千万日活腾讯会议背后：深度学习的最新应用

深度学习是实现语音增强最主要的方法之一，¬帮助我们从带噪语音中提取尽可能纯净的原始语音，提高语音质量和可懂度。腾讯会议在去年年底推出，短短两个月内就突破千万日活大关。在多样且复杂的场景下，深度学习如何帮助腾讯会议在实时通话中进行去混响、声音事件检测和回声消除？本文是腾讯多媒体实验室高级研究员王燕南在「腾讯技术开放日·云视频会议专场」的分享整理。 【腾讯会议与深度学习】 深度学习技术在腾讯会议的成功中发挥了关键作用，使其在短时间内达到千万日活用户。语音增强是深度学习应用的核心，尤其是在实时通信的云视频会议场景中。这一技术旨在从噪声环境中提取清晰的语音信号，提高语音质量和可理解度。 **语音增强的深度学习算法** 1. **Least Mean Square (LMS)**：一种自适应滤波器算法，用于估计最佳滤波器系数以减少噪声。 2. **Spectral Subtraction**：基于频谱分析的降噪方法，通过减去噪声频谱估计来恢复语音信号。 3. **Wiener Filtering**：根据统计特性进行滤波，适用于未知或非平稳噪声环境。 这些经典算法在大多数情况下表现出色，但可能存在适应性不足和残留噪声等问题。为解决这些问题，深度学习如深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等被引入到语音增强领域。 **深度学习模型的选择** - **DNN**：适合处理复杂的非线性关系，但模型较庞大，可能不适合资源有限的设备。 - **CNN**：在图像处理领域表现出色，应用于语音处理时，尤其在时域信号处理上，可以取得与RNN相当甚至更好的效果。 - **RNN**：擅长处理序列数据，早期在语音处理中广泛应用，但计算量较大。 **基于mapping和masking的方法** - **基于mapping**：网络直接预测输出的语音谱，但需要准确的相位估计。 - **基于masking**：利用听觉掩蔽效应，根据语音和噪声能量占比选择保留或去除，避免相位估计的困难。 **时域处理的优势** 直接在时域进行处理减少了计算量，并避免了相位估计的损失。这种方法通常包括Encoder、Separation和Decoder三个部分。 **挑战与解决方案** 在语音增强中，平衡降噪效果和语音损失是一个挑战。过度降噪可能导致语音信息丢失，而保留过多噪声又会影响清晰度。为此，算法设计中需要在数据和网络结构上进行优化，例如采用基于masking的方法，以最小化语音损失并确保足够的降噪效果。 深度学习在腾讯会议的语音增强中扮演了核心角色，通过不断迭代的模型优化和算法选择，解决了多样复杂环境下的语音质量问题，助力腾讯会议实现了高效、清晰的实时通话体验。