越來越多玩家在游戲時需要團隊作戰，位于不同地點的玩家對實時傳輸語音質量的要求日漸提高。

而玩家在游戲時很可能身處嘈雜環境，因此手游語音通話面臨著來自外界噪音、游戲內背景音樂及音效的降噪挑戰。

一般情況下，手機上的語音算法往往會運行在手機的CPU上，這樣會大量消耗CPU內存等處理計算資源。

為了讓玩家體驗優質語音，暢快開黑，騰訊游戲語音GVoice與vivo聯手打磨出基于第五代Qualcomm AI引擎的游戲語音處理技術，旨在從源頭提升語音體驗。

騰訊方面表示，GVoice算法針對游戲場景進行深度優化，在游戲場景下比傳統IM軟件的語音處理算法有更加優異的音質表現。傳統IM軟件（VOIP）算法的平均雜音時長比例為11.5% ，而GVoice的平均雜音時長比例為3.4%。

GVoice & VOIP雜音時常比例對比

利用Qualcomm AI引擎上的DSP運行GVoice算法后，降噪效果更加明顯。vivo深度優化運行在QualcommAI引擎上Hexagon處理器里面的GVoice參數，以針對游戲場景取得更佳效果。

如下圖所示的某場景下：對比于傳統的算法（左通道），vivo和騰訊游戲GVoice合作的騰訊游戲語聊定制優化通路（右通道）在語音還原（青色框內）和噪聲壓制（黃色框內）的表現上面都有提升，其降噪效果在部分場景可以提升10dB左右。

vivo深度優化算法在噪聲環境下，語音還原

開啟游戲及GVoice語音后，GVoice中的降噪算法不再運行在CPU上，而是運行在Qualcomm AI引擎的Hexagon處理器上，整機耗電量下降20mA/s，GVoice所占的CPU資源在原有基礎上減少約30%。

新一代游戲語音處理技術還對“發送語音效果”進行了優化。

傳統將算法運行在CPU上面，手機端為了獲取更好游戲背景音效，不得不犧牲部分場景下的發送語音效果，導致隊友之間的聊天有時變得斷續。

而GVoice的應用使手機端和游戲端的算法完全綁定，vivo仍然可以通過深度優化運行在Qualcomm AI引擎Hexagon處理器里面的語音算法參數，得到更好的語音聊天效果。
責編AJX