问题：新兴市场噪声“更强、更杂”，语音体验成为移动通信短板之一 随着智能手机工作沟通、线上会议、短视频创作等场景中的使用不断增加，语音传输的需求也从“能用”转向“好用”。但在东南亚、非洲等地区，高密度居住、交通出行与商业活动交织，噪声往往更强、更杂、变化更快。以印度尼西亚、尼日利亚等地为例，除了常见的风噪、人声、空调和风扇声，摩托车引擎、集市叫卖、发电机运转等突发性、非稳态噪声更为常见，直接影响通话、语音消息、录音录像和直播的收声质量。 原因：设备形态与使用习惯叠加，端侧降噪从“可选”走向“刚需” 白皮书援引调研指出，在印度尼西亚与尼日利亚，分别有65.6%和69.3%的用户对手机降噪能力有强烈需求，约三分之一用户在购机时将其视为重要因素。背后原因主要在于：一上，户外使用和出行场景占比更高，通话常发生道路、市场、工地等复杂声场；另一上，部分地区蓝牙耳机普及率相对有限，用户更依赖手机本机拾音与算法处理，手机端内置降噪成为改善体验的第一关口。，应用场景从传统语音通话扩展到线上会议、内容创作和语音交互，也让降噪从单一功能逐步演变为基础能力。 影响：降噪能力正成为终端竞争的新变量，评价体系需要更贴近真实场景 在复杂噪声环境中，传统依赖预设模型与规则滤波的方法对稳态噪声更有效，但面对突发叫卖、车辆鸣笛、多人交谈等非稳态干扰时，容易出现人声失真、抑噪不稳定或功耗上升等问题。这不仅降低沟通效率，也会在会议协作、远程教学、内容生产等场景中放大“听不清、说不明”的体验差距。白皮书提出多维度评估思路，强调以真实环境下的可懂度、音质自然度、时延与功耗等指标综合衡量，为行业提供更可比、更易落地的评测框架。 对策：以端侧智能算法驱动“场景定制”，本地化数据与软硬件协同是关键 白皮书认为，借助神经网络等智能算法，可通过持续学习噪声特征，实现环境的动态识别与实时适配，推动降噪从“通用适配”走向“场景定制”。其中关键在两点：其一，建立覆盖广泛、贴近当地的噪声数据与训练样本，决定模型对真实世界的理解能力；其二，推进软硬件协同优化，通过多麦克风阵列、回声抑制、波束成形与系统调度等手段，在提升清晰度的同时控制时延与能耗。 作为长期深耕新兴市场的终端厂商，传音在白皮书中披露，其已构建覆盖300余类、1000多个细分真实场景的噪声数据库，并采集20余种典型本地噪声场景用于模型训练；同时在海外机型中推进基于声纹特征的目标说话人增强方案，以提升多人交谈与嘈杂背景下的拾音稳定性。 前景：降噪将从“通话卖点”走向“平台能力”，普惠化体验升级仍需产业协同 业内观察认为，面向新兴市场的音频技术升级不再局限于通话优化，还将延伸到会议办公、在线内容生产与多模态交互等高频应用。随着端侧算力提升与算法轻量化推进，降噪能力有望覆盖更多价位段，深入缩小不同地区、不同设备之间的体验差距。与此同时，如何在隐私保护与数据合规前提下提升本地化样本质量，如何形成更统一的评价标准与生态协同机制，将成为下一阶段产业竞争与规范建设的重点。
从喧闹街巷到线上会议，从语音消息到短视频创作，新兴市场用户对“听得清、说得准、录得真”的期待正在快速提高。白皮书所呈现的趋势表明，只有把技术创新落到真实场景，把产品能力做成端侧可用、可持续的系统工程，才能让更多用户在复杂环境中获得稳定可靠的数字连接体验，并推动移动通信服务迈向更普及、更高质量的提升。