通过融合 VAD 算法与循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）网络，实现了对输入音频信号的高效处理。在噪声环境 复杂的情况下，该技术能够有效压制背景噪声，同时显著增强人声信号，从而提升音频质量。VAD 算法负责精准检测音频中的人 声片段，快速区分语音与非语音区域，为后续处理提供明确的信号区间。RNN 网络则凭借其强大的时序建模能力，对音频信号进 行深度分析与优化处理，进一步降低噪声干扰，增强人声的清晰度与自然度。
该系统基于高精度麦克风、高速 DSP 以及 AI 降噪算法，AI 降噪模型基于约十万种实际噪声训练数据，实现各种嘈杂环境下的语 音输入降噪效果，高清晰度的拾音距离可扩展至 5m。与语音定向增强方案结合，为语音交互系统提供 “智慧之耳”，显著提升其 在服务、工业、安防等场景中的语音交互能力。
可兼容多种平台，具备多种语音采集系统适配能力
采用高性能DSP与MCU
执行语音信号预处理、AI模型去噪、输出降噪后语音信号
内嵌轻量化降噪模型 • 运行速度快，功耗低
人机交互智能设备
抗噪声通话设备
安防与巡检通讯设备
会议扩声设备
