随着线上泛娱乐的兴起，语聊房、在线 KTV 以及直播等场景在人们的日常生活中占据越来越重要的地位，用户对于音质的要求也越来越高，因此超越传统语音降噪算法的 AI 降噪算法应运而生，所以目前各大 RTC 厂商普遍使用 AI 技术进行降噪处理，使用 AI 降噪技术消除除人声外的一切声音。

但对于一些特殊场景，如在线 KTV、线上直播等声卡场景，或者弹唱、伴奏、乐器等使用场景中，我们可以明显的感受到，一般降噪处理或 AI 降噪处理的过程中会将音乐/伴奏误识别为噪音，并进行降噪处理，给用户带来很不好的线上体验。因此，在此类使用场景中用户越来越不满足于背景降噪，而是提出更高要求，那就是深度降噪的同时保留音乐的音质。为了满足用户消噪与音乐音质高保真的需求，ZEGO 即构科技自研了一套自适应降噪方案，能在音乐与非音乐场景中智能切换，既保证了无音乐场景下的语音的质量，又保留了音乐的高保真音质。

音乐场景降噪方案简介

首先简单了解一下即构音乐场景降噪的方案流程：

从图中可以看到，经过前处理后的音频数据会被送入 AI 音乐检测模块，接着根据检测结果将场景分为音乐和非音乐场景。若检测出音乐场景则会使用传统降噪对音频数据进行处理，以减少对音乐的损伤，非音乐场景则继续使用 AI 降噪进行更深度的噪声消除。最后数据会经过自动增益模块完成最终的语音增强。

关于 AI 音乐检测算法

由上文描述中可以看到，完成音乐场景降噪功能最重要的一环就是 AI 音乐检测算法。为了满足音乐场景的实时切换与极高检测率的需求，我们自研了基于AI的音乐检测算法 ZegoAIMusicDetecion。 算法流程如下：

我们对数据进行帧长为 20ms，帧移为 10ms 的 STFT 处理后，使用 Bark 频带尺度将数据分为8 个子带，再分别求取一阶差分，二阶差分和谱平坦度最终得到 25 维特征。将计算得到的特征送入到我们设计的轻量型网络模型 CRNN，模型结构如下：

这里使用多层 Conv1d 卷积层能进一步的对特征进行提取。训练时，我们搜集了大量的开源音乐、语音与噪声数据进行训练，同时使用不同信噪比进行数据混合增强，确保模型有足够的泛化性。在训练优化器上，我们选择了 AdamW 以更好地对模型进行正则化处理，学习率为 0.001，批大小是 64，损失函数我们使用了交叉熵函数，公式如下：

算法效果与性能开销

有了 AI 音乐检测算法的帮助，我们最终可以实现针对音乐场景的降噪方案，方案最终的效果如下：

从上面的频谱图以及实际的听感来看，都可以直观的感受到即构音乐场景降噪方案对音乐音质的保护。在提供良好效果的同时，ZegoAIMusicDetecion 秉承着极轻量级模型的设计理念，整体计算量大约为 1.2M FLOPS，RTF 指标在各个平台和终端上均控制在 0.2% 以内。在此基础上，我们采用多帧平滑的后处理技术使音乐检测误检率低于 1%，音乐检测率达到 95% 以上。

技术展望

音乐场景在泛娱乐社交和互动中十分常见，需要注重用户和听众的使用感觉，做好音乐场景降噪处理。综上所述，ZEGO 即构科技为了同时兼顾降噪与音乐音质体验，自研了基于 AI 的音乐检测算法，设计出一套音乐场景降噪方案，充分体现即构对于用户良好体验的高度重视。未来，我们会结合具体行业和场景，引入更多的可行性方案，提升产品的场景适应能力，给用户提供更好的音频体验！