被低估的前置语音技术——为什么你的语音 AI 总「听不清」？一篇文章讲清楚 3A、VAD 和声纹识别丨社区来稿

本文整理自 RTE2025大会上 TEN VAD 核心开发者林子毅的分享。如果你想了解更多对话式 AI 的组成、实现思路以及工具选择，可以阅读《对话式 AI 好奇者手册》并动手搭建一个属于你自己的对话式 AI！
https://www.rtecommunity.dev/conversational-ai-for-the-curious/

你是否有过这样的体验：语音助手误触发、说了好几秒才开始识别、AI 在免提状态下「自言自语」、多人环境中系统老是听错人……这些常见问题的根源，并不在 ASR 或 LLM，而在常被忽视的语音前置处理：3A、VAD 和声纹识别。

随着对话式 AI 的落地增多，这些模块不再是「边角技术」，而逐渐成为决定语音交互体验的关键工程模块。

对话式 AI 流程图

3A：对话式 AI 的基础音频保障

音频 3A 算法是提升语音交互体验的三项核心信号处理技术的统称，分别对应 AEC（回声消除）、ANS（噪声抑制） 和 AGC（自动增益控制）。它们的目标是让系统在各种复杂声学环境下，始终能「听清楚」和「听得舒服」。

1.AEC：解决回声问题的关键技术

免提通话时，如果没有回声消除，扬声器播放的远端声音会被麦克风重新采集，形成回声。这种情况在 Voice Agent 交互中，Agent 会持续接收自身 TTS 输出的语音，进而不断打断自己，形成自问自答的循环。

AEC 的核心思想是「预测回声，再减去回声」，一个完整的回声消除系统由四个关键部分组成：延时估计（预测回声的延迟）-- 双讲检测（根据外部环境动态调整参数）-- 线性回声消除（消除回声的线性部分）-- 残余回声抑制（处理「漏网之鱼」的回声）。通过 AEC，系统会把注意力只放在用户的语音上。

2.ANS：应对无处不在的环境噪声

噪声在日常生活和工作场景中无处不在：路上的车辆发动机声、家中的剁菜声、办公室的键盘鼠标敲击声等，这些噪声会干扰正常的语音理解，影响 ASR 的识别准确率，并可能触发错误的语音指令。

ANS 的任务是从音频信号中去除背景噪声，让系统专注于「听清楚」用户声音。常见的降噪方法包含两大类：传统信号处理方法通过噪声的固定特征进行筛选，而基于深度学习的 AI 方法通过大量人声+噪声样本学习，可以处理复杂的混合噪声。现代系统普遍采用深度学习降噪，以获得更优的语音清晰度。

3.AGC：自动增益控制，稳定音量表现

语音交互中，音量忽大忽小、音量过低或过高都是常见问题。例如用户离麦克风远一点、方向偏一点，音量就会明显下降，音量波动同样会影响 ASR 模块的识别准确性。

AGC 的核心作用是自动调整语音音量，实现音量稳定：当输入音量过小时，AGC 会对信号进行放大；当输入音量过大时，则进行压缩处理。使得整体声音保持稳定。目前常用的是模拟 AGC 和数字 AGC 两种方法。

3A 技术配合深度学习降噪、轻量级 VAD（如下文会提到的 TEN VAD ），令整个声音链路具备可工程化优化的能力，对对话式 AI 的稳定性提升非常明显。

VAD：语音交互节奏的控制器

VAD 是 Voice Activity Detection 的简称，即语音活动检测。它的核心功能是检测语音信号是否存在，并精准识别音频流中 SOS（人声开始）和 EOS（人声结束）。它的价值主要体现在：

避免无效处理：通过判断音频中是否有人声，系统可以跳过对静音段的编码、传输或识别，大幅节省算力、带宽以及潜在的语音识别费用。
决定交互节奏：检测到 SOS 时，Agent 立即进入聆听状态；检测到 EOS 时，音频会被送入大语言模型进行推理，随后生成语音回复。如果 SOS 触发太慢，用户打断会不生效；EOS 触发太慢，则会让系统迟迟不回应。

传统的 VAD 如 WebRTC VAD 通过检测声带振动频率来判断人声。但会在清辅音、复杂噪声环境中出现漏检或误判，这也就是用户常遇到的「它没听我说话」。

近年来，深度学习 VAD 正在成为主流，它在家庭、办公室、车内、会议等多场景中都能更稳定地识别语音的实际起止，显著提升系统的交互自然度。

在这一类方法中，行业里已经出现了一些轻量化的小模型方案，例如 TEN VAD：

延迟更低，能更快检测到音频尾点，提升整体对话响应速度
模型极小（约 300 KB），十分适合边缘设备部署
能准确识别到句子之间的短停顿，避免用户因等待过久而重复提问
实时率（RTF）低至 0.0086，1s音频仅需0.0086s处理

它在模型足够小、延迟足够低的前提下仍保持高质量的 SOS/EOS 识别，甚至能在耳机、手表等算力有限的设备上实时运行。这类模型的出现，让 VAD 不再是默默无闻的辅助模块，而是真正影响对话速度与体验的核心环节。

开源项目参考：

https://github.com/TEN-framework/ten-vad

声纹识别：在多人场景中保持「注意力」

在完成音频净化（3A）和语音边界检测（VAD）之后，系统还需要知道「谁在说话」。这就是声纹识别的角色。声纹识别就像「声音的指纹」—— 每个人的发音习惯、声带结构不同，形成独一无二的声纹。声纹识别在对话式 AI 中的核心作用是识别说话人身份，有效过滤背景语音、干扰语音，改善因无关人声导致的误打断问题。比如儿童陪伴玩具场景中，父母和孩子同时说话，声纹识别能精准锁定「注册用户」（如孩子）的声音，避免父母交谈声音导致玩具误触发；办公场景中，也能过滤同事的背景交谈声，让 AI 只响应发言人的指令。

典型声纹识别的基本原理：

声纹特征提取（Embedding）：从声音里提取出无法模仿的专属特征，类似采集指纹。比如声带的厚薄、发音的节奏、鼻腔共鸣的强弱，这些细节每个人都不一样
声纹建模/注册：将声纹特征存入声纹模型（注册），形成「个人声纹档案」存储
声纹对比验证：当识别到人声时，计算当前声音与注册声纹的相似度，判断是否为同一人

声纹识别在多人环境（如机场、办公室、家庭）能显著减少干扰，是构建稳定 Voice Agent 的关键能力之一。基于声纹识别技术，目前对话式 AI 中还衍生了声纹降噪、说话人日志等多个重要应用方向。

结语

对话式 AI 语音交互的「听清、听准、不添乱」，是由前置音频处理组成的一套「流水线作业」：

1.3A 先「净化」音频：AEC 去掉回声、ANS 滤除噪声、AGC 稳定音量，输出干净的音频信号；

2.VAD 再「筛选」人声：精准识别音频中「人声的开始（SOS）和结束（EOS）」，避免静音 / 噪声占用后端资源，同时把控对话节奏；

3.声纹识别最后「锁定」主讲人：过滤无关人声干扰，确保系统只响应目标用户。这三步环环相扣，共同构成了语音交互的「地基」。没有它们，再强大的 ASR 和 LLM 也会「听不清、听不准」；有了它们，AI 才能真正实现「像人一样自然交流」的体验。

随着开源社区不断贡献轻量化且可落地的语音前处理组件，例如 RNNoise、 TEN VAD 、3D-Speaker 等，开发者已经可以在不增加成本的前提下为自己的系统引入稳定的音频处理能力。这些前处理模块并不显眼，却是对话式 AI 最基础、也最容易被忽视的工程价值所在。

参考链接

AEC 开源项目：

https://www.speex.org/

ANS 开源项目：

https://github.com/xiph/rnnoise

AGC 开源项目：

https://webrtc.googlesource.com/src

VAD 开源项目：