新的 Teams 功能使用 AI 和机器学习来改善视频和音频体验

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6 月 13 日，微软为其通信平台 Teams发布了众多新功能，重点提升了语音和视频质量。特别是，这些新的 Teams 功能包括回声消除、“去混响”、背景噪声抑制、“可中断性”功能、实时屏幕优化、基于 AI 的优化以及亮度和焦点过滤器。

Microsoft Teams 副总裁 Nicole Herskowitz 谈到推动新 Teams 功能开发的主要问题时说：“破坏性回声效果、糟糕的房间声学效果和断断续续的视频是阻碍在线通话和会议效率的一些常见问题。” “通过人工智能和机器学习，它们已成为我们持续改进战略的基础，我们已经确定并正在Microsoft Teams中提供创新增强功能，以用户友好和跨环境可扩展的方式改善此类音频和视频挑战。”

Teams 的新回声消除功能并不是唯一关注用户在平台内通信时遇到的回声问题的功能。微软引入的一些音频功能还针对环境和音频设备引起的其他回声相关问题。例如，新的去混响功能利用机器学习模型，可以将捕获的音频信号转换为声音，防止声音产生混响或用户听起来像是在山洞里说话。

另一个功能还解决了由彼此靠近的音频设备引起的回声相关问题。Herskowitz 说：“谈话的一个自然元素是能够打断澄清或验证。” “这是通过全双工（双向）音频传输来实现的，允许用户同时说话和听到其他人的声音。在不使用耳机时，尤其是在使用扬声器和麦克风非常靠近的设备时，很难在保持全双工音频的同时消除回声。Microsoft Teams 使用经过 30,000 小时语音样本“训练”的模型来保留所需的声音，同时抑制不需要的音频信号，从而实现更流畅的对话。”

Herskowitz 表示，借助 Teams 新的可中断能力，用户可以进行顺畅的交流，而不会感到在线交流平台上常见的中断或中断。此外，该公司宣布将其基于机器学习的噪音抑制技术默认用于 Teams（Windows、Mac 和 iOS，很快将用于 Teams Android 和 Web 客户端），从而使通话更清晰，不受不必要的噪音影响。

微软还将 AI 的使用扩展到 Teams 的视频性能，以创建相关的视觉调整，尤其是在用户在演示期间共享内容时遇到带宽问题的情况下。例如，Teams 使用机器学习的实时屏幕优化功能可以检测和调整内容特征，从而优化文档易读性和流畅的视频播放。同时，通过调整视频播放，基于AI的优化可以防止因网络带宽不佳而导致视频断断续续的剧烈影响。最后，Teams 中新的人工智能过滤器允许用户在光线不足的区域开会时调整亮度并使用柔焦。

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