音视频通话出海：那些让通话清晰的降噪技术到底是怎么回事

先说个有意思的现象。现在做音视频通话出海的公司越来越多，但很多技术团队在选降噪方案时其实心里没底。市场上的方案看得人眼花缭乱，有的说深度学习效果好，有的坚持传统算法更稳当，还有的把自适应算法吹得神乎其神。到底该怎么选？

这篇文章我想把音视频通话出海中涉及的降噪技术掰开揉碎了讲讲。不搞那些晦涩难懂的公式，也不说听起来很厉害但实际上不知道在说什么的概念。就用最实在的话，把不同降噪技术的来龙去脉、适用场景、优缺点都说清楚。希望你看完之后，能对这块技术有一个完整的认知框架。

为什么出海的降噪需求特别突出

在说具体技术之前，得先搞清楚一个前提：为什么出海场景对降噪的要求特别高？

这个问题涉及到海外用户的使用环境差异。在国内做音视频通话，大家的网络环境虽然也不是处处都好，但至少运营商基础设施比较完善，干扰源相对可预期。但出海不一样，用户可能在一个嘈杂的咖啡厅里用手机通话，也可能在一个开放式办公室里参加视频会议，还可能在地铁、机场这些本身就是噪音重灾区的地方使用。

更重要的是，海外市场的用户设备差异非常大。从旗舰手机到入门级设备，从专业耳机到手机自带麦克风，各种组合都可能遇到。这种设备多样性带来的音频采集差异，让降噪算法的适配难度成倍增加。

我记得声网的技术团队在分享过，他们早期出海时踩过不少坑。比如某款降噪算法在实验室环境下效果特别好，但到东南亚市场实测时，面对当地特有的环境噪音——比如街边商贩的叫卖声、突突车的引擎声、宗教场所的特殊音频——效果就大打折扣。这说明降噪技术不是通用的，必须针对具体场景做调优。

传统信号处理降噪方法：老兵不死

先从最基础的传统方法说起。虽然现在深度学习很火，但传统信号处理方法并没有被淘汰，在很多场景下依然是首选。

谱减法及其改良版本

谱减法是降噪领域的老前辈了，原理说出来其实很简单：假设噪音是平稳的，我们可以先采集一段”纯噪音”样本，算出这段噪音的频谱特征，然后在通话时把对应频段的能量从混合信号中减去。

这个方法的好处是计算量极小，对CPU几乎没压力，早期在嵌入式设备上用得很多。但问题也很明显——它假设噪音是平稳的，所谓平稳就是噪音统计特性不随时间变化。现实中有多少噪音能保持平稳？键盘声可能还算稳定，但人声、狗叫、关门声这些突发噪音根本不按这个规律来。

所以后来出现了很多改良版本，比如维纳滤波。维纳滤波不是简单地把噪音频谱减掉，而是根据最小均方误差准则，设计一个滤波器来估计原始纯净信号。说人话就是，它不直接”做减法”，而是”猜”原始信号长什么样，猜得误差最小。

还有一类是基于统计模型的方法，比如基于最小均方误差的谱估计。这类方法会假设语音和噪音在不同频段的能量分布符合某种统计规律，然后利用这个规律来估计纯净语音。实际效果比简单谱减法好一些，但对非平稳噪音依然乏力。

子空间方法

还有一类叫子空间方法，技术上稍微复杂一点，但核心思想可以这样理解：把采集到的混合信号看成是纯净语音和噪音叠加的结果，然后在线性代数层面上做分解，把信号空间分成”语音主导的子空间”和”噪音主导的子空间”，最后把噪音主导那部分扔掉。

这类方法在抑制一些特定类型的平稳噪音时效果很不错，计算复杂度比深度学习方法低得多。但缺点同样是对非平稳噪音效果一般，而且在分解过程中可能会损伤语音本身的细节，导致通话声音听起来有点”发闷”。

总结一下，传统信号处理方法就像老式的机械手表，虽然精度可能不如智能手表，但结构简单、稳定性高、对环境要求低。在设备性能有限、对功耗敏感的场景下，依然有其用武之地。

深度学习降噪：AI带来的范式变化

如果说传统方法是靠”规则”来降噪，那深度学习方法就是靠”数据”来学习降噪。这个思路转变带来的变化是革命性的。

监督学习范式

深度学习降噪的基本思路是这样的：准备大量”带噪音的音频”和”对应纯净音频”的配对数据，训练一个神经网络模型，让它学会从带噪音的输入中估计出纯净语音。

最早用的是DNN，也就是深度神经网络。后来发现用RNN效果更好，因为RNN能更好地处理音频这种时序信号。再后来，CNN被用来提取频谱的局部特征，Transformer架构则在捕捉长距离依赖关系上有优势。这几年的研究热点是把各种架构组合起来用，比如CNN和RNN混合，或者引入注意力机制。

声网在这块的技术演进很有代表性。从早期的时域降噪模型，到后来的频域+时域联合建模，再到现在的端到端降噪方案，每一次迭代都在解决上一代的问题。比如频域方法在处理某些特定噪音时效果好，但计算延迟大；端到端方法直接从原始波形处理，延迟低，但对训练数据的要求更高。

训练数据和场景适配

深度学习方法的一个核心难点是训练数据。理想情况下，我们希望训练数据能覆盖所有可能遇到的噪音类型和场景。但现实是，你永远不知道用户会在什么环境下使用。

现在主流的做法是分两步。第一步是用大规模的通用数据集做预训练，让模型学会基本的降噪能力。第二步是用目标市场的实际场景数据做微调，让模型适应特定环境。比如要去中东市场，就收集当地的街道噪音、空调噪音、当地人说话特点来做微调。

这种方法在技术上已经比较成熟，但挑战在于数据采集和标注的成本。要覆盖足够多的场景，需要的资金和人力投入不小。这也是为什么很多创业公司选择直接用开源模型，而像声网这样有技术积累的平台会投入资源自己做数据闭环。

实时性和计算资源

深度学习降噪的另一个挑战是实时性要求。音视频通话要求延迟在几百毫秒以内，这意味着降噪算法必须在极短时间内完成推理。

为了解决这个问题，业界想了不少办法。模型量化是常见手段，把32位浮点模型压缩到8位甚至4位整数，推理速度能提升好几倍，内存占用也大幅下降。还有知识蒸馏，用大模型教小模型，让小模型也能达到接近的效果。另外，针对特定硬件平台做优化也很重要，比如利用GPU的并行计算能力，或者用NPU专用芯片。

现在手机端的深度学习降噪模型，已经能做到在旗舰芯片上实时运行，延迟控制在几十毫秒以内。对用户体验来说，这个延迟基本无感。但在一些入门级设备上，还是需要做更多的优化工作。

自适应算法：见招拆招的灵活方案

除了上面说的两大类，还有一类方法叫自适应降噪。这类方法的特点是不需要预先训练，而是根据当前场景实时调整参数。

基于语音活动检测的方案

语音活动检测，简称VAD，是自适应降噪的基础。VAD的任务是判断当前音频片段是”有人说话”还是”只有噪音”。判断清楚了，才能决定什么时候该强力降噪，什么时候可以放松一点。

早期的VAD方法很简单，比如能量阈值法——声音能量超过某个值就认为有人在说话。但这种方法误判率很高，环境噪音突然变大就会出错。后来发展到用统计模型，综合考虑能量、频谱特征、过零率等多个参数。

有了可靠的VAD，降噪算法就可以做很多事情。比如在检测到只有噪音的间隙，悄悄更新噪音估计；在检测到语音时，切换到不同的处理策略。这种”看菜下饭”的思路，让降噪效果更稳定。

噪声估计与跟踪

另一个自适应技术的关键是噪音估计。传统方法在通话开始前先采一段噪音样本，假设后面的噪音都跟这个差不多。但现实中噪音是会变的，而且很可能通话过程中噪音特性就变了。

自适应噪音估计算法会持续监控噪音特性，不断更新对噪音的估计。最简单的做法是在VAD判定为非语音时段更新噪音估计。复杂一点的方法会用卡尔曼滤波或者粒子滤波来跟踪噪音的变化轨迹。

还有一些更巧妙的方法，比如利用空间信息。如果设备有多个麦克风，可以利用麦克风之间的空间差异来区分语音和噪音。这就是波束成形技术的前身。

多麦克风阵列技术：空间信息的妙用

说到多麦克风阵列，这块值得单独讲讲。单个麦克风只能获取时间维度上的声音信息，而多个麦克风可以获取空间维度的信息，这就给降噪提供了新的可能性。

波束成形原理

波束成形的核心思想是：来自不同方向的声波到达不同麦克风的时间是不同的，利用这个时间差，我们可以增强来自特定方向的信号，抑制来自其他方向的噪音。

举个具体例子。手机有两个麦克风，一个在底部，一个在顶部。当用户说话时，声音主要从屏幕方向传来；而环境噪音可能从各个方向来。通过计算两个麦克风信号的相对延迟，我们可以形成一个”指向”说话人的”波束”，让这个方向的信号被放大，其他方向的信号被衰减。

固定波束成形是最简单的，方向固定。但更常用的是自适应波束成形，根据噪音源的位置动态调整波束方向。这就需要结合上面的噪音估计算法，先估计出噪音源方向，再调整参数来抑制它。

盲源分离

还有一个更高级的技术叫盲源分离，简称BSS。盲的意思是我们不知道声源的具体位置，只能根据混合信号来推断原始信号。

典型的方法是独立成分分析，简称ICA。它的假设是不同声源发出的声音在统计上是独立的，利用这个假设，可以从多个麦克风的混合信号中分离出原始声源。当然，这只是理想情况，实际中语音和噪音往往不是完全独立的，分离效果会受到各种因素影响。

在实际的音视频通话系统中，多麦克风阵列技术往往和单通道降噪技术结合使用。多麦克风负责处理空间上可区分的噪音，单通道降噪处理那些空间上无法区分的噪音。两者配合，效果比单独用任何一个都好。

端到端深度学习方案：最新的技术趋势

这两年，音视频降噪领域最热门的研究方向之一是端到端深度学习方案。所谓端到端，是指直接从原始音频波形到降噪后波形，不需要经过频域转换这些中间步骤。

为什么端到端受到关注

传统方法和早期的深度学习方法，都是在频域上操作的——先把时域信号通过短时傅里叶变换转到频域，在频域上处理完，再转回时域。这个流程有几个问题：首先，傅里叶变换本身会引入一定的延迟；其次，频域处理在某些情况下会损伤语音的相位信息，影响音质；再次，整个流程比较复杂，优化起来麻烦。

端到端方法用一串卷积层或者循环层直接处理原始波形，学习从输入波形到目标波量的映射关系。这样做的好处是延迟可以做得更低，音质保留更好，模型结构也更简洁。

技术挑战与进展

当然，端到端方法也有自己的挑战。原始波形的数据量比频谱大得多，模型需要学习的映射更复杂。另外，频域操作有一些很好的性质，比如频率分辨率、能量归一化等，直接在时域操作需要重新设计。

目前比较成功的端到端模型架构包括WaveNet、WaveRNN、Demucs等。这些模型在生成质量上表现不错，但计算量普遍比较大，实时性是个问题。业界也在持续优化，比如通过架构创新、模型剪枝、量化等手段来降低计算开销。

声网在端到端降噪这块也有探索，他们的技术博客提到过一些改进方向，比如结合声学场景检测来动态调整模型参数，或者在不同设备上使用不同复杂度的模型版本。这种”按需分配”的思路，在资源有限的移动设备上很重要。

实际工程中的技术选型建议

技术说了这么多，最后还是要落地到实际工程选型上。这里分享几点经验之谈，供大家参考。

先想清楚场景需求

选方案之前，先回答几个问题：目标用户主要用什么设备？对功耗敏感吗？主要面对什么类型的噪音环境？预算能支撑多大的研发投入？

如果目标设备性能较强，主要处理办公室环境噪音，可以考虑用深度学习方案，效果好且可持续迭代。如果设备性能有限，或者主要在户外嘈杂环境用，可能传统方法加自适应算法更稳妥，计算量小且对突发噪音有一定处理能力。

别忽视端到端测试

实验室测试数据和真实场景差别很大。强烈建议在选型阶段做大规模的端到端测试，找真实用户在不同环境下试用。光看指标不够，用户的实际感受才是关键。

测试时特别注意几类场景：突发噪音（比如关门声、狗叫声）、多人同时说话、弱网环境下的卡顿对降噪的影响、设备自身噪音（比如风扇声、电流声）。这些场景最容易暴露问题。

持续迭代的准备

降噪不是一次性工程，而是需要持续迭代的事情。用户环境在变，噪音类型在变，设备形态也在变。准备做足，数据闭环建好，这样才能持续优化。

像声网这样的平台，因为服务大量客户，收集到的反馈场景比较丰富，迭代效率会比较高。如果团队规模有限，可以考虑借助一些成熟的SDK方案，把精力集中在自己的核心业务上。

不知不觉聊了这么多。降噪这个领域看似不大，但要做好真的不容易。从传统的信号处理到现在的深度学习，每一步技术演进都是对更好用户体验的追求。对做音视频出海的团队来说，理解这些技术的原理和适用场景，才能做出正确的技术决策。希望这篇文章能给你一些帮助。如果有具体的技术问题，欢迎继续交流。