前記
隨着以AI為核心的智能設備的廣泛發展，語音這個非常重要的入口一直是很多廠商爭奪的市場。作為音頻采集的前端設備，能采集到的距離遠，清晰度高，無噪聲的信號是一個非常重要的能力。這樣就對音頻前端降噪提出了新的需求，需要前端降噪更加智能化，更加深度化，更加低成本化。
面對市場的強勁需求和市場的不斷變化，該團隊在降噪算法領域經過多年的技術積累和沉淀，把降噪算法推向了一個更深的台階，讓降噪變得更加智能化，音質無損化，使用便捷化。
方案特色
經過用戶需求的更新和團隊技術的沉淀積累，該降噪方案積累了如下幾個特色：
A 根據周圍環境噪聲強度來動態調整降噪深度：
該模塊可以根據周圍環境噪聲的強弱來自動更新降噪的深度，真正的實現智能降噪。
B 通過AI算法降非穩態噪聲：
傳統的降噪，是無法降低非穩態噪聲的，該方案根據神經網絡算法來計算非穩態噪聲的特征值。進而進行消除。
C 低功耗vad算法及業界領先芯片：
音頻算法是非常消耗資源的，想要把音頻算法能夠應用到商品上，功耗，芯片計算能力，都是一個非常重要的考驗，本平台使用的是國內頂尖的音頻芯片，有着功耗低，計算能力強等特點，加上vad的人聲檢測，可以實現長時間的待機。
D 定制化的降低特定噪聲信號：
作為一家以算法為核心的方案公司，我們的優勢就是能夠根據客戶的需求進行個性化的定制服務。可以根據客戶的需求進行定制化的音頻降噪。
效果展示
下面是本團隊的算法的下幾個展示。
A 音頻信號對比
B 頻譜信號對比
應用領域
未來發展方向
A 教育：教學麥克風，教學耳機等
B 娛樂：無線麥克風，無線話筒等。
C 政務：會議麥克風，政務對話機器人等。
D 服務：餐廳對講機，樓宇對講機等。