Обработка аудиопотоков с использованием нейросетей в режиме реального времени (Павел Митрофанов, OSEDUCONF-2026) — различия между версиями

Текущая версия на 16:53, 19 февраля 2026

Докладчик: Павел Митрофанов

Применение нейросетей для обработки аудио в режиме реального времени.
Рассматриваются ключевые алгоритмы, требования к производительности, типичные проблемы и решения на примере проекта докладчика.

Видео[править вики-текст]

on youtube

Презентация[править вики-текст]

Thesis[править | править вики-текст]

Ключевые слова: нейросети, аудиообработка, real-time системы, машинное обучение.

Обработка аудио в современном мире[править | править вики-текст]

В современных реалиях существует инфраструктура работы с аудиоинформацией, позволяющая использовать её как в дистанционном общении, так и анализе окружающей обстановки. С учётом развития технологий возникают требования, которые сложно выполнять алгоритмическими методами в связи с количеством входных данных и менее эффективной обработкой аудиоинформации, пропускающей существующие в этих данных паттерны. Для данных задач были разработаны нейросетевые аналоги.

Нейросетевые модели как альтернатива[править | править вики-текст]

Использование нейросетей для обработки аудио в режиме реального времени накладывает ограничения на возможности системы и повышает требования к её эффективности. Такой подход востребован в разных задачах:

распознавание речи, позволяющее отмечать части данных, где можно распознать речь, или конвертировать аудио в другие форматы, например — текст;
подавление шумов для улучшения качества аудиоданных;
поиск и классификация звуковых событий, позволяющие выделять важные моменты в аудиообстановке, например — распознавание команд в системах умного дома.

Сложности при использовании моделей в контексте реального времени[править | править вики-текст]

Задержка должна быть минимальной, вычислительные ресурсы часто ограничены, а акустическая среда изменчива. Одним из решений является разбиение входного потока на кадры и их обработка по скользящему окну. Это снижает задержку благодаря уменьшению количества единовременных входных данных, однако может влиять на качество путём уменьшения контекста нейросети.

Аппаратная платформа также диктует требования. Обработка на видеокарте позволяет получить высокую степень параллелизма, что ускоряет инференс, однако при этом возникают простои из-за увеличения количества вызовов и временных затрат на передачу данных. Обработка на процессоре позволяет выиграть время, затрачиваемое на передачу данных, однако накладывает ограничения по пропускной способности.

Сравнительный анализ[править | править вики-текст]

Преимуществом алгоритмов является стабильная задержка и строго ограниченная вычислительная сложность, однако они подвержены влиянию внешних факторов, таких как увеличение разрешения данных и зашумление.

Нейросетевые методы способны обрабатывать шумные и неоднородные потоки, извлекать закономерности и адаптироваться к новым данным. Цена за это — большая вычислительная сложность и необходимость оптимизаций для достижения приемлемой задержки.

Анализ подходов к практической реализации[править | править вики-текст]

При организации обработки аудиопотоков важно планировать архитектуру системы целиком, а не только работу самой модели.

Захват звука[править | править вики-текст]

Захват звука должен идти с фиксированной частотой дискретизации и стабильной длиной кадра 10–30 миллисекунд. Длинные кадры уменьшат расходы на обработку и синхронизацию, однако увеличат задержку. Для каждой системы входной кадр может иметь разную длину. Важно, чтобы захват аудио производился на отдельном от инференса потоке во избежание появления джиттера (явление, когда звук постоянно прерывается на короткие промежутки).

Буферизация[править | править вики-текст]

Буферизация строится на кольцевых буферах или lock-free очередях. Поток захвата непрерывно пишет кадры, а поток обработки читает их по мере готовности. Размер буфера должен покрывать пики нагрузки, но быть не слишком большим, иначе это вызовет накопление задержки. Важно контролировать политику переполнения: либо отбрасывать самые старые данные, либо пропускать новые кадры.

Синхронизация[править | править вики-текст]

Синхронизация между этапами обработки должна быть минимальной. Лучшим вариантом является однонаправленный поток данных без обратных блокировок. Благодаря отсутствию блокировок пики не будут негативно влиять на предобработку данных до инференса.

Для временной синхронизации лучше всего подойдут временные метки, поскольку нельзя полагаться только на количество обработанных кадров.

Работа с инференсом[править | править вики-текст]

Ключевой оптимизацией является минимизация количества вызовов и уменьшение стоимости одного вызова. Этого можно добиться, объединяя 2–4 звуковых кадра. Слишком маленькие батчи могут привести к задержкам из-за простоев, связанных с передачей данных.

Важно учитывать, что дробление системы на слишком маленькие этапы увеличивает потребность в синхронизации и копировании данных. Уменьшение контекста ради минимальной задержки может привести к падению качества, которое придётся компенсировать более сложной моделью, теряя весь выигрыш.

Послесловие[править | править вики-текст]

Подходы будут показаны на примере прототипа системы, которая обрабатывает аудиопоток нейросетью в реальном времени. В завершение будет рассказано о полученных результатах, проблемах, с которыми пришлось столкнуться при реализации, и о дальнейших планах развития.

Примечания и ссылки[править вики-текст]

https://altlinux.space/alt-gnome/StudioFX