在这篇博客中，我们将探讨技术如何帮助减少不必要的噪音和移动会议参与者的影响，以实现更高效、更愉快的语音和视频会议。
我们还研究如何将这些功能融入组织现有的通信系统和基础设施中，而无需投资全新的技术。
降低语音和视频通话中的噪音
让我们从参加虚拟会议的人最常见、最明显的抱怨开始——不必要的背景噪音。
在嘈杂的环境中，只要有一个人干扰整个会议，就会让会议变得不愉快，效率低下。通常，干扰会议的人会戴着耳机，但使用笔记本电脑上的麦克风，因此他们没有意识到自己造成的混乱。
除了背景噪音之外，由电气干扰、不稳定的移动信号、甚至某人的金属挂绳夹碰到麦克风而造成的音频失真都可能导致所有会议参与者听到刺耳的声音。
这正是技术可以提供帮助的地方——通过结合多种被称为去噪的方法，其中包括噪声消除和噪声降低的元素。
虽然噪音消除会主动从传入的音频信号中减去不需要的噪音，但降噪则包含各种过滤和抑制噪音的技术。这些是提高音频通话和在线会议质量最相关的工具。
什么是噪音消除？
我们都熟悉降噪耳机。您可能在阅读本文时就戴着一副耳机，或者您的同事在戴上耳机时需要别人提醒才能引起他们的注意。
这些耳机使用一种称为主动噪音控制（ANC）的技术，即使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 - 有效地抵消它们并产生近乎安静的环境，以便佩戴者可以安静地工作或充分欣赏他们正在听的音乐。
然而，单靠降噪技术并不能有效消除语音和视频通话中的噪音。如果通话双方中有多人，部分人有同事在背景中说话，部分人有不同类型的环境噪音，ANC 就无法发挥作用。因此需要其他技术。
什么是AI降噪？
人工智能降噪是一项新技术，它使用机器学习算法有选择地滤除不需要的背景噪音，同时让所需的语音或音频清晰地传达出来。
这是通过训练深度学习模型来实现的，该模型能够区分 加拿大海外华人电话号码数据 背景噪音和清晰的人声，从而增强人声并抑制不需要的噪音。
这比你想象的要难，因为人类的声音与许多其他自然声音的频率相似，而且人类的声音在音调、声调和语速方面存在巨大差异。要使机器学习有效地完成这一过程，它需要访问大量音频数据。
但这是值得的。除了在音乐、播客和流媒体行业的应用外，该技术也是语音识别系统的一个重要方面，可以为数字语音助理、转录服务和听写软件提供更准确的结果。
当然，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于商业通信具有显著的好处。
以上就是烦人的背景噪音问题。视频通话和保持眼神交流的问题怎么办？
什么是面部追踪？
脸部跟踪是视频通话的一项功能，可以自动检测摄像头上的人脸，并且在人或摄像头移动时将其保持在画面中。
面部跟踪是视频通话中坐不住的人的技术补救措施。他们可能经常坐立不安，或者站立时思维更敏捷，开会时总是在家里或办公室里走来走去，让通话中的其他人感到晕车。
它在教育领域的远程学习中也被有效利用，即老师或讲师站在班级前面，远程学生通过视频链接观看。
面部识别、面部检测和面部追踪
这三个术语有时会互换使用，这可能会让那些希望引入技术来改善视频会议的人感到困惑。
例如，面部识别和面部检测都用于指代检测照片或视频中人脸存在的技术。
面部识别还可以指根据个人独特特征进行身份识别，例如用于零售店安全解决方案以防止入店行窃，以及用于自动机场安全系统。
在视频通信中，解决方案可以使用面部检测来识别人脸，然后使用面部跟踪使人在移动时将其保持在画面的中心。
实现更高效的语音和视频通信
WebRTC（Web 实时通信）是一种行业标准，它允许通过网络摄像头和麦克风在互联网上进行语音和视频通信。换句话说，它使我们能够仅使用 PC 或手机浏览器在世界任何地方进行高质量的会议，而无需安装任何额外的插件或应用程序。
无需过多技术层面，WebRTC 实际上是 JavaScript 中定义的 API 层标准化的媒体引擎。这意味着它可以轻松集成到现有系统中，这就是任何企业都可以从我们在本博客中讨论的降噪和面部跟踪功能中受益的方式。
例如，使用Infobip 的语音解决方案，可以使用 WebRTC 和Call Link实现许多用例。
最多可容纳 15 名参与者的高质量语音和视频会议，包括自动背景噪音消除和面部跟踪。
网络浏览器、移动应用程序用户和普通电话用户之间的一对一通话，实现客户和支持代理之间的即时连接。
