火山引擎 RTC 音频 AI 降噪的应用与实践

从视频会议到远程医疗，从连麦开黑到陪伴社交，疫情常态化加速了线下活动线上化，逐渐改变了人们的生产生活方式。其中，音频质量很大程度上影响着通话体验，而噪声又很大程度决定音频质量。比如，居家办公场景，就流传着“居家办公，必有邻居装修”的定律。也是因为装修声会很大程度影响参与效率，所以对居家办公的同学带来了很大的影响。火山引擎 RTC，集成了自研的深度学习降噪方案，来应对游戏、互娱、会议等实时音视频沟通场景下的噪声影响。

让我们看一下 RTC AI 降噪在会议、游戏、居家场景下的降噪效果对比。

通过上面的对比效果可以明显看到不同噪声对线上生产、生活场景的影响，以及通过 AI 降噪达到的降噪效果。RTC AI 音频降噪采用了经典的CRN网络结构【参考文献 1 】作为降噪框架。CRN 网络结构由 Encoder、Recurrent Layer 和 Decoder 三部分组成。这种结构兼具了 CNN 的深层特征抽取能力和递归网络的记忆能力，表现出了比纯 CNN 网络或者纯 GRU 网络更好的降噪能力。

CRN网络结构

在具体落地到产品的过程中，我们在上述基础模型中，解决了实际场景中出现的五大问题：

1. 如何应对各种复杂的设备，多样的环境

2. 如何在满足低延时条件下，提升模型效果

3. 如何在满足低计算量条件下，提升模型效果

4. 如何平衡强降噪和高保真

5. 如何应对对音乐的损伤

通过解决上述问题，可以有效提升算法的速度、实时性和稳定性，保证在语音无损伤的情况下最大程度地实现噪声抑制，提升实时音视频场景࿰