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IT之家 10 月 2 日消息，微軟 Teams 是工作場所中使用最多的在線協(xié)作工具之一，特別適合混合或在線模式辦公場景。微軟定期對 Teams 軟件進行改進，同時也增加新的功能。現(xiàn)在，微軟公司詳細介紹了一項由人工智能（AI）驅(qū)動的新舉措，可以使得 Teams 通話聽起來更好，特別是在惡劣的網(wǎng)絡條件下。

用戶在微軟 Teams 通話中的音頻內(nèi)容是通過本質(zhì)上是“數(shù)據(jù)包”的方式發(fā)送。而這些數(shù)據(jù)包可能由于網(wǎng)絡連接不暢而丟失，導致音頻失真。

雖然微軟不能真正解決用戶的互聯(lián)網(wǎng)連接問題，但該公司在 Teams 中利用“數(shù)據(jù)包丟失隱藏”（PLC）的技術，人為讓用戶的聲音在具有挑戰(zhàn)性的網(wǎng)絡環(huán)境中聽起來更好。在非常高的水平上，PLC 使用人工智能模型來識別音頻傳輸中丟失的數(shù)據(jù)包，然后通過預測來填補任何空白。

微軟表示，使用了深度學習技術來完成這一改進。該公司聲稱，傳統(tǒng)的模型可以填補 20-40 毫秒的空白，但其 PLC 模型對 Teams 來說明顯更好，因為這可以填補高達 80 毫秒的音頻空白。

IT之家獲悉，盡管微軟在 600 小時的開源數(shù)據(jù)上訓練了 PLC 模型，但引人注意的是，還收集了“數(shù)以百萬計的匿名網(wǎng)絡樣本”，或者是來自真實 Teams 呼叫的“痕跡”，以測試其模型。在 PLC 模型發(fā)布后，網(wǎng)絡條件差的參與者報告說，其性能提高了約 15%。

微軟強調(diào)，其 Teams PLC 模型完全在本地運行，而且只在網(wǎng)絡質(zhì)量不佳的情況下運行。最近，Teams PLC 模型已經(jīng)適用于 Windows 客戶，目前正在 Mac 上進行測試，而且將很快就會進入移動端領域。

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