深度学习落地移动端的范例：基于深度学习的实时噪声抑制

如今，实时通信技术日新月异，人们对通话时的降噪要求也不断提高。在这样的背景下，深度学习被应用于实时的噪声抑制，并取得了显著的成效。

在 LiveVideoStackCon 2021 上海站的演讲中，声网Agora 音频算法负责人冯建元详细介绍了深度学习如何落地移动端，以及其实现过程中的关键技术与挑战。本文将基于他的演讲内容，为您揭秘深度学习如何应用于实时噪声抑制，以及这一技术的落地过程。

深度学习为何能应用于噪声抑制

深度学习是一种机器学习方法，它可以从数据中学习到模式并做出预测。在噪声抑制领域，深度学习可以学习到噪声的特征，并利用这些特征来消除噪声。

深度学习应用于噪声抑制具有以下几个优点：

• 准确率高。 深度学习模型可以学习到噪声的细微特征，从而实现更准确的噪声消除。
• 泛化能力强。 深度学习模型可以从不同的噪声环境中学习到共性，从而具有较强的泛化能力，即使遇到新的噪声环境，也能表现出良好的降噪效果。
• 实时性好。 深度学习模型可以利用GPU或其他硬件加速技术来实现实时处理，从而满足移动端的实时通信需求。

深度学习如何落地移动端

深度学习模型落地移动端面临着以下几个挑战：

• 模型大小。 深度学习模型通常非常大，这会对移动端的存储空间和内存造成压力。
• 计算量大。 深度学习模型的计算量也很大，这会对移动端的功耗和性能造成影响。
• 延迟。 深度学习模型的延迟会影响移动端的实时通信质量。

为了解决这些挑战，冯建元介绍了声网在深度学习落地移动端方面所做的工作。

模型压缩

声网采用了模型压缩技术来减少深度学习模型的大小。模型压缩技术可以去除模型中不重要的参数，从而减小模型的大小。

量化

声网采用了量化技术来减少深度学习模型的计算量。量化技术可以将模型中的浮点数参数转换为定点数参数，从而降低模型的计算量。

并行计算

声网采用了并行计算技术来降低深度学习模型的延迟。并行计算技术可以将模型中的计算任务分配到多个核上并行执行，从而降低模型的延迟。

硬件加速

声网采用了硬件加速技术来提高深度学习模型的性能。硬件加速技术可以利用GPU或其他硬件加速技术来加速深度学习模型的计算，从而提高模型的性能。

应用场景

深度学习落地移动端的噪声抑制技术可以广泛应用于移动端的音视频通话、视频会议、游戏等场景。

总结

深度学习落地移动端的噪声抑制技术是一项复杂的技术，它涉及到模型压缩、量化、并行计算、硬件加速等多个方面。声网在这些方面进行了深入的研究和探索，并取得了显著的成果。相信随着深度学习技术的不断发展，噪声抑制技术将更加成熟，并为移动端的音视频通信带来更好的体验。