本文由火山云代理商【聚搜云】撰写
1. 深度学习模型
使用深度学习模型（如SEGAN、DeepSpeech、WavLM等）对带噪语音进行建模和优化，能够有效去除背景噪声，同时保留语音的完整性。这些模型通过学习不同类型的噪声和清晰语音的模式，能够动态调整和过滤音频中的不必要噪音。
2. 实时处理
AI降噪技术能够实时处理音频信号，通过高效的信号处理算法过滤掉环境噪声，确保语音的清晰传递。这种实时处理能力对于语音连麦场景尤为重要，可以显著减少延迟，提升用户体验。
3. 自适应调整
AI降噪技术具备自动调节降噪强度的能力，能够根据不同的噪声环境动态调整处理策略。这种自适应调整确保了在嘈杂环境中也能保持语音的清晰度。
4. 人声优先
在降噪处理的同时，AI技术会优先保留人声，确保语音的自然度和完整性。这对于语音连麦场景尤为重要，可以保证信息传达的准确性。
5. 多任务学习
通过多任务学习，AI模型可以同时处理降噪、增强和识别任务。这种集成能力使得模型在复杂噪声环境中表现出色，能够有效提升语音连麦的清晰度。
6. 端到端训练
采用端到端的模型设计，输入嘈杂语音，输出对应的纯净语音信号。这种设计能够隐式完成降噪和增强任务，进一步提升语音连麦的质量。
7. 语音特征提取
通过提取语音特征（如Mel频谱、MFCC），AI模型能够在频域中对语音信号进行去噪或增强，从而提供更高质量的语音输出。
