在專業(yè)音頻設(shè)備中，語音降噪是很重要的一個(gè)環(huán)節(jié)。隨著AI人工智能的快速發(fā)展，各種AI人工智能降噪方法應(yīng)運(yùn)而生。這些技術(shù)的應(yīng)用范圍廣泛，包括視頻會(huì)議、語音和視頻通話、語音識(shí)別、多媒體內(nèi)容創(chuàng)作、公共廣播系統(tǒng)等。通過不斷的算法改進(jìn)和硬件優(yōu)化，這些技術(shù)能夠在各種通信場景中顯著提高音頻質(zhì)量，提升用戶體驗(yàn)? 。

1. 人工智能（AI）降噪

人工智能降噪技術(shù)通過復(fù)雜的算法和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來識(shí)別和抑制音頻和視頻信號(hào)中的背景噪音。主要步驟包括：

• 噪音識(shí)別：AI算法分析輸入信號(hào)，區(qū)分期望的聲音（如語音、音樂）和背景噪音。
• 噪音抑制：應(yīng)用高級(jí)濾波技術(shù)來減少或消除噪音，同時(shí)保留期望信號(hào)的完整性。
• 信號(hào)增強(qiáng)：在抑制噪音后，使用信號(hào)均衡、動(dòng)態(tài)范圍壓縮和語音增強(qiáng)算法來提高音頻質(zhì)量。
• 實(shí)時(shí)處理：優(yōu)化算法和硬件架構(gòu)，以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的噪音抑制，適用于直播和實(shí)時(shí)通信場景? 。

2. 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模仿人腦的結(jié)構(gòu)和功能，能夠從音頻信號(hào)中提取相關(guān)特征，并對(duì)噪音進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。這些網(wǎng)絡(luò)可以捕捉音頻數(shù)據(jù)中的復(fù)雜關(guān)系，精確調(diào)整以抑制噪音，同時(shí)保持期望音頻的清晰度? 。

3. 譜減法

譜減法通過估計(jì)噪音的頻譜，從觀察到的噪音信號(hào)中減去這些頻譜，從而獲得更清晰的音頻版本。這種技術(shù)利用數(shù)學(xué)運(yùn)算來建模噪音的頻譜特性，并進(jìn)行減法處理?。

4. 自適應(yīng)濾波

自適應(yīng)濾波技術(shù)在實(shí)時(shí)分析輸入音頻信號(hào)的同時(shí)，動(dòng)態(tài)調(diào)整噪音抑制參數(shù)，以適應(yīng)不斷變化的噪音環(huán)境。這種技術(shù)能夠有效地跟蹤并減少噪音，即使在動(dòng)態(tài)和不可預(yù)測(cè)的環(huán)境中? ?。

5.Broadcast應(yīng)用

Broadcast應(yīng)用使用AI來消除背景噪音和回聲。它通過按下按鈕即可快速去除鍵盤敲擊聲、麥克風(fēng)靜電聲和風(fēng)扇噪音等背景噪音，使得直播和遠(yuǎn)程會(huì)議中的語音更加清晰? 。

6. 目標(biāo)語音聽力系統(tǒng)

該系統(tǒng)利用AI和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別并過濾特定的聲音，如在嘈雜環(huán)境中只讓特定的人的聲音通過。它通過“教師”模型訓(xùn)練“學(xué)生”模型，使得小型模型在計(jì)算能力和電池壽命有限的設(shè)備中也能高效運(yùn)行?。

作為一個(gè)專業(yè)的音頻解決方案專家，語音降噪 TurnKey 解決方案涉及硬件和軟件集成，以便快速部署和實(shí)現(xiàn)高效的降噪效果。以下是具體做法和原理的詳細(xì)說明：

具體做法

硬件選擇和配置：

• 麥克風(fēng)：選擇高品質(zhì)的麥克風(fēng)，有些麥克風(fēng)具有內(nèi)置的噪聲抑制功能。比如7麥陣列技術(shù)：6+1 MIC麥陣，利用Beamforming技術(shù)精確控制拾音方向，旁瓣抑制高達(dá)40dB，顯著降低外界噪聲干擾。
• DSP（數(shù)字信號(hào)處理器）：選擇具有強(qiáng)大處理能力的DSP芯片，以確保實(shí)時(shí)處理音頻信號(hào)。
• 其他音頻硬件：包括放大器、濾波器等，以優(yōu)化信號(hào)傳輸和處理。

軟件配置和算法開發(fā)：

• 預(yù)處理模塊：對(duì)輸入的音頻信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，如自動(dòng)增益控制（AGC）、高通濾波器等，去除低頻噪聲和提升信號(hào)質(zhì)量。
• 降噪算法：采用先進(jìn)的降噪算法，如自適應(yīng)濾波器（如LMS、NLMS算法）、頻域降噪（如譜減法）、深度學(xué)習(xí)算法（如基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的降噪）等。
• 后處理模塊：對(duì)處理后的音頻信號(hào)進(jìn)行后處理，如回聲消除（AEC）、動(dòng)態(tài)范圍壓縮等，以進(jìn)一步提升音頻質(zhì)量。

系統(tǒng)集成和優(yōu)化：

• 嵌入式系統(tǒng)開發(fā)：將硬件和軟件集成到一個(gè)嵌入式系統(tǒng)中，進(jìn)行固件開發(fā)和系統(tǒng)調(diào)試。
• 實(shí)時(shí)性能優(yōu)化：通過優(yōu)化算法和硬件加速，確保系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)處理高質(zhì)量音頻信號(hào)。
• 用戶接口設(shè)計(jì)：開發(fā)用戶友好的界面，便于用戶進(jìn)行設(shè)置和調(diào)整降噪?yún)?shù)。

原理

自適應(yīng)濾波器：

原理：自適應(yīng)濾波器通過調(diào)整自身參數(shù)以最小化誤差信號(hào)，從而抑制噪聲。常見的自適應(yīng)算法包括LMS（最小均方誤差）和NLMS（歸一化最小均方誤差）等。

優(yōu)點(diǎn)：能夠?qū)崟r(shí)適應(yīng)變化的噪聲環(huán)境，效果較好。

頻域降噪：

原理：將音頻信號(hào)轉(zhuǎn)換到頻域（如通過傅里葉變換），在頻域中對(duì)噪聲進(jìn)行抑制，再轉(zhuǎn)換回時(shí)域。常用的方法包括譜減法、維納濾波等。

優(yōu)點(diǎn)：能夠針對(duì)特定頻率范圍的噪聲進(jìn)行處理，效果顯著。

深度學(xué)習(xí)降噪：

• 原理：通過訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，學(xué)習(xí)如何將噪聲從語音信號(hào)中分離出來。常用的模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等。
• 優(yōu)點(diǎn)：對(duì)于復(fù)雜的噪聲環(huán)境具有較強(qiáng)的適應(yīng)能力，降噪效果優(yōu)異。

實(shí)例和應(yīng)用

1. 電話會(huì)議系統(tǒng)：在電話會(huì)議系統(tǒng)中集成降噪解決方案，可以顯著提升通話質(zhì)量，減少背景噪聲干擾。
2. 語音助手和智能設(shè)備：在智能設(shè)備中應(yīng)用降噪技術(shù)，可以提高語音識(shí)別的準(zhǔn)確性，增強(qiáng)用戶體驗(yàn)。
3. 聽力輔助設(shè)備：在助聽器等聽力輔助設(shè)備中，降噪技術(shù)能夠幫助用戶更清晰地聽到聲音。

飛騰云FTXU316_LA_7MIC_V1 正是通過以上的做法和原理設(shè)計(jì)的一個(gè)具有高效的語音降噪 TurnKey 解決方案的無感本地?cái)U(kuò)音PCBA套件，旨在為發(fā)言者提供無約束的擴(kuò)音體驗(yàn)，同時(shí)確保聽眾能夠享受到清晰、低延遲的聽覺享受。