详解实时通信中的AI降噪技术！

Part 01 概述

在实时音视频通信场景，麦克风采集用户语音的同时会采集大量环境噪声，传统降噪算法仅对平稳噪声（如电扇风声、白噪声、电路底噪等）有一定效果，对非平稳的瞬态噪声（如餐厅嘈杂噪声、地铁环境噪声、家庭厨房噪声等）降噪效果较差，严重影响用户的通话体验。针对泛家庭、办公等复杂场景中的上百种非平稳噪声问题，融合通信系统部生态赋能团队自主研发基于GRU模型的AI音频降噪技术，并通过算法和工程优化，将降噪模型尺寸从2.4MB压缩至82KB，运行内存降低约65%；计算复杂度从约186Mflops优化至42Mflops,运行效率提升77%；在现有的测试数据集中（实验环境下），可有效分离人声和噪声，将通话语音质量Mos分（平均意见值）提升至4.25。

本篇文章将介绍我们团队如何基于深度学习做实时噪声抑制，并落地于移动端和家亲APP的过程。全文将按照如下组织，介绍噪声的分类，如何选择算法去解决这些噪声的问题；如何通过深度学习的方式去设计算法，训练AI模型；最后会介绍目前AI降噪能达到什么样效果和重点应用场景。

Part 02 噪声分类和降噪算法选择

实时音视频的应用场景中，设备处于复杂的声学环境，麦克风采集语音信号的同时还会采集大量噪声，对实时音视频质量来说是一个非常大的挑战。噪声的种类是多种多样的。根据噪声的数学统计特性可以将噪声分为两类：

平稳噪声：噪声的统计特性在比较长的时间里不会随时间而变化，比如白噪声、电风扇、空调、车内噪声等；

非平稳噪声：噪声的统计特性随时间在变化，如餐厅嘈杂噪声、地铁站、办公室、家庭厨房等。

在实时音视频应用中，通话易受到各类噪声干扰从而影响体验，因此实时音频降噪已经成为实时音视频中的一个重要功能。对于平稳的噪声，比如空调出风口呼呼声或者录制设备的底噪，它不会随着时间变化而产生较大变化，可以将其估计预测出来，通过简单的减法的方式把它去掉，常见的有谱减法、维纳滤波以及小波变换。对于非平稳噪声，例如马路上车子呼啸而过的声音、餐厅内餐盘的撞击声、家庭厨房内的锅具的敲击声，都是随机突发出现，是不可能通过估计预测的方式去解决的。传统算法对于非平稳噪声难以估计和消除，这也是我们采用深度学习算法的原因。

Part 03 深度学习降噪算法设计

为了提高音频SDK对于各种噪声场景的降噪能力，弥补传统降噪算法的不足，我们研发了基于RNN的AI降噪模块，结合传统降噪技术和深度学习技术。重点针对家庭和办公室使用场景的降噪处理，在噪声数据集中加入大量的室内噪声类型，诸如办公室内的键盘敲击、办公桌与办公用品拖拉的摩擦声、座椅拖动、家庭中的厨房嘈杂声、地板撞击声等等。

与此同时，为了在移动端的实时语音处理落地，该AI音频降噪算法将计算开销和库的尺寸控制在一个非常低的量级。在计算开销上，以48KHz为例，每帧语音的RNN网络处理处理仅需约17.5Mflops，FFT和IFFT每帧语音需要约7.5Mflops，特征提取需要约12Mflops，总计约42Mflops，计算复杂度约和48KHz的Opus编解码相当，在某品牌中端手机型号，统计RNN降噪模块CPU占用约为4%。在音频库的尺寸上，开启RNN降噪编译后，音频引擎库的体积仅仅增加约108kB。

Part 04 网络模型及处理流程

该模块采用RNN 模型，原因是 RNN 相比其他学习模型（例如 CNN）携带时间信息，可以对时序信号进行建模，而不仅仅是单独的音频输入和输出帧。同时，模型采用门控循环单元（GRU，如图1所示），实验表明，GRU在语音降噪任务上的性能略好于LSTM，并且由于GRU的权值参数更少，可以节省计算资源。与简单的循环单元相比，GRU有两个额外的门。重置门控制状态是否用于计算新状态，而更新门控制状态将根据新输入改变的程度。这个更新门使GRU可以长时间记忆时序信息，这也是GRU比简单的循环单元表现更好的原因。

图 1 左侧为简单循环单元，右侧为GRU

模型的结构如图2所示。训练后的模型会被嵌入到音视频通信 SDK 中，通过读取硬件设备的音频流，对音频流进行分帧处理并送入 AI 降噪预处理模块中，预处理模块会将对应的特征（Feature）计算出来，并输出到训练好的模型中，通过模型计算出对应的增益（Gain）值，使用增益值对信号进行调整，最终达到降噪的目的（如图3所示）。