全雙工語音中的聲學回音挑戰
在行動裝置的全雙工語音互動中，麥克風接收的語音往往被喇叭回放的音頻干擾，導致回音疊加及聆聽者不適。根據 arXiv:2508.07561v1，回音失真、硬體非線性以及通訊延遲是三大挑戰。傳統的FIR濾波器（ITU-T G.168）在多變的行動環境下，難以兼顧多種語音場景，且對CPU與記憶體消耗高，不利於低功耗裝置部署。
多元資料增強：跨場景魯棒性關鍵
為了提升模型對不同回音環境的適應度，作者採用多元資料增強策略，包括：模擬真實房間脈衝響應（RIR）、隨機非線性失真與網路編碼降採樣。此方法參考了《ICASSP 2023》中的房間聲學模組，將數據集擴增 5 倍以上，並根據《IEEE J. Sel. Topics Signal Process.》2022 年報告驗證，可提升 12 dB 以上的 Echo Return Loss Enhancement (ERLE)。
漸進式學習策略：精細化模型訓練
不同於一次性訓練，漸進式學習（Progressive Learning）將模型訓練分為三個階段：初期以白噪加性回音收斂基線效果，中期加入動態房間響應增強穩定性，後期再加上真實錄音微調，以取得語音品質與運算效率的平衡。此策略參考自《NeurIPS 2023》之多階段蒸餾法，最終在 Perceptual Evaluation of Speech Quality (PESQ) 上提升 0.25 分以上。
任務導向後處理：優化VAD與ASR
針對下游的語音活動偵測 (VAD) 與自動語音辨識 (ASR)，作者設計了可切換的參數集，於後處理階段動態調整頻譜抑制強度與時域重建門檻。實測顯示，在開發板上執行 VAD F1-score 提升約 3 ％，ASR 字錯率 (WER) 則降低 5 ％，並同步支援基於 Transformer 的端點偵測模組，確保語音串流處理的即時性。
小型化架構與串流推論部署
考量行動裝置的資源限制，本方案採用參數量僅 450k 的輕量級卷積神經網路，並以 TensorFlow Lite 與 ONNX Runtime Tiny 進行編譯與量化。串流推論以 10 ms 音框為單位，內建延遲控制機制，確保端側處理延遲低於 20 ms，符合 ITU-T P.501 的實時語音傳輸標準。
實測效能與整合實踐
歸納實驗結果，在多品牌智慧手機上測得 ERLE 平均提升 15 dB，PESQ 分數增幅 0.3，VAD 與 ASR 效能皆有顯著優化。實際專案中，可將此 AEC 模組作為微服務容器（Docker）或嵌入式SDK，以 CI/CD 流程自動化測試，並結合 DevOps 監控機制（如 Prometheus+Grafana）持續追蹤模型推論效能與資源使用。
邀請連結： https://www.okx.com/join?channelId=42974376
