噪声在我们日常生活中十分常见，例如，鼠标点击声、键盘声、空调声、厨房碗碟碰撞声。所以音频质量往往决定了在音视频通讯场景中的通话体验，而噪声又是决定了音频质量是否良好的关键因素，如何对音频进行噪声处理，是很多人平时绕不开的问题。这时候Ai降噪功能的优势就体现出来了。

传统的噪声抑制方法是通过检测持续的背景声，来总结噪声的规律，最终将其过滤掉。但这种方式针对规律的稳态噪声比较有效，如空调声，吸尘器的声音等，而针对非连续的噪声，如交通噪声，撞击声，键盘声，关门声等等效果往往不如人意。而且，当噪声与语音重叠时，降噪过程中很容易对人声造成损伤，语音失真度较高。

而Ai降噪功能是基于神经网络的深度学习，它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。在进行适当建模后，我们就可以把海量声音语料输入，打开Ai降噪功能自行学习，识别人声和各种噪声，进而分离出噪声并进行抑制。不仅可以有效应对突发的非平稳噪声，而且语音失真度相对要小的很多，可以极大程度的保证声音的还原度，提升通话体验。

Ai降噪功能近年来在视频会议、语聊房、远程问诊等实时互动场景中也得到了广泛应用。Ai降噪功能不仅能一次性解决上百种突发性噪声,还能在强降噪的同时兼顾高保真,即使在多人同时说话的场景下,也能做到抑制噪声的同时不对说话人语音产生损伤。

随着元宇宙的到来，用户对声音的质量、沉浸式体验要求越来越高，接入设备的效果、低延时、空间音频技术、环境声学模拟等，均是目前音频互动娱乐需要攻克的难点。不难判断,Ai降噪功能在未来很多场景中的应用将变得越来越重要,对于大部分企业而言,如何结合场景选择适合的降噪方式,解决真正的行业痛点,将成为验证企业核心竞争力的又一维度。