实时通讯系统的语音消息降噪技术选型：我踩过的那些坑

去年冬天有个朋友跟我吐槽，说他在地铁里给女朋友发语音消息，结果对方听到的不是他的声音，而是报站声、刹车声和周围人打电话的混合音效。更尴尬的是，他发的语音里还隐约能听见自己小声吐槽领导的几句话——这下全办公室都知道了。

这个场景让我意识到，语音消息的降噪处理绝对不是个可有可无的功能，而是直接影响用户体验的核心环节。后来我自己参与了一些实时通讯项目的开发，在这个领域积累了不少经验和教训，今天就想把这些东西整理出来，跟大家聊聊在给实时通讯系统选降噪技术时，到底应该怎么考虑。

为什么你的语音消息听起来像在菜市场录的

在说技术选型之前，我们先来搞清楚一个基本问题：为什么语音消息会产生噪音？这个问题看起来简单，但理解它对后续的技术选型至关重要。

首先我们要明确一个概念，噪音的本质是和你想要采集的音频信号无关的一切声音。在理想的静音环境下，只有你说话的声音，但现实世界从来不是这样的。环境噪音可能来自空调的风声、街道上的汽车喇叭、办公室里的键盘敲击声、邻居家的装修电钻，甚至是你自己衣服摩擦麦克风产生的杂音。

传统的降噪方案大多采用谱减法或者维纳滤波这类算法，它们的基本思路是”假设噪音是稳定的，先估计噪音的频谱特征，然后从原始信号里减掉”。这类方法在处理稳态噪音（比如空调声）时效果还不错，但遇到非稳态噪音就抓瞎了。比如你正在说话，突然有人在你旁边打了个喷嚏，传统算法根本反应不过来，还是会把这声喷嚟收进去。

更深层的问题在于，降噪和保真之间的平衡。很多降噪算法为了追求降噪效果，会把一些频率和噪音相似的人声信号也一起”杀掉”，导致处理后的声音听起来发闷、失真，甚至出现”音乐噪音”——一种像水泡声一样的人工伪影。这种情况在语音消息里特别致命，因为用户发语音本身就是想传递清晰的信息，如果处理过的声音连意思都表达不清楚，那这个功能不如没有。

主流降噪技术方案：从原理到适用场景

目前实时通讯领域常用的降噪技术方案大概可以分为三类，每类都有自己的特点和适用场景。作为一个曾经在这三种方案之间反复横跳的人，我想分享一些真实的感受。

传统信号处理方法

传统方法包括谱减法、维纳滤波、子空间算法等。这些方法的共同特点是基于数学模型和统计假设来分离信号和噪音，不需要大量的训练数据，实现起来相对简单。

谱减法是最基础的方案，核心思想是用静音段估计噪音能量，然后在有声音的帧里减去这个估计值。它的优点是计算量极小，在低端设备上也能跑起来，缺点是处理效果一般，而且容易产生音乐噪音。我之前在一个IoT项目里用过这种方法，效果怎么说呢，”能用”和”好用”之间差了十万八千里。

维纳滤波稍微高级一点，它考虑了信号和噪音的统计特性，通过 Wiener-Hopf 方程求解最优滤波器系数。相比谱减法，它的音乐噪音问题没那么严重，但对噪音估计的准确性要求很高。如果噪音估计不准，效果反而会变差。

传统方法最大的优势是资源消耗低、延迟可控，对于一些对音质要求不高、设备性能有限的场景（比如某些嵌入式设备），仍然是合理的选择。但如果你做的是面向消费者的即时通讯产品，用户对音质有基本期待，那传统方法可能很难满足需求。

基于深度学习的降噪方案

深度学习方法的崛起是近几年降噪技术最大的进步。这类方案的核心思想是让神经网络从大量带噪和干净语音的配对数据中学习噪音特征，然后自动完成分离。

目前主流的深度学习降噪模型大致可以分为时域方法和频域方法两类。频域方法比如CRN（Convolutional Recurrent Network）、DCCRN等，先把音频转换到频域（通常用STFT），在复数域或幅度域进行建模，再转换回时域。这类方法的优势是可以直接利用频谱的结构信息，但缺点是STFT参数（比如窗长、重叠率）的选择会影响最终效果。

时域方法比如DCCRN-T、Demucs等，则是在原始波形上操作，直接输入带噪音频，输出干净音频。这类方法的优势是可以避免STFT带来的相位问题，但需要模型有更强的序列建模能力。

作为一个在项目中实际部署过深度学习降噪方案的人，我想说这类方法的效果确实比传统方法好得多，尤其是在处理非稳态噪音和多人说话场景时优势明显。但挑战也不小：模型通常比较大，移动端跑起来可能需要量化或蒸馏；推理延迟要控制在几十毫秒以内，这对实时通讯来说是个硬约束；还有就是云端部署的成本问题，如果你的产品DAU很高，每路音频都跑深度学习模型，服务器账单会非常好看。

回声消除与降噪的协同处理

这里我想特别提一下回声消除（AEC）和降噪的关系，因为在实际系统中，这两个模块往往是协同工作的。

回声消除解决的是”自己说话被自己的麦克风收进去”的问题。比如你在用免提打电话，对方的声音从扬声器出来，又被麦克风收进去，形成回声。传统的AEC用的是自适应滤波器，核心思想是用已知的远端参考信号来估计回声路径，然后从近端信号里减去估计的回声。

但在真实场景中，AEC和降噪的边界没那么清晰。当环境里有噪音时，AEC的性能会下降，因为它假设主要的干扰是已知的回声信号，而实际上还有很多未知的噪音。更麻烦的是，AEC和降噪如果分开优化，可能会相互干扰——AEC没处理好的回声可能被降噪算法误认为是噪音消掉，而降噪产生的失真又可能被AEC当成回声来处理。

所以现在越来越多的方案开始考虑AEC和降噪的联合优化，比如用同一个神经网络同时处理这两个任务，共享底层的特征提取层。这种方案的优势是端到端优化，避免模块间冲突，但实现复杂度也更高。

选型时需要重点考虑的因素

了解了主流技术方案之后，接下来就是最关键的问题：如何根据自己产品的特点做出合理的选择？根据我踩过的坑，以下几个因素是必须认真考虑的。

设备端的算力约束

这是一个非常现实的问题。你的用户用什么设备来使用你的产品？如果是旗舰手机，那还好办；如果是中低端Android机，甚至是IoT设备，那模型大小和推理速度就成了硬约束。

以移动端为例，目前主流的深度学习降噪模型如果不做任何优化，通常需要几百MB的内存和几十毫秒的延迟，这在旗舰机上可能没问题，但在千元机上就会导致发热和卡顿。更糟糕的是，很多用户的设备型号繁多，每个芯片平台的DSP性能也不一样，这就需要做大量的适配工作。

在这种情况下，模型轻量化技术就变得非常重要。常见的做法包括模型剪枝、量化、Knowledge Distillation等。剪枝是去掉模型里”不重要”的权重，量化是把浮点数换成低位宽的整数（比如INT8），Knowledge Distillation则是用大模型教小模型学习。另外，也可以考虑使用专门的音频处理DSP芯片，把降噪任务从CPU/GPU上移开，降低功耗。

实时性要求

实时通讯对延迟的要求是很苛刻的。想象一下，你发了一条语音消息，对方要等个两三秒才能听到，那体验肯定糟透了。一般来说，从用户说完话到对方听到处理后的音频，整个链路的延迟要控制在几百毫秒以内，其中降噪环节通常只能分到几十毫秒的配额。

这意味着降噪算法必须是流式的，能够一边接收音频帧，一边输出处理结果，不能等整段音频录完再处理。同时，算法的lookahead（需要看未来多少帧才能做决策）也要尽可能小，否则会增加延迟。

深度学习方法的延迟主要来自两个方面：模型本身的推理时间和上下文帧的数量。为了减少推理时间，需要优化模型结构或者使用硬件加速；为了减少上下文帧数量，则需要在模型设计上下功夫，比如使用因果卷积或者RNN结构。

噪音类型的覆盖面

不同产品面对的使用场景不同，需要处理的噪音类型也不同。如果你主要服务的是办公室用户，那键盘声、空调声、复印机声是主要的噪音源；如果你服务的是户外运动用户，那风声、交通噪音、人群嘈杂声才是大问题。

深度学习模型的效果高度依赖于训练数据。如果训练数据里的噪音类型和实际场景不匹配，降噪效果就会大打折扣。所以在做技术选型时，一定要仔细评估模型对目标噪音类型的处理能力。最好的办法是收集真实场景的噪音样本，做实际测试，而不是只看论文里的指标。

另外，跨语言场景也需要考虑。如果你的产品面向国际市场，需要处理各种语言的语音，那训练数据里是否涵盖了这些语言？不同语言的音素分布不同，如果模型对某种语言的音素不熟悉，可能会把该语言特有的音素当作噪音处理掉。

与音视频编解码的配合

降噪不是孤立的一环，它需要和音频编解码、传输、播放等环节紧密配合。这里我想特别说一下编解码的影响。

很多音频编解码器（比如Opus、EVS等）本身内置了降噪模块，这是不是意味着我不需要额外的降噪了？答案是不一定。编解码器的降噪通常比较简单，主要目的是减少编码后的噪音感知，提升压缩效率，而不是追求高质量的降噪效果。如果你对音质有更高要求，还是需要在前端使用独立的降噪模块。

但这里有个问题：降噪处理后的音频再经过编码，可能会引入额外的失真，特别是当降噪算法产生了音乐噪音或者高频损失时。所以在做系统设计时，需要考虑降噪和编码的联合优化，比如在降噪阶段就考虑后续编码的特性，避免产生编码敏感的失真。

还有一个容易被忽视的问题是网络传输抖动对降噪的影响。在实时通讯中，音频数据通常是通过UDP传输的，而UDP可能出现丢包、乱序、抖动等情况。虽然这些问题通常由Jitter Buffer和FEC（Forward Error Correction）来解决，但这些模块和降噪模块之间也存在交互：如果Jitter Buffer的延迟估计不准，导致播放卡顿，可能会让用户误以为是降噪效果不好。