WhisperLiveKit 实时语音降噪技术概述

WhisperLiveKit 作为实时语音处理工具，其降噪技术基于深度学习和信号处理算法，旨在消除背景噪声、混响等干扰，提升语音转写的准确性。核心技术包括自适应滤波、频谱减法、神经网络降噪等模块。

核心降噪技术解析

自适应滤波算法 通过实时分析噪声频谱特征，动态调整滤波器参数，有效抑制稳态噪声（如风扇声、键盘敲击）。算法基于 Wiener 滤波或最小均方误差（LMS）准则：

$$ H(f) = \frac{|S(f)|^2}{|S(f)|^2 + |N(f)|^2} $$

神经网络降噪模型 采用端到端的深度学习模型（如 Conv-TasNet 或 DCCRN），直接从带噪语音中分离纯净语音。模型训练使用大规模噪声-纯净语音配对数据集，支持对非稳态噪声（如突发性杂音）的鲁棒处理。

实时频谱增强 在频域进行噪声估计与语音增强，结合语音活动检测（VAD）区分人声与噪声。通过 Mel 尺度频带划分优化语音频段的信噪比：

$$ \hat{S}(t,f) = |Y(t,f)| \cdot \frac{\max(|Y(t,f)| - |N(t,f)|, 0)}{|Y(t,f)|} $$

技术实现优化策略

低延迟处理架构 采用分帧处理与流式推理，确保端到端延迟小于 50ms。通过 GPU 加速和模型量化（如 INT8）实现实时性。

多场景噪声库适配 内置针对会议、车载、户外等场景的噪声模板库，支持动态噪声匹配与参数调整。

后处理融合 结合传统信号处理（如谱减法和维纳滤波）与深度学习输出，通过加权融合提升降噪鲁棒性。

效果验证与转写提升

测试数据显示，在 SNR ≤ 5dB 的嘈杂环境中，WhisperLiveKit 可使转写准确率（WER）相对提升 40%-60%。典型场景效果如下：

集成应用建议

• 采样率设置为 16kHz 以获得最佳计算效率
• 启用动态噪声估计模式适应环境变化
• 配合语音端点检测减少无效片段处理
• 对特定领域术语可加载自定义声学模型

该技术栈已集成至 WhisperLiveKit 的 process_audio_stream() API，支持实时音频流处理与转写协同优化。