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如地铁、商超、公交车等等。
后端则是在伺服器端，对语音进行二次降噪，同时抑制回声，以解决语音中的“啸叫”
、“炸麦”
问题。
这一部分，微信用的是什么算法模型，张晓龙完全看不出来。
深度学习模型吗？
但这年头哪来的用移动端深度学习框架啊。
。
可话又说回来，这种不科学的现象，出现在极光身上，似乎还挺合理的。
。
最后，流量优化技术。
微信似乎是採用了某种算法，对编码后的语音数据，进行了二次压缩，同时对协议层进行了优化，超精简协议头。
使得其能在保持音质的情况下，大幅降低了流量消耗。
跟核心团队一番分析下来，张晓龙惊嘆之余，也有些头皮发麻。
通过混合编解码+重构通信协议栈+智能优化的组合，微信在音质、流量、延迟等核心指標上，有著近乎统治级的竞爭力。
產生的最直接的效果就是一一消息及时，音质清晰，流量省一半。
朴实无华。
但准確戳中了当前“弱网环境”
的行业痛点，以及“流量成本”
的用户痛点。
而他们即便是通过逆向分析，確定了研发路径，想要在“语音对讲”
这一单项功能上，达到接近对方的技术水平，也至少需要8个月以上的研发周期。
比肩或是超越，更是想都別想。
。
且受限於微聊的现有架构，优化空间十分有限。
想到这儿，张晓龙心头不由生出一股熟悉的无力感。
诚然，如果只是想开发一套“能用”
的语音对讲系统，加加急，一个多月，至多两个月也就搞定了。
但用户体验上的差距，却是实打实的。
且几乎不可能在短期內追赶上。
这也是跟极光交手这一个月以来，最让他感到无奈的一点。
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