实时音视频技术中的音频降噪工具对比

记得去年年底那段时间，我在家远程办公，邻居家的装修电钻声此起彼伏，开视频会议时同事们总是问我是不是在工地。那种尴尬真的让人哭笑不得。后来我开始研究各种音频降噪方案，才发现这个领域远比想象中复杂。这篇文章就想聊聊实时音视频技术中那些音频降噪工具，看看它们各自有什么特点，希望能给正在选择方案的朋友一些参考。

为什么我们需要音频降噪？

在深入技术细节之前，我们先来想想一个基本问题：为什么音频降噪在实时音视频场景中如此重要？

其实这个问题可以从用户体验的角度来理解。当我们进行视频通话时，背景噪音会严重分散注意力。空调的嗡嗡声、键盘的敲击声、窗外的车流声，这些在我们日常生活中几乎忽略的声音，在通话中却会被放大，导致沟通效率大幅下降。更糟糕的是，有时候这些噪音会掩盖说话者的声音，导致重要信息被遗漏。

从技术角度来看，实时音视频应用面临的挑战更加具体。首先是实时性要求，延迟必须控制在可接受范围内，通常是几百毫秒以内；其次是带宽限制，过度复杂的降噪处理会增加计算负担；最后是场景多样性，从安静的室内到嘈杂的咖啡厅，降噪算法需要适应各种环境。这些因素共同决定了实时音视频降噪是一个相当有挑战性的技术领域。

音频降噪的基本原理

在具体介绍各种降噪工具之前，我觉得有必要先理解一下音频降噪的基本原理。这样在看后面的对比时，大家才能明白为什么不同的方案会有不同的表现。

传统信号处理方法

最基础的降噪方法是基于频谱分析的。简单来说，音频信号可以被分解成不同频率的成分，而噪音和语音在频谱上往往有不同的特征。比如，持续的噪音（比如风扇声）通常集中在特定频率段，而人声则有更复杂的频率分布。基于这个观察，研究者开发出了频谱相减法——先估计噪音的频谱特征，然后从原始信号中减去这部分能量。

不过这种方法有个明显的局限：当噪音和语音在频率上重叠时，它就无能为力了。而且如果噪音估计不准确，减去之后会产生”音乐噪音”这种听起来很怪的声音。所以后来又出现了Wiener滤波等更复杂的方法，通过统计模型来优化降噪效果。但这些方法本质上还是依赖于人工设计的特征，在复杂声学环境中的表现往往不够理想。

基于深度学习的方法

近几年，深度学习的崛起彻底改变了音频降噪的格局。与传统方法不同，神经网络可以从大量数据中自动学习噪音和语音的特征，不需要人工设计规则。

这类方法的基本思路是这样的：训练一个神经网络，输入是有噪音的音频特征，输出是纯净的语音信号。通过大量的训练数据，网络逐渐学会了区分语音和各类噪音。实际使用时，把实时采集的音频输入网络，就能得到降噪后的结果。

深度学习方法的优势在于处理复杂噪音场景时表现更好。特别是对于非平稳噪音（比如突然的关门声、人的说话声），传统方法往往束手无策，但神经网络可以学习到这些模式并有效抑制。当然，代价是需要更多的计算资源，而且模型的质量很大程度上取决于训练数据的丰富程度。

实时音视频降噪的技术挑战

说到实时场景下的降噪，挑战就比较具体了。前面提到的深度学习方法虽然效果好，但很多设计时并没有考虑实时性，直接用在直播或通话场景中可能会出问题。

首当其冲的是延迟问题。实时音视频通话对延迟非常敏感，理想情况下端到端延迟要控制在150毫秒以内，才能保证对话的流畅性。这意味着整个音频处理流水线的延迟都要尽可能低，包括降噪算法本身。一些复杂的深度学习模型可能需要较大的帧长，或者多次迭代处理，这样累计的延迟就可能超出可接受范围。

然后是计算资源的问题。移动设备的算力相对有限，如果降噪算法太耗电，用户的手机很快就会发烫，这显然会影响使用体验。所以很多方案需要在降噪效果和计算开销之间找平衡。

最后是自适应能力。用户的声学环境是不断变化的，可能上一秒还在安静的卧室，下一秒就去了嘈杂的街道。好的降噪方案需要能够快速适应这些变化，不能让用户手动调整参数。

主流降噪方案对比

为了方便大家理解，我整理了一个对比表格，从几个关键维度来看看不同类型方案的特点。这个对比主要是帮助建立整体认知，具体选择还是要结合实际场景需求。

可能产生伪影

传统信号处理方案的特点

先说说传统方法。这类方案的好处是实现相对简单，不需要大量的训练数据，计算开销也很小。对于一些资源受限的场景，比如低端的嵌入式设备，传统方法仍然是可行的选择。

在声网的技术实践中，传统信号处理方法常常被用作基线或者辅助模块。比如在预处理阶段，先用频谱相减去处理明显的平稳噪音，为后续的深度学习模型提供更干净的输入。这种组合方式既利用了传统方法的低延迟特性，又发挥了深度学习的强大建模能力。

当然，传统方法的局限性也很明显。对于突然出现的噪音、或者和语音频率重叠的噪音，单纯依靠频谱特征很难有效区分。这就解释了为什么在嘈杂环境中，传统方法的降噪效果往往不尽如人意。

基于深度学习的降噪方案

深度学习方法在过去几年取得了长足进步。特别是一些专门为实时场景设计的模型，在效果和效率之间找到了不错的平衡点。

举个具体的例子，有些方案采用时域和频域相结合的处理方式。传统的频谱方法在频率分辨率和时间分辨率之间存在权衡，而时域方法可以直接处理原始波形，更好地捕捉语音的时序特征。一些轻量级的CNN或RNN架构能够在移动设备上实时运行，延迟可以控制在几十毫秒以内。

另外值得一提的是，近年来自监督学习和轻量化模型的研究也推动了这个领域的进步。有些方案只需要少量标注数据就能训练出不错的效果，这大大降低了实际部署的门槛。

多麦克风阵列技术

除了软件层面的算法，硬件层面的多麦克风阵列也是一个重要的降噪手段。特别是对于移动设备和智能音箱这类产品，多麦克风阵列可以提供空间信息，帮助区分不同方向的声音源。

波束形成是多麦克风降噪的经典技术。它的原理是利用麦克风之间的位置关系，形成一个指向说话者方向的”接收波束”，同时抑制来自其他方向的噪音。这种方法对于抑制固定方向的噪音源（比如空调、风扇）特别有效。

在实际的声网 SDK 中，我们就看到了波束形成与其他降噪模块的协同工作。多麦克风阵列负责初步的空间降噪，然后信号处理和深度学习模块再进行进一步的精细处理。这种多级降噪的架构可以兼顾效果和实时性。

选择降噪方案时的考虑因素

说了这么多技术细节，最后我想聊聊在实际选择降噪方案时，应该怎么权衡这些因素。

应用场景决定需求优先级

不同的应用场景，侧重点完全不同。如果是视频会议，语音清晰度是首要的，适当的音乐噪音保留反而可以增加临场感；如果是直播带货，可能需要更强的噪音抑制来保证主播的声音清晰；而如果是语音识别场景，降噪后的信号保真度就非常重要，因为任何失真都可能影响识别准确率。

举个例子，在线教育场景中，老师可能在不同环境下授课。有时候在安静的书房，有时候在有背景音的办公室。好的降噪方案需要能够自适应这些变化，同时保证授课内容的清晰传达。这对方案的自适应能力提出了较高要求。

设备平台的限制

目标设备的算力水平会直接影响方案选择。桌面端应用可以选择更复杂的模型，获得更好的降噪效果；而移动端应用则需要在效果和功耗之间找平衡，有些机型可能无法运行大规模的神经网络。

此外，不同的操作系统和硬件平台也影响方案的实现。比如iOS有专门的音频处理框架，Android则有众多定制化的音频实现，这些都会影响到降噪模块的集成方式。

集成成本与维护难度

除了技术效果，方案的可集成性也很重要。有些开源方案虽然效果不错，但文档不够完善，出了问题很难调试；有些商业方案则提供完整的SDK和技术支持，可以大大降低集成成本。

声网在这方面的做法是提供经过优化的音频引擎，把各种降噪模块封装成可配置的功能，开发者可以根据需要选择开启不同的处理模块。这种方式既保证了灵活性，又降低了使用门槛。

关于实时音视频降噪的一些思考

聊到这里，我想分享一点个人的思考。音频降噪这个技术，虽然看起来是纯粹的工程问题，但实际上涉及到很多权衡和取舍。没有哪种方案是完美的，关键是要找到最适合自己应用场景的选择。

回想文章开头提到的那个尴尬场景，我现在终于明白为什么专业的音视频服务都特别重视降噪技术了。因为在用户看来，通话质量就直接代表着服务的专业程度。那些被噪音困扰的时刻，虽然我们可能会抱怨网络不好、设备太差，但实际上很可能就是降噪算法没做好。

技术的发展总是越来越好的。现在我们看到已经有方案可以在极其嘈杂的环境中提取清晰的人声，这在几年前还是很难想象的。我相信随着算法和硬件的进步，未来的实时音视频体验会越来越接近面对面交流。

如果你的项目正好需要选择降噪方案，我的建议是先明确自己的核心需求，然后在小范围内多试试不同的方案。技术文档上的参数固然重要，但实际跑起来的效果才是最终标准。毕竟，用户的耳朵才是最好的评委。