WaveDSP 发布：为极致音频处理而生

【Wave导读】WaveDSP产品正式发布，这是史上首个基于CPU+GPU的音频计算平台！实现实时混响计算、1HZ为单位的EQ调节、可配合Wave OS实时内核运行！音频处理一直依赖专用的 DSP/FPGA芯片。这些芯片的算力通常只有 1 GFLOPS 左右，也就是说，每秒只能完成大约十亿次浮点计算，乍听很强，但一旦遇到真正复杂的场景，比如影院的低频校正、几十个声道的沉浸式音效渲染，就明显力不从心。Wave实验室始终坚持使用CPU+GPU异构算力架构进行音频解码和处理，而非采用TI/ADI这些公司的DSP芯片进行DSP运算，这种做法与传统DSP芯片相比如何？为什么要这样做？

为什么算力对音频处理至关重要？

自沉浸式声音普及以来，算力已经成为高性能音频处理器的核心指标。

如今的高端音频处理器不仅要同时支持 96kHz/192kHz 的高分辨率音频，还要实时渲染和上混多达 32/64 声道，同时运行复杂的房间校正（Digital Room Correction）、空间化算法。这些需求对处理器的计算能力提出了前所未有的挑战：

如何实时调度CPU和GPU算力？

如何运行长达数万 taps 的 FIR 滤波器？

如何为未来的 AI 驱动声学算法预留足够的算力？

在传统 DSP 平台上，受限于算力和滤波长度，音频工程师在调试时往往不得不妥协：

滤波器长度不足：低频需要长时间窗的 FIR 来实现精确的相位和幅度修正，但大多数 DSP 只能提供几百 taps，远远不够。

分辨率受限：低频区域的细微差异可能被粗糙的滤波计算忽略，导致驻波残留。

取舍不可避免：工程师只能在“低延迟”和“滤波精度”之间做艰难选择，最终效果往往达不到理想。

Wave DSP 的 CPU+GPU 架构彻底改变了这一局面。借助 GPU 的强大并行计算能力，Wave DSP 可以在低频段运行数万 taps 级别的分段卷积滤波器，并实时进行相位和幅度修正：

更长的 FIR 支持：从 8,000 taps 到 32,000 taps，甚至在 192kHz 下实现 130,000 taps，确保低频驻波得到充分抑制。

精准低频控制：大幅提升低频瞬态响应，让低音既有力度又不拖泥带水。

工程师自由度提升：调音时不再受限于硬件算力，可以完全按照声学需求来设计滤波策略。

强大算力带来的好处是：影院和录音棚里的低频从“模糊、轰鸣”变成了“干净、有弹性、线性”。这不仅解决了传统 DSP 的算力瓶颈，也让低频真正成为沉浸式音频体验中最坚实的基石。

算力是音频处理的生命线

64-bit 浮点处理：还原录音室级别的精度

WaveDSP 全面采用 64-bit 双精度浮点运算，与音乐和电影后期母带制作保持一致甚至更高。

优势显而易见：

保留微小动态变化，声音细节不丢失

消除 32-bit 下可能的舍入误差和累积失真

在多声道上变换和空间化处理时提供更大余量，避免削波与溢出

这样做的结果是：声音透明、动态范围完整，真正做到处理不破坏原始信息。

支持Web Socket

Wave DSP支持通过Web Socket管理和配置DSP功能，用户可以通过 Web Socket 向 DSP 下发控制指令（例如滤波参数更新、通道开关、增益调节），同时 DSP 会通过异步回传机制实时反馈处理状态和设备运行情况。

Wave DSP具备了丰富的接口以供第三方设备或者Wave产品集成，独特的设计让灵活处理专业音频成为了可能。第三方公司或开发者可以基于 Socket API构建自定义的远程控制面板、监控后台，甚至结合 WebSocket 实现跨平台的浏览器端控制。

通过对 Socket 的原生支持，Wave DSP 不仅是一个高性能的本地处理引擎，更是一个开放的网络化音频节点，能够轻松融入影院高效渲染和下一代软件定义音频技术体系。

Wave DSP：以 CPU+GPU 架构重塑数字音频处理

传统DSP平台的浮点计算能力仍停留在1GFLOPs 左右，而 Wave DSP 采用 CPU+GPU 的异构计算架构，轻松突破数百到数千GFLOPs 的级别，Wave DSP支持使用GPU特殊运算单元加速，比如Nvidia的光线追踪Tensor Core。

GPU的并行计算特性，特别适合分段卷积等长 FIR 处理场景。Wave DSP 在 GPU 上运行分段 FFT 卷积，可以将长达32,000 taps（48kHz）、甚至 130,000 taps（192kHz） 的 FIR 滤波运算实时加速。而 CPU 适合负责调度、逻辑控制和复杂算法中的分支运算，确保系统稳定和功能可扩展。

这种架构带来的优势：

更长的 FIR 滤波支持：实现更精确的房间修正与沉浸式声场渲染

实时并行计算：GPU 擅长矩阵与卷积，大幅缩短计算延迟

算力冗余：不仅满足当前需求，还能为未来更复杂的 AI 音频算法留足空间

面向未来的算力冗余

大多数 DSP 平台为了“省算力”：

限制处理声道或者频率段：常见的所谓Graphic EQ或者Parameter EQ被限制为仅处理几个或者几十段有限频率范围。

限制 FIR taps长度：FIR Taps长度往往被限制为数百或者几千Taps，低频驻波校正较难。

降采样高分辨率音频：比如不得不从96Khz降低到48Khz。

舍弃部分扬声器的修正与空间处理：部分扬声器的X-Over分配修正被忽略。

Wave DSP 则完全避免了这些妥协。凭借 CPU+GPU 异构算力，Wave DSP可以做到：

同时支持高达128对象的沉浸声渲染 + 长 FIR + 高分辨率音频

保持处理延迟可控

为未来更算力密集的算法（如基于 AI 的混响增强、实时声场建模）预留充足余量

Wave DSP 不是一个传统意义上的“DSP”，而是一个算力驱动的音频平台。它的 CPU+GPU混合架构，赋予了长远的生命力。今天，它能让影院、录音棚和高端家庭影院获得前所未有的声音精度与空间感；明天，它将成为 AI 音频算法和未来声学创新的最佳土壤。

Wave 实验室坚信，音频处理进入 GPU 化与 AI 化是不可逆转的趋势。DSP 不会消失，但它的角色将从主角变为配角，而异构架构才是未来的核心。通过 CPU+GPU 的联合计算，我们不仅解决了传统 DSP 无法承受的算力瓶颈，还为数字音频处理打开了新的可能性——从影院到家庭，从音乐到 VR/AR 沉浸式场景，Wave 都将用异构计算带来前所未有的听觉体验。

关于 Wave Labs 实验室

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Wave Labs是上海麦克卢汉传媒科技有限公司旗下的数字媒体实验室，专注于数字电影媒体服务器、沉浸式音频处理、房间声学校正、AI 视听增强等核心技术的研究与应用，是目前国内唯一聚焦电影放映AI技术的实验室品牌。

Wave Labs不仅承担上海麦克卢汉科技在影院系统技术领域的前沿探索任务，也致力于构建开放协同的技术生态，推动中国视听技术体系从应用集成走向自主创新。

实验室使命：

开源开放，为构建终极视听体验而生。

我们相信，未来的影院和高端视听空间不再是封闭设备的堆叠，而是由算法驱动、智能协同的系统工程。Wave Labs 以开源理念连接开发者，以工程实践打磨体验，服务从影院到家庭的多元场景。

Wave Labs 不仅是一个技术实验室，更是一个开放协作的平台。我们欢迎与产业链上下游的影视系统集成商、音视频开发者、科研机构共同探索未来视听技术的边界。