分享几个典型案例 。第一 ， 音频技术提高音质体验 。这是一个简单的音频传输系统 ， 采集、预处理、AEC/ANS/AGC、编码、网络传输（FEC/NACK技术）、对端（Jitter Buffer/NETEQ）、解码、重采样 。要实现高音质体验 ， 我们在每个环节都需要做非常细致的工作：采集中做高保真 ， 双声道处理（Alidenoise、回声抑制、智能美声） ， 编码中做自适应码率（HE-AAC） ， 传输过程要保障传输质量QOS（FEC/NACK） ， 接收中还需要原音频数据（PLC/NETEQ） ， 播放中应用各种音效技术（3D音效、空间音效、重低音）来提升收听体验 。
直播内容中 ， 对音频的适配也非常重要 。（陈老师提到一个例子：如果是音乐直播间 ， 用普通模板做音质会很差 ， 所以需要几套针对不同类型直播间的声音模板 。）在这样的系统上 ， 我们支持淘宝直播 ， 语音聊天室等业务 。
4.2 AliDenoise——让声音更清晰
淘宝自研的AliDenoise技术是一个智能降噪技术 ， 可以使声音更清晰 。传统的降噪是根据时域傅里叶变换+维拉增益来做 ， 痛点是对非平稳噪声抑制差 ， 在低信噪比失效 ， 而AliDenoise根据端到端的语音降噪 ， 用数据驱动方式 ， 基于先验信噪比方法做模型训练 。还有Cache Buffer的流式处理以及1D卷积+模型小型化的工作 ， 核心优势是降噪能力强、语音保真度高（我们做了一些竞品对比 ， AliDenoise的主客观指标都超过竞品）、极轻量小模型（1.6M的模型可以在普通手机实现降噪 ， 且CPU消耗只有6%）、延时可控（可根据设备能力做延时调节） 。
有三段音频 ， 第一段是街边的场景 ， 是原声；第二段是RTC处理后的效果（汽车走过的声音比较明显）；第三段是AliDenoise处理后的效果 ， 可以听出它对非平稳噪声的抑制很好 ， 且人声保留度高 。
街边场景-原声
RTC处理后的效果
AliDenoise处理后的效果
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