在現代會議系統中，“聽得見”已不再是標準，“聽得清、聽得真”才是核心追求。然而，會議環境的復雜性使得降噪技術面臨著極大的挑戰。傳統的濾波器往往呈現“殺敵一千，自損八百”的尷尬局面，如何在抑制噪聲的同時保留人聲的自然度，是行業公認的難題。

一、 會議系統降噪的三大核心難點

1. 非穩態噪聲的精準剝離 傳統的降噪算法（如譜減法）擅長處理空調聲、電流聲等有規律的“穩態噪聲”。但在會議室中，更多的是敲擊鍵盤聲、紙張翻動聲、筆落地聲以及遠處的竊竊私語聲。這些“非穩態噪聲”具有突發性、瞬時性和不規則性，頻譜特征與人聲高度重疊。傳統技術難以在毫秒級的時間內將其與主發言人的聲音剝離，往往導致噪聲沒壓住，或者把人聲的尾音誤判為噪聲一并切除，造成“吞字”現象。
2. 混響與回聲的干擾 現代會議室多采用玻璃、石材等硬質裝修，聲反射嚴重。這種物理環境會產生復雜的混響，使得聲音聽起來“空曠”、“渾濁”。降噪系統不僅要處理環境噪音，還要具備強大的回聲消除（AEC）能力，防止麥克風拾取揚聲器的聲音產生嘯叫。若算法算力不足，無法快速建立準確的房間聲學模型，就無法消除這種“自激”干擾。
3. 實時性與音質的平衡（低延時要求） 會議強調實時互動。深度學習（AI）降噪雖然效果好，但往往計算量大，容易帶來可感知的延時，導致唇音不同步。此外，過度激進的降噪算法會損傷人聲的高頻細節，使聲音聽起來像“機器人”或有一種“水下說話”的沉悶感，嚴重影響會議體驗。

二、 世邦（SPON）會議單元的AI智能降噪優勢

針對上述痛點，世邦通信憑借其在音頻領域二十余年的積累，提出了突破性的解決方案。

        世邦的會議發言單元依托其自主創新的 XCoIP? 技術架構 ，集成了先進的 DPF動態數字精準濾波技術 。與傳統的一刀切式降噪不同，世邦的AI算法具備“動態分析”能力，能夠實時偵測環境聲場變化。它不僅擁有強大的回聲消除和噪聲抑制功能，還能智能區分人聲與背景噪音聲紋。在處理鍵盤聲、翻書聲等非穩態噪聲時，世邦設備能做到精準濾除而不損傷人聲頻率；同時，其智能音量調節功能可根據環境噪聲情況自動動態調整增益 ，確保即便在聲學環境較差的嘈雜條件下，發言者的聲音依然清晰、飽滿、自然，真正實現了“靜”與“真”的完美平衡。