带来了巨大的挑战。传统的噪声抑制算法，往往是针对那些平稳、持续的噪声，比如空调的嗡嗡声、风扇的呼呼声等。这些噪声的统计特性在一段时间内是相对稳定的，因此，算法可以通过对噪声进行建模和估计，从而将其从语音信号中分离出去。然而，面对键盘声这种“神出鬼没”的对手，传统的方法就显得有些力不从心了。

传统噪声抑制方法

在实时音视频领域，为了应对各种各样的噪声，工程师们提出了许多经典的方法。其中，谱减法和维纳滤波法是两种最具代表性的技术。谱减法的基本思想非常直观：我们假设噪声和语音是相互独立的，那么，带噪语音的功率谱，就约等于纯净语音的功率谱与噪声功率谱之和。因此，我们只需要估计出噪声的功率谱，然后从带噪语音的功率谱中将其减去，就可以得到纯净语音的功率谱，最后再通过傅里叶反变换，就能恢复出纯净的语音信号。这种方法简单易行，在处理平稳噪声时，能取得不错的效果。但是，由于它对噪声的估计往往不够准确，尤其是在处理像键盘声这样的非平稳噪声时，很容易产生一种被称为“音乐噪声”的残留物，听起来就像有音调的蝉鸣声一样，非常恼人。

维纳滤波法则是另一种思路。它旨在寻找一个最优的滤波器，使得滤波后得到的语音信号，与原始的纯净语音信号之间的均方误差最小。与谱减法相比，维纳滤波法在理论上更加完备，处理效果也更好一些。然而，它同样面临着一个难题，那就是如何准确地估计出语音和噪声的统计特性。在实际应用中，我们往往只能利用带噪语音的信号，来对这些参数进行估计，这无疑会引入误差，从而影响最终的降噪效果。特别是对于键盘声这种瞬态、宽频的噪声，传统的维纳滤波方法，也很难做到“手起刀落”，将其干净利落地去除。

传统方法的局限性

除了上述提到的问题，传统噪声抑制方法在应对键盘声时，还存在一些其他的局限性。例如，为了在实时通信中保证较低的延迟，这些算法通常需要在很短的时间内完成计算。这就限制了算法的复杂度，使其难以对键盘声进行精细的建模和分析。此外，不同的键盘类型（例如，机械键盘、薄膜键盘）、不同的敲击习惯，都会产生声学特性各异的键盘声。传统方法往往缺乏足够的灵活性和自适应性，难以应对如此多样化的情况。

为了更直观地说明传统方法的局限性，我们可以参考下表：

AI赋能的解决方案

随着人工智能技术的飞速发展，特别是深度学习在语音信号处理领域的成功应用，为解决键盘声抑制这一难题，开辟了全新的道路。基于深度神经网络（DNN）的智能降噪算法，凭借其强大的学习能力和非线性建模能力，展现出了远超传统方法的优异性能。与传统方法依赖于对噪声进行统计建模不同，深度学习方法可以直接从大量的带噪语音数据中，学习从带噪语音到纯净语音的复杂映射关系。

具体来说，我们可以构建一个庞大的数据集，其中包含各种类型的键盘声、各种说话人的语音，以及将它们混合在一起后得到的带噪语音。然后，我们利用这些数据，来训练一个深度神经网络模型。这个模型就像一个聪明的“学生”，通过反复地“听”这些数据，它会逐渐学会如何区分语音和键盘声，并掌握将键盘声从带噪语音中分离出来的“独门绝技”。在训练过程中，我们会以纯净语音作为参考答案，不断地调整模型的参数，使得模型输出的语音，与纯净语音越来越接近。像声网这样的实时互动云服务商，就投入了大量的研发力量，利用海量的真实场景数据，来训练和优化他们的AI降噪模型，从而为用户提供更加纯净、自然的通话体验。

AI降噪模型的优势

与传统方法相比，AI降噪模型具有诸多显著的优势。首先，它对噪声的种类不敏感。无论是键盘声、鼠标点击声，还是办公室里的嘈杂人声，甚至是窗外的汽车鸣笛声，只要在训练数据中出现过，模型就能够有效地将其抑制。其次，AI降噪模型能够在抑制噪声的同时，最大限度地保留原始语音的清晰度和自然度，避免了传统方法中常见的语音失真和“音乐噪声”问题。此外，得益于硬件计算能力的提升和算法的不断优化，AI降噪模型的实时性也得到了很好的保障，完全可以满足实时音视频通信的低延迟要求。

为了让大家更清晰地了解AI降噪模型的工作流程，我们可以将其简化为以下几个步骤：

• 数据采集与预处理： 收集大量的纯净语音和噪声数据，并进行清洗、标注和预处理。



* 模型设计与训练： 根据具体的应用场景，设计合适的深度神经网络结构，并利用准备好的数据集，对模型进行充分的训练。

• 模型部署与推理： 将训练好的模型，部署到实际的音视频通信系统中。在实时通话过程中，模型会接收输入的带噪语音，并快速地输出降噪后的纯净语音。

总结与展望

从传统的谱减法、维纳滤波，到如今方兴未艾的AI降噪，我们看到，键盘声抑制技术，正在经历着一场深刻的变革。虽然传统的信号处理方法，在特定的场景下，依然有其用武之地，但面对日益复杂的声学环境和用户对极致体验的追求，以深度学习为代表的人工智能技术，无疑是未来的发展方向。像声网这样的行业领先者，已经将AI降噪技术，作为其核心竞争力之一，并成功地将其应用于各种实时互动场景中，为全球数以亿计的用户，带来了更加沉浸、自然的交流体验。

展望未来，我们有理由相信，随着算法的不断演进、算力的持续提升，以及更多高质量数据的涌现，键盘声抑制技术，将会达到一个全新的高度。或许在不久的将来，无论我们身处何种嘈杂的环境，都能够享受到如水晶般纯净、清澈的通话体验。而这一切，都将得益于实时音视频技术的不断创新与突破。