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C厂科技 |探秘“声音捕手”：这群人如何把生活杂音炼成技术密码

2025-05-16

你是否曾在视频会议中，被背景噪音干扰，听不清对方讲话？又是否在观看在线课程时，因混响问题而苦恼，影响学习体验？…… 这些干扰沟通的音频杂音，如何从 “无解” 变为 “可消”？答案藏在一场充满意外的科研旅程中。去年荣获“广东好人”称号，jdpay钱包官方网站的音频专家刘荣带领团队，用生活噪音作燃料、以浴室灵感为火种，打破传统技术瓶颈，将复杂声场化作清晰人声—— 这场静悄悄的音频革命，让声音从此告别�：�，让每一句对话都回归清晰与纯粹。

“噪声” 收集大作战：一场充满奇趣的录制行动

有意思的是，刘荣带领团队在布满荆棘的研发道路上，上演了一段充满挑战与惊喜的特殊“噪声” 收集故事。

顺着这段奇妙的探索轨迹深入探寻，在jdpay钱包官方网站的研发故事里，有这样一群人，他们的行为乍一看有些奇怪。在会议室中，常常能看到两三人一组，带着各种奇怪的“装备”。桌子上摆满了各式各样的笔、形状各异的茶杯，还有尺子、装修用的小管子、瓷砖碎片等物品。他们神情专注，既不交谈，也不做常规的会议记录，而是拿着这些物品，在会议室的各个角落“折腾”。一会儿在桌子上用力丢笔，一会儿用茶杯在不同位置轻敲桌面，甚至拿着尺子在屏幕上写写画画，还让装修材料相互碰撞，整个会议室充斥着各种奇怪的声音。

原来，他们是在为音频降噪技术的研发录制噪声数据。这些看似毫无头绪的噪声，在刘荣的团队里，可是极为宝贵的“宝贝”。“这些噪声数据是神经网络训练的关键‘养料’，是我们实现音频降噪突破的重要基础。”刘荣解释道。

之所以要收集如此多样的噪声数据，是为了解决不同场景下的噪声问题。在音频降噪技术的模型训练中，需要输入带噪的语音。带噪语音由纯净语音混合噪声数据构成，模型的优劣与输入数据的丰富程度密切相关。“简单来说，模型接触到的噪声类型越多，它就越‘见多识广’，适应能力也就越强，越能精准地识别和消除噪声。所以，收集大量不同的噪声数据至关重要。” 刘荣补充道。

而录制噪声数据的工作繁琐又耗时。每次录制通常由两三人参与，一组人往往只录制半小时左右。这是因为每个人操作道具的手法不同，为了保证收集到的数据足够丰富多样，就需要不断更换人员和场地。从不同风格的会议室，到热闹程度不同的餐厅，再到忙碌节奏各异的厨房，他们不放过任何一个可能产生独特噪声的角落。“虽然过程很辛苦，但只有让模型接触到足够多不同类型的噪声，它才能变得更‘聪明’，更好地识别和消除噪声。”刘荣说道。

如今模型的“燃料”越来越丰富。刘荣团队已积攒下几十万条噪声数据与几百万条语音数据。训练时，这些数据相互搭配，一条噪声对应一条语音，噪声幅度随机调整。如此产生的组合数据可达几千万甚至更多，且训练时均为随机组合。丰富的数据极大增强了模型的学习能力，为团队研发的音频降噪技术筑牢了根基，让该技术在各类场景应用中表现卓越。

浴室灵感迸发：一次改变技术走向的灵光乍现

“收集这些噪声数据，就是为了解决音频降噪领域那些长期没攻克的难题。”谈及研发初衷，刘荣语气坚定。早年深耕传统音频降噪技术，他在麦克风信号处理领域积累颇丰，却也清晰认识到传统方法的局限性：“像高跟鞋走路声、拍掌声这类非稳态噪声，用传统频谱分析处理，很难达到理想效果。”

其中，提升语音识别率成为横在团队面前的“硬骨头”。早在2020年左右，团队就尝试用降噪后的数据优化语音识别。刘荣回忆道，起初大家满怀期待，“都觉得降噪后的语音会更利于识别，可实际调试时才发现，无论怎么调整降噪、去混响环节，语音识别率始终原地踏步。” 这个难题持续困扰团队数月甚至半年，“那段时间，大家翻遍资料、反复试验，却始终找不到突破口。”

转机发生在2023年底的一个夜晚。当时正在洗澡的刘荣，脑海中突然闪过灵感：“传统信号自适应滤波处理需要参考信号，而应用场景里很难获�。裁床荒苡蒙窬绱砗蟮母删挥镆籼娲�？”“当时我兴奋极了，回去单位之后赶紧进行试验去验证该想法。”刘荣回忆道。幸运的是，试验结果令人惊喜——语音识别率实现大幅跃升：在原本识别率较高的场景，从91%、92%提升至95%、96%；而原本只有60%左右的低识别率场景，更是跃升至80% - 85%。

“这个灵感就像一束光，彻底打开了研发新思路。”回忆起关键突破时刻，刘荣仍难掩激动。团队通过研究发现，这一创新核心在于显著提升信噪比与信混比，有效攻克了噪声与混响干扰的难题。

从实验室到产品：打响音频技术的突围之战

音频降噪是一个发展数十年的成熟领域，但刘荣团队另辟蹊径，聚焦语音信号增强。“我们的目标，就是在嘈杂环境里精准留下人声。”刘荣解释道，传统频谱分析技术依赖人工标注参数，一遇到复杂场景就难以发挥作用。

2021年底，团队迎来关键突破，将自研的神经网络降噪和去混响模型应用到MAXHUB智能交互平板上，成为行业首批实现技术落地的团队。“当时学术界的研究成果虽然不少，但模型参数多、计算量大，根本没法满足实时使用的需求。”刘荣回忆说。

为了让技术真正“能用”，团队在多个环节大胆创新。当时业界连去混响的训练数据都没有，他们就从零开始搭建训练框架、生成数据，还申请了专利。在模型优化上，通过精简网络结构、压缩计算量，把实验室里的理论模型变成了能实际运行的产品方案。如今，这套AI音频处理技术已经涵盖回声消除、声源定位等多个功能。

说起攻克技术难题的过程，刘荣直言“只能硬扛”。团队一方面紧盯学术界论文、行业竞赛，寻找新思路；另一方面扎根实验室，在服务器上反复调试模型参数。需要采集数据时，他们就带着设备去会议室、商场等真实场景录制音频。“只有让模型接触到真实复杂的声音，才能在实际应用中发挥作用。”

这些努力最终换来了显著成果。“和老技术相比，现在的降噪效果完全是两个档次。”刘荣说，以前处理不了的突发噪声，现在都能轻松消除。市场反馈也印证了技术实力：过去会议室里常见的“听不清”抱怨，如今越来越少了。

给声音“美颜”：奔赴从听清到听“美”的新探索

“现在我们虽然解决了基本的听清问题，但音频体验不能止步于此。”刘荣说道，“我们希望能让声音像经过‘美颜’一样，听起来更加自然、舒适，给用户带来更优质的听觉享受。”他形象地比喻道，“就像相机从单纯拍清楚，发展到如今加入美颜功能，让照片更赏心悦目。音频技术也应如此，在保证清晰的基础上，实现‘美化’升级，带给用户来更愉悦的感受。”

目前，团队正在积极探索基于大模型和生成式方式的音频处理技术。“我们希望通过识别语音信号中的信息，重新生成高质量的语音，达到类似专业播音的效果。”刘荣充满信心地说，“虽然这项技术目前还处于早期研究阶段，在算法优化、计算效率等方面面临诸多挑战，但我们有信心不断攻克难题，推动音频降噪技术迈向新的高度。”

从“噪声猎人” 到 “声音美容师”，刘荣在音频降噪领域的创新探索，不仅为jdpay钱包官方网站的产品带来了技术优势，也为整个行业的发展提供了宝贵的经验。这位 “广东好人” 用匠心与智慧，激励着更多科研人员在技术创新的道路上不断前行，让清晰、美好的声音，成为数字化时代的沟通标配。

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