本文摘要：未经授权不得转载 、vivo、高通合推新一代游戏语音：嘈杂情况也能开黑 如下图所示的某场景下：对比于传统的算法(左通道)vivo和游戏GVoice互助的游戏语聊定制优化通路(右通道)在语音还原(青色框内)和噪声压制(黄色框内)的体现上面都有提升其降噪效果在部门场景可以提升10dB左右。

未经授权不得转载

、vivo、高通合推新一代游戏语音：嘈杂情况也能开黑

如下图所示的某场景下：对比于传统的算法(左通道)vivo和游戏GVoice互助的游戏语聊定制优化通路(右通道)在语音还原(青色框内)和噪声压制(黄色框内)的体现上面都有提升其降噪效果在部门场景可以提升10dB左右。

如下图所示的某场景下：对比于传统的算法(左通道)vivo和游戏GVoice互助的游戏语聊定制优化通路(右通道)在语音还原(青色框内)和噪声压制(黄色框内)的体现上面都有提升其降噪效果在部门场景可以提升10dB左右。

新一代游戏语音处置惩罚技术还对“发送语音效果”举行了优化。

GVoice & VOIP杂音时常比例对比

2020-11-03 14:46:310点赞0收藏0评论

越来越多玩家在游戏时需要团队作战位于差别所在的玩家对实时传输语音质量的要求日渐提高。而玩家在游戏时很可能身处嘈杂情况因此手游语音通话面临着来自外界噪音、游戏内配景音乐及音效的降噪挑战。

一般情况下手机上的语音算法往往会运行在手机的CPU上这样会大量消耗CPU内存等处置惩罚盘算资源。为了让玩家体验优质语音痛快酣畅开黑游戏语音GVoice与vivo联手打磨出基于第五代Qualcomm AI引擎的游戏语音处置惩罚技术旨在从源头提升语音体验。方面表现GVoice算法针对游戏场景举行深度优化在游戏场景下比传统IM软件的语音处置惩罚算法有越发优异的音质体现。传统IM软件（VOIP）算法的平均杂音时长比例为11.5% 而GVoice的平均杂音时长比例为3.4%。

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而GVoice的应用使手机端和游戏端的算法完全绑定vivo仍然可以通过深度优化运行在Qualcomm AI引擎Hexagon处置惩罚器内里的语音算法参数获得更好的语音谈天效果。

使用Qualcomm AI引擎上的DSP运行GVoice算法后降噪效果越发显着。vivo深度优化运行在QualcommAI引擎上Hexagon处置惩罚器内里的GVoice参数以针对游戏场景取得更佳效果。

开启游戏及GVoice语音后GVoice中的降噪算法不再运行在CPU上而是运行在Qualcomm AI引擎的Hexagon处置惩罚器上整机耗电量下降20mA/sGVoice所占的CPU资源在原有基础上淘汰约30%。

传统将算法运行在CPU上面手机端为了获取更好游戏配景音效不得不牺牲部门场景下的发送语音效果导致队友之间的谈天有时变得断续。

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