随着现代生活方式的繁忙和混合工作安排的增多，我们经常不得不在不太理想的环境下参加会议和视频通话。无论我们是在繁忙的共享办公室，还是在家中与建筑工人一起工作，抑或是在机场候机厅，背景噪音、糟糕的光线和摇晃的摄像头都会给有效协作带来困难。
在本文中，我们将探讨技术如何帮助减少不必要的噪音和移动中的会议参与者的影响，从而实现更高效、更愉快的语音和视频会议。
我们还将探讨如何将这些功能整合到企业现有的通信系统和基础设施中，而无需投资全新的技术。
减少语音和视频通话中的噪音
对于参与虚拟会议的人来说，最常见、最明显的抱怨莫过于不必要的背景噪音。
在嘈杂的环境中，只要有一个人在，就会扰乱整个会议的流程，使会议变得不愉快、无效率。通常，犯错的人会戴着耳机，但使用的是笔记本电脑上的麦克风，因此对自己造成的混乱视而不见。
除了背景噪音，电气干扰、移动信号不稳定，甚至是某人的金属挂绳夹碰撞麦克风造成的音频失真，都会给所有与会者带来刺耳的声音。
这就是技术可以提供帮助的地方，通过统称为去噪的方法组合，其中包括噪音消除和噪音降低。
降噪是主动从输入音频信号中减去不需要的噪音，而降噪则包括各种过滤和抑制噪音的技术。这些都是提高音频通话和在线会议质量的最重要工具。
什么是降噪？
我们都很熟悉降噪耳机。您在阅读这篇文章时可能正戴着一副耳机，或者您的同事戴着一副耳机时，您也可能需要催促他们才能引起他们的注意。
这些耳机使用一种叫做 “主动噪音控制”（ANC）的技术，利用麦克风和扬声器系统产生与传入音频波长完全相反的声波，有效地消除噪音，实现近乎静音的效果，这样佩戴者就可以安静地工作或充分欣赏他们正在聆听的音乐。
然而，降噪技术本身并不能有效消除语音和视频通话中的噪音。在多人通话的情况下，有些人的背景是同事在交谈，有些人的背景是不同类型的环境噪声，ANC 无法奏效。因此需要其他技术。
什么是 AI 降噪？
AI 降噪是一种新技术，它利用机器学习算法有选择性地过滤掉不需要的背景噪音，同时让需要的语音或音频清晰地传入。
这是通过训练深度学习模型来实现的，使其能够区分背景噪音和纯净的人类语音，从而增强人类的声音，抑制不需要的噪音。
这比你想象的要难，因为人声与许多其他自然声音的频率相似，而且人声在音高、音调和语速方面存在巨大的多样性。机器学习要想在这一过程中取得成效，需要获取大量的音频数据。
但这是值得的。除了在音乐、Pod casting 和流媒体行业的应用，这项技术也是语音识别系统的一个重要方面，可为数字语音助手、转录服务和听写软件带来更准确的结果。
当然，它还能消除电话会议平台、IP 语音（VoIP）服务和移动通信网络中的背景噪音和音频失真，对商务交流大有裨益。
恼人的背景噪声已经解决了。那么视频通话和保持目光接触的问题呢？
什么是人脸跟踪？
人脸跟踪是视频通话的一项功能，它能自动检测摄像头上的人脸，并在人或摄像头移动时将其保留在画面中。
对于视频通话中坐立不安的人来说，人脸跟踪是一种技术补救措施。也许他们是连续坐立不安的人，或者是站着思考比较好的人，在会议期间总是在家里或办公室里走来走去，给通话中的其他人带来晕动病。
远程教学在教育领域也得到了有效的应用，教师或讲师可以在课堂上与远程学生通过视频连接进行远程教学。
人脸识别 vs 人脸检测 vs 人脸跟踪
这三个术语有时会交替使用，这可能会让希望引入技术来改善视频会议的人感到困惑。
例如，人脸识别和人脸检测都是指检测照片或视频画面中是否存在人脸的技术。
面部识别还可以指根据个人的独特特征对其进行识别，如用于零售店安全解决方案以防止商店行窃，以及用于机场自动安全系统。
在视频通信中，解决方案可以使用人脸检测来识别人脸，然后进行人脸跟踪，以便在人移动时将其保持在画面中心。
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