阿里语音AI如果要达到更好的实时语音识别，需要怎么实现语音流的降噪？

阿里语音AI提供了多种降噪方法，包括基于噪声特征的降噪、深度学习降噪等。其中，基于噪声特征的降噪方法主要是通过对噪声信号进行建模和分析，提取出噪声的特征参数，然后通过滤波器对原始信号进行去噪处理。深度学习降噪方法则是利用深度神经网络对噪声信号进行建模和学习，从而能够更好地适应不同类型的噪声环境。

在实时语音识别中，为了达到更好的效果，可以采用以下方法：

1. 使用麦克风阵列：通过多个麦克风同时采集语音信号，可以提高信噪比，降低噪声干扰。

2. 采用自适应增益控制：根据当前环境的噪声水平，动态调整麦克风的增益，以保持语音信号的稳定性。

3. 使用回声消除技术：对于远程通话或会议场景，可能存在回声问题，可以使用回声消除技术来消除回声干扰。

4. 采用多模型融合：将多个不同的语音识别模型进行融合，可以提高识别准确率和鲁棒性。

5. 使用深度学习降噪技术：利用深度学习算法对语音信号进行降噪处理，可以提高语音识别的准确性和稳定性。

阿里云的实时语音识别服务采用了先进的端到端识别模型，可以对不限时长的音频流进行实时转文字处理，其通用字准确率高达90%以上。在实现降噪方面，阿里云采用了AliCloudDenoise语音增强算法。这种算法在综合考虑业务使用场景后，以带噪语音中噪声能量和目标人声能量的比值为拟合目标，进而利用传统信号处理方法来降低噪声并增强语音。此外，阿里云智能语音交互服务还提供了自学习平台等应用工具，可以辅助实现语音识别效果的定制优化。因此，通过这些技术手段，阿里云能有效实现语音流的降噪，从而达到更好的实时语音识别效果。

一般客户说的降噪分为两种场景，1）是拾音设备上实现降噪，结合硬件以及软件算法等等，获取到的语音流是相对质量高一些的，但这些不太算是ASR识别这块相关的内容。2）是VAD，语音端点检测，可以理解为噪声过滤，也就是一段语音流进来先经过VAD，如果VAD算法判断为人声，会送到ASR进行识别，如果VAD算法判断为噪声或者静音，直接过滤掉，不会送给ASR进行识别。您指的是哪一种？如果您是咨询modelscope内容的话，您可以进下这个钉钉群，“funasr-语音算法交流”群的钉钉群号： 27215013275。此回答整理自钉群“阿里语音AI【6群】”