随着5G技术的飞速发展与普及，运营商视频电话凭借高清画质、稳定连接等优势，成为人们日常沟通、商务洽谈、远程协作的重要工具。然而，在实际使用过程中，背景噪音常常成为影响通话体验的 “绊脚石”。无论是街头呼啸而过的车辆声、办公室此起彼伏的键盘敲击声，还是家中宠物的叫声，这些噪音都会干扰语音清晰度，甚至导致信息传递失真。

一、硬件层面的降噪优化

1.1 麦克风阵列技术的应用

现代智能手机与视频通话设备广泛采用麦克风阵列技术，通过多个麦克风的协同工作实现降噪。麦克风阵列利用不同麦克风接收声音的时间差和强度差，对声源进行定位。当通话过程中有背景噪音时，系统可以识别出主要说话人的声音方向，增强该方向的声音信号，同时抑制其他方向的噪音 。例如，部分高端手机配置了三麦克风或四麦克风阵列，能够精准区分人声与环境噪音，在嘈杂的街头环境中，依然能清晰捕捉用户的语音。

1.2 降噪麦克风的使用

降噪麦克风通过特殊的设计结构和电路，实现对噪音的抑制。常见的降噪麦克风采用双麦克风设计，一个主麦克风用于采集用户的语音信号，另一个辅助麦克风则主要接收环境噪音。辅助麦克风采集到的噪音信号经过处理后，生成与之相位相反的声波，与主麦克风采集到的混合信号进行叠加，从而抵消环境噪音，突出人声 。这种物理层面的降噪方式，为视频通话提供了基础的噪音抑制能力。

二、软件算法的降噪处理

2.1 声学回声消除算法

在视频通话中，声学回声是常见的噪音干扰源之一。当扬声器播放的声音被麦克风重新拾取并回传，就会产生回声。声学回声消除算法通过分析扬声器输出信号和麦克风输入信号，建立回声路径模型，预测并抵消回声信号 。例如，自适应滤波器算法能够根据环境变化实时调整参数，有效消除回声，确保通话双方听到的声音清晰、干净。

2.2 噪音抑制算法

噪音抑制算法是降低背景噪音的核心软件技术。该算法通过对音频信号进行频谱分析，识别出噪音信号的特征，并将其从混合信号中分离和抑制。常见的噪音抑制算法包括谱减法、维纳滤波法等 。谱减法通过估计噪音的频谱，从含噪语音信号的频谱中减去噪音频谱，从而得到纯净的语音信号；维纳滤波法则基于最小均方误差准则，根据噪音和语音信号的统计特性，对含噪语音进行滤波处理，实现噪音抑制与人声增强。

2.3 深度学习降噪技术

近年来，深度学习在降噪领域取得了显著进展。基于深度学习的降噪算法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），能够学习大量的语音和噪音数据，自动提取噪音和语音的特征 。这些算法可以更准确地识别复杂环境下的噪音模式，并进行针对性的降噪处理。例如，一些运营商将深度学习降噪模型应用于视频通话中，在机场、火车站等极端嘈杂环境下，依然能保证通话语音的清晰度。

三、网络传输与优化策略

3.1 自适应编码技术

在视频通话过程中，网络带宽的波动会影响音频的传输质量，进而加剧背景噪音的干扰。自适应编码技术能够根据网络状况动态调整音频编码的码率 。当网络带宽充足时，采用高码率编码以保证音频的高质量传输；当网络带宽不足时，降低码率以确保音频数据的实时传输，同时通过算法优化，尽量减少因码率降低带来的音质损失和噪音引入。

3.2 网络拥塞控制

网络拥塞会导致音频数据包的丢失和延迟，产生杂音或卡顿现象。运营商通过优化网络拥塞控制算法，如 TCP 拥塞控制机制的改进，实现对网络流量的有效管理 。当检测到网络拥塞时，及时调整数据发送速率，避免数据包丢失，保障音频数据的稳定传输，从而降低因网络问题导致的噪音干扰。

四、用户端的辅助降噪措施

4.1 通话环境选择

用户在进行视频通话时，选择合适的通话环境是降低背景噪音干扰的基础。尽量选择安静、封闭的空间进行通话，避免在嘈杂的公共场所、施工区域等噪音较大的环境中使用视频电话 。例如，在办公室可选择会议室，在家中可选择相对安静的房间，减少外界噪音对通话的影响。

4.2 耳机使用

佩戴耳机，尤其是降噪耳机，能够有效隔离外界噪音。主动降噪耳机通过内置的麦克风采集环境噪音，生成反向声波进行抵消，实现物理层面的降噪；同时，耳机的紧密佩戴也能减少外界声音直接传入麦克风，提升通话的清晰度 。对于需要长时间进行视频通话的用户，使用降噪耳机是一种简单有效的降噪方式。

运营商降低视频电话背景噪音干扰是一个多维度、综合性的技术问题，需要从硬件、软件、网络以及用户端等多个层面协同发力。随着技术的不断进步，麦克风阵列、深度学习降噪等新技术的应用将不断提升降噪效果；同时，网络传输技术的优化也将为高质量的视频通话提供坚实保障。未来，随着 5G - Advanced、6G 等新一代通信技术的发展，运营商有望进一步解决背景噪音干扰问题，为用户带来更加清晰、流畅、沉浸式的视频通话体验。