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传音联合IDC发布AI全场景降噪技术白皮书,聚焦新兴市场复杂噪声环境

2026年3月13日 13:55CCTIME飞象网

在2026年世界移动通信大会(MWC 2026)期间,传音联合全球知名市场研究机构IDC发布《面向新兴市场的AI全场景降噪技术(AI-Powered All-Scenario Noise Cancellation for Emerging Markets)》白皮书。白皮书基于对东南亚和西非智能手机用户的调研,深入剖析了新兴市场面临的强噪和复杂噪声两大环境属性如何影响用户通话体验,系统勾勒了AI降噪的技术演进路径和端侧落地的实现架构,为行业探索新兴市场移动通信体验升级提供了重要参考。

此次白皮书的发布不仅为行业从业者提供了关于AI降噪技术的全景式深度洞察,还构建了降噪效果的多维评价体系,其结论与数据将为手机厂商在技术策略与市场布局方面提供决策参考,推动AI降噪技术向更智能、更普惠的方向发展。白皮书的发布也体现了传音在AI降噪技术领域的持续探索与技术积累,进一步彰显其在新兴市场声学体验创新方面的领先实践。

新兴市场噪声环境复杂,降噪功能成为刚需

随着智能手机逐渐成为用户工作与生活中的核心工具,清晰稳定的语音通信体验愈发重要。然而在东南亚、非洲等新兴市场,高密度的生活环境、复杂的交通与商业活动导致的噪声污染,极大地影响了手机应用的体验。以印度尼西亚和尼日利亚的真实环境场景为例,除了常见的人声、风噪、空调或风扇噪声以外,摩托车引擎声、市集叫卖声以及发电机噪声尤为突出。

IDC调研显示,在印度尼西亚和尼日利亚,分别有65.6%和69.3%的用户对手机降噪功能存在强烈需求,约三分之一用户在选购手机时将降噪能力视为重要考量因素。同时,由于当地蓝牙耳机普及率较低,手机端内置降噪能力成为提升通话体验的关键解决方案。

另一方面,随着智能手机从通信工具逐渐发展为覆盖多场景的智能终端,除了语音通话,语音消息、录音录像、线上会议、AI人机对话以及短视频创作等场景均对降噪能力提出了更高要求。降噪技术正从传统通话功能,升级为支撑多场景音频体验的基础能力。

AI驱动降噪升级,从“通用适配”走向“场景定制”

白皮书指出,传统降噪方法依赖预设噪声模型的被动处理方式,适用于风扇声、空调声等处于稳态的噪声,在复杂非稳态噪声环境中往往难以保持稳定表现,常出现音质受损、适配性不足或功耗较高等问题。

而AI降噪技术的发展突破了“规则化”局限,通过神经网络模型实现对噪声特征的动态学习与实时适配,实现从“通用适配”向“场景定制”的升级。通过采集不同国家的典型噪声场景并进行针对性训练,AI模型能精准识别并过滤干扰音,并自动匹配最优算法策略,在通话、会议、录音或直播等不同应用场景中实现更优质的降噪效果。

目前,行业内领先的手机厂商纷纷应用AI降噪技术为用户带来更优的使用体验,通过场景采样、算法创新与生态协同不断提升降噪能力与适配范围。在这一过程中,对真实噪声场景的精准采样与训练样本的数据积累,正成为决定AI降噪技术差距的关键因素。

深耕新兴市场,传音构建本地化AI降噪能力

作为长期深耕新兴市场的智能终端厂商,传音在AI降噪技术领域持续进行本地化技术创新,并形成了系统化技术能力。为了让算法更好适配新兴市场复杂多样的声学环境,传音构建了涵盖300余类、1000多个细分真实场景的大规模噪声数据库,并针对海外用户环境采集了20余种典型本地化噪声场景,为AI降噪模型提供更精准的数据支持。

在技术创新方面,传音率先在海外智能手机中规模化应用声纹识别降噪技术。该技术通过识别目标说话人的声纹特征,在复杂环境中精准锁定并增强目标声音,同时有效过滤其他干扰声,从而在多人交谈或嘈杂环境中依然能够保持清晰稳定的语音传输。

同时,通过软硬件协同优化以及多麦克风阵列设计,传音将AI降噪能力扩展至通话、录音、视频拍摄、游戏语音等多种高频应用场景,支持主流三方应用。相关技术已通过SGS认证,其降噪深度可达50dB,显著高于行业平均水平。通过算法优化与低功耗硬件适配,传音AI降噪技术已逐步在中低端机型中普及应用,让更多新兴市场用户能够享受到清晰稳定的语音体验。

目前,传音还在持续推动AI降噪技术向更智能化和生态化方向发展,未来系统可根据用户所处场景智能调整降噪模式与强度,并进一步推动更多第三方生态应用接入,为用户带来更加稳定、自然的语音交互体验。

IDC在白皮书中指出,随着端侧AI算力持续提升,AI降噪技术正逐渐从智能手机扩展至更广泛的设备生态,并有望在汽车、智能家居、可穿戴设备以及会议设备等场景中实现技术复用,推动构建更加清晰、自然的全场景音频体验。

在这一趋势下,未来传音将继续以用户真实需求为导向,深化本地化AI技术创新,通过持续优化算法模型与场景数据,推动AI降噪技术在全球新兴市场实现更广泛应用,为用户带来更优质的智能声学体验。

编 辑:T01
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