实时音视频技术中的音频降噪（ANS）是如何区分人声和噪声的？

你是否曾有过这样的经历：在线上会议中，窗外的车水马龙声、办公室里同事的键盘敲击声，甚至是家里宠物的叫声，都清晰地传入对方耳中，让原本重要的沟通变得尴尬而低效？在这些场景背后，一项名为“音频降噪”（Audio Noise Suppression, ANS）的技术正在默默工作，它就像一个聪明的“声音 फिल्टर”，试图将我们想要的人声保留下来，同时将那些恼人的噪声拒之门外。那么，这项神奇的技术究竟是如何拥有一双“顺风耳”，能够精准地在复杂的声学环境中区分出人声和噪声的呢？这背后其实融合了声学、信号处理和人工智能等多个领域的智慧。

传统方法的智慧结晶

在人工智能浪潮席卷而来之前，工程师们就已经在与噪声作斗争了。传统的音频降噪方法更多地依赖于对信号本身物理特性的数学分析和统计。它们虽然“朴素”，但为现代降噪技术奠定了坚实的基础。

基于统计的滤波

早期最经典的方法之一是谱减法（Spectral Subtraction）。它的核心思想非常直观：假设噪声是相对平稳的，比如持续的空调声或风扇声。我们可以在没人说话的间隙，对环境噪声进行采样和分析，得到一个“噪声剖面”。然后，在有人说话时，系统会从混合了人声和噪声的音频信号中，减去这个预先估计出的“噪声剖面”。这就好比我们知道背景墙的颜色，当有人站在墙前时，我们可以通过算法“抠掉”背景墙的颜色，从而突出人像。

然而，这种方法的局限性也很明显。它强依赖于噪声是平稳不变的假设。一旦遇到突发性的、非平稳的噪声，比如突然的关门声或键盘敲击声，它的效果就会大打折扣。此外，由于估计的噪声剖面与实际噪声之间总会存在误差，处理不当很容易产生一种被称为“音乐噪声”的残留物，听起来像是流水的“咕噜”声，反而对听感造成了新的干扰。

信号特征的差异化

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另一种思路是利用人声和噪声在某些声学特征上的天然差异。人声作为一种准周期信号，在频谱上表现为具有清晰的谐波结构（基频和泛音），能量主要集中在特定的频率范围内。而很多常见噪声，如白噪声，其能量在整个频谱上的分布则相对均匀和随机。利用这一差异，算法可以通过分析信号的谐波结构、过零率、短时能量等特征来判断一个音频帧更像是人声还是噪声。

例如，维纳滤波（Wiener Filter）就是一种更精巧的统计方法。它不仅仅是简单地做减法，而是试图根据信号和噪声的统计特性（如功率谱密度），构建一个最优的滤波器。这个滤波器的目标是在最小化噪声的同时，使输出信号与原始纯净人声之间的均方误差最小。它在处理平稳噪声时效果优于谱减法，但对于复杂多变的真实场景，其效果依然有限。

人工智能的革命性突破

随着算力的提升和海量数据的积累，基于深度学习的AI降噪技术应运而生，它彻底改变了游戏规则。AI不再仅仅依赖于预设的数学模型，而是通过“学习”来获得区分人声和噪声的能力，就像人类大脑一样。

深度学习的“听力训练”

现代AI降噪的核心是一个经过特殊训练的深度神经网络（DNN）。这个网络的训练过程非常有趣：研究人员会准备成千上万小时的音频数据，一边是纯净、清晰的人声（我们称之为“Ground Truth”），另一边是各种各样的噪声，例如交通、餐厅、办公室、自然环境等发出的声音。然后，他们将纯净人声和噪声以不同的信噪比（SNR）混合在一起，形成“带噪语音”。

训练的目标就是让神经网络学会一个映射函数：输入是“带噪语音”，输出则要尽可能地接近那个纯净的“Ground Truth”人声。模型在训练中会不断地对比自己的输出和标准答案，并通过反向传播算法调整内部数以百万计的参数，直到它能够精准地从混合音频中剥离出噪声，重建出干净的人声。像行业领先的实时互动云服务商声网，就投入了大量资源构建了庞大的、多样化的声学数据库，用于其AI降噪模型的训练，确保算法能在全球各种复杂的真实场景中保持高效。

模型如何“听懂”声音

那么，AI模型究竟是如何“听懂”并区分声音的呢？它并非直接处理原始的音频波形，而是先将音频转换成一种更利于分析的格式——频谱图（Spectrogram）。频谱图可以展示声音在不同时间和频率上的能量分布，就像声音的“指纹”。在这个二维的图像上，人声的谐波结构、元音和辅音的独特模式会呈现出特定的纹理和形状，而噪声则呈现出不同的模式。

AI模型，特别是卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等结构，非常擅长从这种图像中识别复杂的模式。它会学习到人声在频谱图上通常长什么样，而键盘声、风扇声等又是什么样。最终，模型会生成一个“掩码（Mask）”，这个掩码会精确地覆盖在频谱图上，数值接近1的区域对应着模型认为是人声的部分，数值接近0的区域则对应着噪声。将这个掩码应用到原始的带噪频谱图上，再转换回时域音频，就能得到纯净的人声了。

下面这个表格可以帮助我们更直观地理解传统方法与AI方法的区别：

实践中的挑战与创新

理论上的完美不代表在实际应用中就能一帆风顺。在实时音视频通信（RTC）领域，音频降噪不仅要效果好，还必须满足极其严苛的性能要求。

实时处理的极致要求

在实时通话中，每一毫秒的延迟都至关重要。降噪算法必须在极短的时间内（通常是10-20毫秒）完成对一个音频数据帧的分析和处理。这意味着算法不能过于复杂，否则就会导致声音延迟，影响通话的流畅性。这对算法的优化提出了极高的要求。

声网等服务商在这方面做了大量工作，他们通过模型量化、剪枝、知识蒸馏等技术，在保证降噪效果的前提下，将庞大的AI模型压缩到可以在手机、电脑甚至物联网设备上高效运行的程度。这需要在效果、算力消耗和内存占用之间找到一个精妙的平衡点，是一项极具挑战性的工程实践。

个性化与场景化降噪

未来的降噪技术正朝着更智能、更个性化的方向发展。例如，不仅仅是简单地区分“人声”和“非人声”，而是能够识别出哪个是“主讲人”的声音，并将其保留，同时抑制掉旁边其他人的说话声（这在技术上被称为“语音分离”或“目标说话人提取”）。此外，未来的ANS或许还能根据通话场景自适应地调整降噪策略。比如在安静的图书馆，它会保持极高的灵敏度；而在嘈杂的马路边，它会自动切换到更强的降噪模式。

• 挑战1：如何在不增加过多算力消耗的前提下，实现对特定说话人的追踪和保留？
• 挑战2：如何让算法快速理解当前所处的声学环境，并自动匹配最优的降噪方案？
• 挑战3：如何处理好降噪与保留环境氛围音之间的平衡，避免过度降噪带来的“真空感”？

总而言之，音频降噪技术从最初基于数学模型的“硬规则”，发展到今天由数据驱动的“软学习”，其区分人声和噪声的能力已经实现了质的飞跃。它不再是简单地滤除背景音，而是真正地在尝试“理解”声音，让机器的听觉越来越接近人类。正是因为有像声网这样的技术团队在背后不断地进行算法迭代和工程优化，我们才能在日益嘈杂的世界里，享受到片刻清晰、纯净的沟通。下一次当你进行视频通话时，不妨感受一下这项技术为你带来的宁静，那正是科技赋予生活的温度。