在数字化浪潮的推动下，实时音视频通信（RTC）已从单纯的连接工具升级为支撑千行百业数字化转型的核心基础设施。从在线医疗的远程会诊到智能教育的实时互动课堂，从企业协作的视频会议到万物互联的智能硬件交互，RTC 技术的应用边界不断拓展。与此同时，人工智能（AI）技术的迅猛发展正为 RTC 注入全新活力，二者的深度融合正在重构实时交互的体验维度。天翼云 RTC 芯片作为技术融合的典型体，通过将 AI 算法与硬件算力深度耦合，在智能降噪与场景感知两大核心技术领域实现了突破性进展，为复杂环境下的高品质实时交互提供了坚实支撑。
一、AI 与 RTC 融合：技术演进的必然趋势
实时音视频通信的核心诉求始终围绕 “清晰、流畅、稳定” 三个维度展开，但传统 RTC 技术在面对复杂现实环境时往往显得力不从心。在音频层面，会议室的回声、户外的风声、办公室的键盘敲击声等环境噪声，会严重干扰语音传输的清晰度；在视频层面，光线变化、场景切换、网络波动等因素，常导致画面模糊、卡顿甚至中断；而在交互层面，不同场景下的音视频需求差异巨大，传统固定参数配置难以适配多样化需求。这些痛点的解决，恰恰为 AI 技术的介入提供了广阔空间。
AI 技术与 RTC 的融合并非简单的功能叠加，而是形成了 “能力互补、相互赋能” 的协同关系。RTC 为 AI 提供了实时的音视频数据流与交互场景，使 AI 算法能够获得持续的训练与应用反馈；AI 则通过其大的感知、分析与决策能力，让 RTC 从 “被动传输” 向 “主动优化” 演进。这种融合已经成为行业发展的明确趋势，中信通院启动的《大模型赋能的实时音视频交互技术能力分级评价模型》编制工作，更是从行业标准层面印证了 AI+RTC 技术体系的重要性。
天翼云 RTC 芯片正是在这一趋势下诞生的创新成果，它突破了传统 “软件算法 + 通用硬件” 的模式限制，将经过海量场景验证的 AI 模型直接固化于芯片架构中，实现了算法与硬件的深度协同。这种 “芯级融合” 不仅大幅提升了智能处理的效率，更降低了系统功耗，为终端设备的轻量化部署提供了可能，成为推动 AI 与 RTC 技术落地的关键力量。
二、智能降噪技术：从 “抑制噪声” 到 “分离人声” 的跨越
音频质量是实时交互体验的核心，而噪声抑制则是决定音频质量的关键环节。传统降噪技术多基于信号处理原理，通过过滤特定频率的噪声成分实现优化，但在复杂噪声环境下，往往会出现 “噪声没滤干净，人声反而失真” 的问题。天翼云 RTC 芯片搭的 AI 智能降噪技术，借助深度学习的大建模能力，实现了从 “被动抑制” 到 “主动分离” 的技术跨越，重新定义了实时音频处理的标准。
（一）基于 DCCRN 模型的核心架构
天翼云 RTC 芯片的智能降噪技术以复数卷积循环神经网络（DCCRN）为核心模型架构，这一模型融合了卷积神经网络（CNN）的局部特征提取能力与循环神经网络（RNN）的时序依赖建模优势，尤其擅长处理音频这类时序信号。与传统的实数域卷积不同，DCCRN 引入了复数卷积概念，能够同时对音频信号的幅度和相位信息进行建模，而相位信息的精准捕捉正是还原人声自然度的关键。
在模型训练阶段，技术团队构建了包含数十万条样本的多场景噪声语料库，涵盖了办公室、户外街道、餐厅、工厂等 12 类典型噪声环境，以及不同年龄、性别、口音的人声样本。通过对这些含噪语音进行短时傅里叶变换，将其转换为时频域数据后输入神经网络，模型会持续学习 “噪声 - 人声” 的特征映射关系。训练过程中采用了结合幅度掩码与频谱映射的双重目标函数，并引入 perceptual evaluation of speech quality（PESQ）等主观评价指标作为损失函数的重要组成部分，确保模型优化方向与人类听觉感知保持一致。经过多轮迭代训练，最终形成的模型能够在复杂噪声环境下精准识别并分离人声信号。
（二）多策略融合的降噪实现
考虑到实时交互场景的多样性与终端设备的算力差异，天翼云 RTC 芯片采用了 “分层降噪 + 场景适配” 的多策略实现方案。在芯片硬件层面，专门设计了用于音频处理的专用计算单元，能够为 AI 降噪算法提供低延迟的算力支撑，确保端到端处理延迟控制在 20 毫秒以内，完全满足实时通信的需求。
在算法执行层面，系统会根据实时检测到的噪声度与类型，动态切换降噪策略：在轻度噪声环境下，采用传统 WebRTC 降噪与轻量化 AI 模型结合的方式，在保证效果的同时降低功耗；在中度至重度噪声环境下，自动启动全功率 DCCRN 模型，通过深度特征提取实现人声与噪声的精准分离；而在多人对话场景中，则引入视觉辅助降噪机制，通过关联摄像头捕捉的嘴唇运动信息，精准定位目标说话人的声音来源，有效过滤背景中的干扰人声，这一功能在多人视频会议场景中表现尤为突出。
（三）回声消除的智能化升级
除了环境噪声，回声是实时通话中的另一个常见问题，尤其是在提通话场景下，扬声器播放的声音会被麦克风重新采集，形成令人困扰的回声干扰。传统回声消除技术多依赖线性自适应滤波器，但对于扬声器非线性失真、网络延迟波动等因素导致的非线性回声，处理效果往往不佳。
天翼云 RTC 芯片将 AI 技术引入回声消除环节，通过长短记忆网络（LSTM）对回声场景进行端到端建模。系统会同时获取麦克风采集的语音信号与扬声器输出的参考信号，通过 AI 模型直接学习 “回声信号” 的特征模式，从而实现对线性回声与非线性回声的一次性消除。在实际测试中，该技术能够将回声抑制量提升至 45 分贝以上，即使在大音量提场景下，也能有效避回声干扰，确保通话双方的清晰沟通。
三、场景感知技术：让 RTC “读懂” 交互需求
如果说智能降噪解决了 “听得清” 的问题，那么场景感知技术则致力于实现 “体验优” 的目标。不同的实时交互场景对音视频参数的需求存在显著差异：远程医疗场景需要高清稳定的视频画面以保证诊断准确性，在线教育场景需要优先保障教师语音的清晰度，而户外直播场景则需要更的弱网对抗能力。天翼云 RTC 芯片的场景感知技术，通过多模态信息融合与实时智能决策，让 RTC 系统能够自动适配场景需求，实现 “千人千面” 的个性化优化。
（一）多模态感知的数据采集
场景感知的核心是准确识别当前的交互场景，这需要依赖多维度的信息输入。天翼云 RTC 芯片通过整合终端设备的多类传感器数据，构建了全方位的感知体系。在音频维度，除了采集语音信号外，还会同步分析信号的能量变化、语速、停顿间隔等特征，例如会议场景中语速缓、停顿规律，而游戏场景中则多为短句子、高能量语音；在视频维度，通过对画面帧的亮度分布、运动轨迹、场景复杂度进行分析，区分静态场景（如文档共享）与动态场景（如运动直播）；在网络维度，实时监测带宽波动、延迟、丢包率等网络指标，为场景适配提供基础依据。
这些多模态数据会被实时传输至芯片内置的场景感知引擎，该引擎采用轻量化的特征融合网络，能够在不占用过多算力的前提下，快速提取跨维度的场景特征。与云端集中式感知不同，这种端侧感知方式避了数据传输带来的延迟，确保场景识别能够在 100 毫秒内完成，为后续的实时优化预留了充足时间。
（二）基于场景的动态优化决策
场景感知的最终目标是实现音视频参数的动态优化，天翼云 RTC 芯片构建了 “场景识别 - 策略匹配 - 参数调整” 的闭环决策体系。技术团队基于大量实测数据，为 18 类典型场景构建了优化策略库，每类场景都对应一套经过验证的音视频参数组合。
当场景感知引擎识别出当前处于 “远程医疗会诊” 场景时，系统会自动启动视频高清模式，将视频码率提升至 2Mbps 以上，并开启视频超分增功能，通过 AI 算法对画面细节进行补充优化，确保医疗影像的清晰度；同时，音频处理会优先保障人声增益，关闭可能导致语音失真的音效处理功能。若识别到场景切换为 “户外移动直播”，系统则会自动下调视频分辨率以适应不稳定的网络带宽，启动抗丢包算法，并增音频降噪与防风处理，确保在移动场景下的流畅交互。
在弱网对抗场景中，场景感知技术的价值更为突出。当监测到网络带宽突然下降时，系统会结合当前场景类型做出智能决策：会议场景下优先保障音频流畅，适度降低视频分辨率；而直播场景下则会采用 “分层编码” 技术，确保画面主体（如主播）的清晰度，同时降低背景区域的码率消耗。这种基于场景的动态调整，相比传统的 “一刀切” 式网络适配，能够显著提升复杂网络环境下的用户体验。
四、技术落地：从实验室到千行百业的实践验证
天翼云 RTC 芯片的智能降噪与场景感知技术，并非停留在实验室阶段的理论成果，而是经过了大量实际场景的验证与优化，在多个行业领域展现出大的应用价值。
在在线教育领域，该芯片被应用于智能教学终端中。在嘈杂的家庭环境中，智能降噪技术能够精准分离教师与学生的语音，滤除电视声、孩子哭闹声等干扰噪声，确保课堂沟通清晰顺畅；场景感知技术则能根据教学环节自动调整参数，在教师讲解时增语音清晰度，在播放教学视频时优化画面质量，在学生发言时开启回声抑制，全方位提升在线课堂的交互体验。
在远程医疗场景中，搭该芯片的会诊终端能够在医院病房、基层诊所等复杂环境下稳定工作。智能降噪技术有效过滤了医疗设备运行的噪声，保证了医患对话的准确性；而场景感知技术则针对会诊场景优化了视频传输策略，即使在网络条件一般的基层医疗机构，也能确保医学影像的清晰传输，为远程诊断提供了可靠支撑。
在企业协作领域，该芯片赋能的视频会议设备表现尤为突出。多人会议场景下，视觉辅助降噪技术能够精准定位当前发言者，避多人同时说话导致的混乱；当会议从室内迁移到户外临时场地时，场景感知技术会自动启动弱网优化与降噪模式，确保会议不受环境变化影响。这些实践案例充分证明，AI 与 RTC 的深度融合能够切实解决行业痛点，创造实实在在的价值。
五、未来展望：迈向 “感知 - 理解 - 决策” 一体化的智能 RTC
天翼云 RTC 芯片在智能降噪与场景感知领域的技术突破，只是 AI 与 RTC 深度融合的开端。随着大模型技术与多模态交互技术的持续发展，智能 RTC 正朝着 “感知 - 理解 - 决策” 一体化的方向演进。
在技术层面，未来的降噪技术将实现更精细的语义级分离，不仅能分离人声与噪声，还能根据语义重要性对语音内容进行优先级处理；场景感知技术将融合更多维度的信息，包括用户的情绪状态、交互意图等，通过情感计算实现更具人性化的体验优化。在架构层面，“端 - 边 - 云” 协同的智能处理模式将逐步成熟，端侧芯片负责实时感知与快速响应，边缘节点提供中等算力支撑，云端则承担模型训练与复杂场景优化，形成高效协同的技术体系。
从行业应用来看，随着 AI 与 RTC 融合的不断深入，将催生出更多创新应用形态：在智能客服领域，结合语音识别与场景感知的 AI 助手能够更精准地理解用户需求；在虚拟交互领域，实时的音视频智能处理将让虚拟数字人的交互更自然流畅；在物联网领域，轻量化的端侧 AI 能力将赋能更多智能硬件，实现万物互联的实时智能交互。
结语
AI 与 RTC 的深度融合，正在打破实时通信技术的能力边界，而天翼云 RTC 芯片通过在智能降噪与场景感知领域的技术创新，为这一融合趋势提供了坚实的硬件体与技术范本。从基于 DCCRN 模型的精准降噪，到多模态融合的场景感知，每一项技术突破都源于对用户需求的深刻洞察与对技术极限的持续探索。
在数字化转型持续深化的今天，实时交互的品质将直接影响行业数字化的效率与深度。天翼云 RTC 芯片所代表的 “AI+RTC + 芯片” 融合创新模式，不仅为用户带来了更清晰、更流畅、更智能的实时交互体验，更为实时通信技术在千行百业的落地应用开辟了新路径。随着技术的不断迭代演进，我们有理由相信，智能 RTC 将成为连接人与服务、人与设备、人与人的核心纽带，为数字社会的发展注入源源不断的活力。
