Cleer Arc5虚拟会议背景噪音过滤效果

最新推荐文章于 2025-11-20 16:25:20 发布

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#Cleer Arc5 # AI降噪 # 麦克风阵列

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Cleer Arc5虚拟会议背景噪音过滤效果技术分析

你有没有经历过这样的尴尬：正在Zoom上做季度汇报，突然家里狗开始狂吠，孩子在旁边尖叫，空调“嗡——”地一声拉满全场注意力……对方沉默三秒后问：“你那边是不是在装修？” 😅

这已经不是个别场景了。随着远程办公常态化，我们对“听得清、说得清”的需求早已超越耳机音质本身，直指 语音通信的可靠性 。而Cleer Audio推出的Arc5头戴式耳机，正是冲着这个痛点来的——它不只是一副好听的耳机，更是一个能让你“说清楚”的智能语音终端。

它的核心卖点之一就是「虚拟会议背景噪音过滤」，听起来有点玄乎？其实背后是一整套软硬协同的技术组合拳。今天我们就来拆一拆： 为什么戴上Cleer Arc5之后，别人听到的你，真的像进了录音棚？🎙️

从“收音机”到“AI语音助手”：麦克风的进化之路

传统耳机的通话质量为啥总不尽如人意？关键就在于——它们用的是“单点拾音”，就像拿个老式录音笔对着嘴录，环境声和人声混成一团浆糊。

而Cleer Arc5不一样。它搭载了 四麦克风阵列系统 ，两个在外侧采集环境声，两个靠近嘴部捕捉近场语音，形成一个立体感知网络。🧠

这就好比从“听墙角”升级成了“定向监听”。通过精确计算声音到达每个麦克风的时间差（TDOA），系统可以判断出哪个方向传来的是你的声音，然后自动“聚焦”那个角度，把其他方位的噪声压下去。

这就是所谓的 波束成形（Beamforming）技术 。

举个例子：你在咖啡馆开会，左边有人聊天，右边有人敲键盘。Arc5会像聚光灯一样，只照亮你嘴巴前方±30°的区域，其余都暗下来。实测信噪比提升超过15dB，相当于把嘈杂街道瞬间变成安静会议室 🎯

而且它还聪明得很——内置IMU传感器能感知你头部的轻微转动，一旦你转头说话，波束也会跟着你“目光”移动，始终保持最佳拾音指向。再也不怕歪头时声音突然变小啦！

当然，硬件只是基础。真正让Arc5脱颖而出的，是藏在芯片里的那颗“大脑”： 自研AI降噪引擎 。

听得懂世界的AI：不只是消除噪音，而是理解噪音

很多降噪耳机还在用“一刀切”的滤波器，比如直接砍掉高频或低频。结果呢？人声也跟着失真了，听着像 underwater speech 🐠

但Cleer Arc5走的是另一条路： 先识别，再处理 。

它内部运行着一个轻量级的CNN-LSTM混合神经网络模型，经过大量真实场景训练，能分辨超过30类常见干扰音——打字声、风扇声、电视背景音、婴儿哭闹、狗叫、门铃响……统统归类入库。

没错，它是真的知道“这是键盘声”，而不是简单觉得“这段频率太吵”。

这套模型部署在本地DSP上，全程无需联网，隐私安全有保障 ✅。更重要的是，推理延迟控制在 15ms以内 ，几乎是实时响应。哪怕是你突然被吓一跳“啊！”一声，系统也能立刻反应过来：“这不是噪声，是用户惊叫，请保留！”

来看看它的处理流程有多精细：

四个麦克风同步采样（16kHz）
做短时傅里叶变换（STFT），转成频谱图
提取梅尔频谱特征，送入DNN模型
输出一个“语音掩码”——也就是每帧中哪些频率属于人声的概率分布
用这个掩码去乘原始信号，重构出干净语音
再逆变换回时域，发送出去

整个过程每20ms跑一遍，丝滑得几乎无感。

下面这段伪代码虽然简化了，但能看出它的结构精髓👇

import torch
import torchaudio

class VoiceMaskNet(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=(3,3))
        self.lstm = torch.nn.LSTM(input_size=128, hidden_size=128, bidirectional=True)
        self.fc = torch.nn.Linear(256, 257)  # 对应0~8kHz共129个频点

    def forward(self, mel_spec):
        x = torch.log1p(torch.abs(mel_spec)**2)  # 计算对数梅尔谱
        x = self.conv1(x.unsqueeze(1))          # 卷积提取局部特征
        x = x.squeeze(-1).permute(2, 0, 1)      # 转为[T, B, F]
        x, _ = self.lstm(x)
        mask = torch.sigmoid(self.fc(x))        # 生成0~1之间的掩码
        return mask * torch.abs(mel_spec)       # 应用掩码得到净化谱

实际产品中的模型已经过INT8量化压缩，体积不到1MB，跑在ARM Cortex-M系列MCU上毫无压力。甚至可以用CMSIS-NN这类嵌入式AI框架进一步加速，真正做到 边缘智能 。

相比传统谱减法那种“粗暴降噪”，AI方法最大的优势是—— 保真度高 。特别是那些容易被误伤的清辅音（比如s、t、k），现在都能清晰还原，大大提升了语音可懂度 👏