MySQL|一家互联网大厂的新尝试：捐钱？不如捐技术( 四 ) Java|数据库|飞利浦·斯塔克

腾讯天籁实验室总经理商世东｜腾讯会议

对于这些情况，他们当时隐约感觉自己沉淀多年的音频处理技术可以解决这些问题，只是哪些技术合适，通过怎样的产品功能解决，他们却不清楚。
就像拿着锤子找钉子， 2020 年初，他们联络了多家人工耳蜗厂商，对方要么是研发能力不足，要么是开发需求不匹配。后来经人介绍，他们找到了黄穗。
当时，黄穗关于场景识别技术的研究遇到了瓶颈。第一次见面，他最开始只是试探性地询问，「能不能在提高识别成功率上帮帮忙」。没想到话匣子一下就打开了。
「腾讯会议也有开发场景识别技术。」
「那涉及复杂环境下声音的降噪技术呢？」
「这个技术点也可以开放……」
聊着聊着，双方都有些兴奋，当天就定下了两个合作方向：除了场景识别技术，还希望开发一款 App ，利用手机更强大的处理能力，对采集到的语音信号进行预处理，再通过蓝牙传输到人工耳蜗，改善听觉效果。

腾讯天籁实验室与诺尔康的合作方案

腾讯天籁实验室总经理商世东告诉极客公园（ID：geekpark），这场合作中最难的部分，是思考如何将技术能力、行业经验、用户体验真正结合在一起，「其中有许多未知和不可控。」
最直接的体现在于，腾讯天籁实验室的技术没法直接复用，必须针对听障者的使用习惯、听觉限制等情况做优化。
比如，降噪算法的优化。
商世东回忆，针对环境声的降噪需求，团队就想，是不是把噪声降到最低，给听障用户一个最纯净的声音体验，才是最好的。按照这个想法，他们给黄穗提供了一版算法。
拿到算法，黄穗将其加入到正在研发的软件中，并给到用户实验。用户的反馈却不尽如人意，不少人表示，这种声音太失真了，听着很不舒服。
腾讯天籁实验室这边才意识到：「过度降噪却可能导致声音结构的损失，带来失真的听觉体验。」于是再次针对算法进行优化，最终实现了降噪和声音保真的平衡。

05
把做公益的理想，
落实到细节

在这场公益合作中，黄穗像是一个产品经理，他在一线与听障用户接触，挖掘问题，收集需求，形成可行的产品方案。
腾讯天籁实验室则像是研发，收到产品需求后，在自己的技术武器库中挑选出成熟的趁手的进行打磨改造，最终实现技术的公益转化。
每当跟腾讯天籁实验室有重要对接时，黄穗心里都「挺忐忑的」。
黄穗回忆，第一次见面前：「对腾讯的技术实力不担心，就是不知道他们合作的诚意有多少，开放的程度有多大」。后来聊得很契合，一颗悬着的心才放下了大半。
随着合作的深入，让黄穗忐忑的点则在于腾讯是否有持续做这件事的驱动力。毕竟，这项工程耗时费力，腾讯团队本身也有自己的主营业务。
腾讯天籁实验室这边，所有同事都是兼职参与。不同技术在使用的过程中要对接不同的算法工程师。他们每隔一两个礼拜就要开会碰一次。
黄穗说，「腾讯内部每个团队都很积极在推动这次合作。他们有时候还会来问我们的进展。他们也真的在不计成本地和我们对接调试，直到产品有了最佳状态。」
持续投入最终给到了这次公益尝试正反馈。
黄穗提到一个最直接的效果，就是提高人效，避免在研发上重复造轮子。「算法训练是腾讯天籁实验室的强项，他们可能一两天就能把算法训练得很好。如果我们自己做，还要专门招聘一个工程师，成本非常高。」