在語音通話設(shè)備中，降噪（Noise Reduction）和回音消除（Acoustic Echo Cancellation）是兩項最基本也最關(guān)鍵的處理技術(shù)。前者負(fù)責(zé)抑制環(huán)境噪聲，后者負(fù)責(zé)消除喇叭回傳的遠(yuǎn)端聲音。兩者在同一設(shè)備中同時運行時，可能產(chǎn)生相互干擾——例如，降噪算法可能將回音殘留誤判為噪聲而予以壓制，反而導(dǎo)致遠(yuǎn)端聲音斷續(xù)。因此，理解這兩項技術(shù)在同一模組中的協(xié)同機制，是評估語音處理方案的重要維度。本文以A-59P模組為分析對象，探討其AI降噪與100dB回音消除的雙引擎架構(gòu)及協(xié)同工作邏輯。

一、降噪與回音消除的物理意義區(qū)分

1.1 回音的本質(zhì)

回音是指遠(yuǎn)端說話人的聲音通過本地設(shè)備的喇叭播放出來后，被本地麥克風(fēng)重新拾取，再傳回遠(yuǎn)端的過程。遠(yuǎn)端用戶會聽到自己的聲音以一定延遲返回，嚴(yán)重影響通話體驗。

回音具有以下特征：

與遠(yuǎn)端信號高度相關(guān)：回音本質(zhì)上是遠(yuǎn)端信號的線性或非線性變換

存在時間延遲：取決于聲學(xué)路徑長度（通常數(shù)毫秒至上百毫秒）

可能包含非線性失真：由功放、喇叭、箱體共振等因素引入

1.2 噪聲的本質(zhì)

噪聲是指除本地說話人之外的所有環(huán)境聲音，包括風(fēng)扇、空調(diào)、交通聲、敲擊聲等。

噪聲的特征與回音不同：

與通話信號無關(guān)：噪聲源獨立于遠(yuǎn)端信號和本地語音

統(tǒng)計特性相對平穩(wěn)或變化緩慢（瞬態(tài)噪聲除外）

不具備回音那樣的周期性結(jié)構(gòu)

1.3 兩者的處理差異

回音消除擁有參考信號（LINE_IN輸入的遠(yuǎn)端音頻副本），因此可以采用自適應(yīng)濾波精確建?；匾袈窂?。降噪沒有參考信號，只能基于統(tǒng)計假設(shè)或AI模型區(qū)分語音和非語音。

二、A-59P的雙引擎架構(gòu)

2.1 回音消除的技術(shù)指標(biāo)

規(guī)格書中給出兩個關(guān)鍵指標(biāo)：

消除能力：100dB

拖尾時間：100ms

100dB的消除深度意味著回音信號被衰減100000倍。這一指標(biāo)遠(yuǎn)超普通通話設(shè)備的30-50dB，接近專業(yè)音頻設(shè)備的水平。實現(xiàn)100dB消除需要滿足以下條件：

自適應(yīng)濾波器階數(shù)足夠：100ms拖尾對應(yīng)48kHz采樣率下4800階FIR濾波器

回音路徑線性度良好：非線性失真產(chǎn)生的諧波成分無法被線性濾波器消除

雙講檢測可靠：雙講時濾波器停止更新或緩慢更新

2.2 AI降噪的實現(xiàn)路徑

規(guī)格書描述降噪功能可以“對除人聲之外的所有聲音進行壓制”，這一表述暗示了基于深度學(xué)習(xí)的人聲檢測機制。

與傳統(tǒng)頻譜減法降噪（需要噪聲估計）不同，AI降噪通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接學(xué)習(xí)從含噪語音到干凈語音的映射。其優(yōu)勢在于：

無需噪聲估計：對非平穩(wěn)噪聲（敲擊、鳴笛）響應(yīng)迅速

保護語音：訓(xùn)練目標(biāo)是最小化語音失真

瞬態(tài)噪聲抑制：風(fēng)扇、空調(diào)等平穩(wěn)噪聲和突發(fā)噪聲均可處理

規(guī)格書中45-90dB的降噪范圍差異，可能反映了不同輸入信噪比和噪聲類型下的性能波動——平穩(wěn)噪聲下可達(dá)90dB，復(fù)雜環(huán)境下仍能保持45dB以上的抑制。

2.3 雙引擎的信號流順序

語音模組內(nèi)部的信號處理順序?qū)ψ罱K效果有決定性影響。典型的處理順序有兩種：

方案A：先AEC后降噪

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復(fù)制

下載

麥克風(fēng)信號 → AEC（消除回音） → 降噪（消除環(huán)境噪聲） → 輸出

這是更常見的設(shè)計。理由是：回音信號的能量通常遠(yuǎn)大于環(huán)境噪聲，先消除強回音可避免降噪模塊誤將其當(dāng)作噪聲處理導(dǎo)致語音失真。

方案B：先降噪后AEC

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復(fù)制

下載

麥克風(fēng)信號 → 降噪（消除環(huán)境噪聲） → AEC（消除回音） → 輸出

這種順序的潛在風(fēng)險是：降噪模塊可能將弱回音（AEC需要處理的信號）誤判為噪聲而部分抑制，導(dǎo)致AEC參考信號與回聲的相關(guān)性下降。

規(guī)格書未明確說明A-59P內(nèi)部的處理順序，但從“100dB回音消除”和“AI降噪”同時達(dá)到高性能指標(biāo)來看，極可能采用方案A，且兩個模塊之間可能存在協(xié)同信息傳遞（例如降噪模塊告知AEC當(dāng)前是否為平穩(wěn)噪聲環(huán)境以調(diào)整濾波器收斂速度）。

三、雙引擎協(xié)同的關(guān)鍵技術(shù)

3.1 回音路徑的非線性建模

100dB回音消除能力面臨的最大挑戰(zhàn)是非線性失真。當(dāng)功放進入削波區(qū)或喇叭在大振幅下產(chǎn)生非線性振動時，回音信號中包含線性濾波器無法建模的高次諧波。

工程上處理非線性回音的常用方法包括：

預(yù)處理參考信號：對參考信號施加與功放/喇叭特性相匹配的非線性變換

后處理殘余回音：線性AEC之后的殘余回音（主要是非線性成分）再經(jīng)非線性處理模塊抑制

A-59P能夠達(dá)到100dB消除能力，說明其在非線性回音處理上有所優(yōu)化。

3.2 雙講狀態(tài)下的降噪行為

雙講（Double-Talk）是指本地用戶和遠(yuǎn)端用戶同時說話的狀態(tài)。這是AEC最容易出錯的場景——若濾波器繼續(xù)更新，會錯誤地將本地語音當(dāng)作回音學(xué)習(xí)，導(dǎo)致本地語音被消除。

A-59P在雙講時的工作邏輯推測如下：

AEC檢測到雙講：基于參考信號與麥克風(fēng)信號的相關(guān)性分析

凍結(jié)濾波器更新：保持當(dāng)前濾波器系數(shù)不變

降噪正常運作：繼續(xù)壓制環(huán)境噪聲，但不應(yīng)壓制遠(yuǎn)端語音成分

降噪的語音檢測：需要區(qū)分本地人聲、遠(yuǎn)端人聲和噪聲，保護兩者不被壓制

這一過程中，降噪算法需要具備“人聲檢測”而非“語音檢測”——即保留所有人聲頻率成分，無論其來自本地還是遠(yuǎn)端，僅壓制非人聲成分。

3.3 殘留回音與噪聲的感知掩蔽

即使在100dB消除深度下，仍可能存在極低電平的殘留回音（受限于有限濾波器長度和數(shù)值精度）。當(dāng)殘留回音的電平低于環(huán)境噪聲時，人耳已無法察覺。

A-59P的降噪模塊可能在此發(fā)揮“掩蔽增強”作用：在殘余回音頻率點施加額外衰減，使其進一步低于噪聲本底，從聽覺上實現(xiàn)“無回音”的感知效果。

四、性能指標(biāo)的實際意義

4.1 100dB消除能力的適用范圍

100dB是理想條件下的實驗室測量值，實際系統(tǒng)中受限于以下因素：

實際應(yīng)用中，50dB-80dB的消除深度是更現(xiàn)實的預(yù)期。即便如此，這仍然遠(yuǎn)高于普通通話設(shè)備。

4.2 45-90dB降噪范圍的解讀

降噪指標(biāo)的范圍反映了不同場景下的性能差異：

90dB上限：出現(xiàn)在高輸入信噪比、平穩(wěn)噪聲（如空調(diào)）、噪聲頻譜與人聲不重疊的場景

45dB下限：出現(xiàn)在低信噪比、瞬態(tài)強沖擊噪聲（如敲擊）、或噪聲與人聲頻譜高度重疊的場景

對于大多數(shù)環(huán)境（辦公室、家居），實際降噪深度可能在60-75dB之間，這已足夠?qū)⒈尘霸肼晧褐浦敛豢陕劦某潭取?/p>

五、協(xié)同工作的潛在沖突與化解

5.1 降噪對回音消除的干擾

當(dāng)降噪算法過于激進時，可能將弱回音信號的某些頻率成分誤判為噪聲而衰減。這會降低參考信號與麥克風(fēng)信號中回音成分的相關(guān)性，導(dǎo)致AEC濾波器收斂偏差。

化解方式：

降噪模塊應(yīng)收到AEC的指示，了解當(dāng)前回音殘留的頻譜分布

在回音能量較高的頻帶，降噪應(yīng)適當(dāng)降低抑制強度

5.2 AEC對降噪的影響

AEC輸出信號中殘留的回音（特別是非線性失真成分）可能被降噪模塊當(dāng)作人聲處理而保留，導(dǎo)致遠(yuǎn)端用戶聽到失真的自身聲音回傳。

化解方式：

降噪模塊應(yīng)具備回音殘留檢測能力

對與參考信號相關(guān)的成分進行二次抑制

5.3 計算資源的分配

同時運行高性能AEC和AI降噪需要可觀的計算資源（MAC運算量）。A-59P在郵票半孔封裝內(nèi)完成這兩項任務(wù)，說明內(nèi)部DSP具有足夠的實時處理能力，且算法經(jīng)過了計算優(yōu)化（如頻域自適應(yīng)濾波、輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）。

結(jié)語

A-59P模組同時實現(xiàn)了100dB回音消除和45-90dB AI降噪，這兩項指標(biāo)的組合在同類模組中屬于較高水平。從技術(shù)原理分析，其雙引擎架構(gòu)的核心在于清晰的信號處理順序（推測為先AEC后降噪）和模塊間的協(xié)同配合——降噪保護語音不被誤傷，AEC在降噪輔助下獲得更干凈的參考信號。實際性能受限于功放非線性、聲學(xué)環(huán)境和雙講比例等因素，但實驗室指標(biāo)的上限值仍然反映了模組的算法能力和DSP算力的儲備。對于需要高音質(zhì)全雙工通話的設(shè)備而言，這種雙引擎協(xié)同架構(gòu)提供了一套完整的聲學(xué)前端處理方案。

審核編輯 黃宇