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这个问题需要拆开来看——“影音工具” 涵盖面很广（视频剪辑、音频降噪、超分、编解码、特效合成、色彩管理等），神经网络在不同子任务上相对传统方法的优劣差异很大，不能一概而论,下面按维度做一个综合对比。
神经网络普遍占优的场景
音频降噪 / 语音增强 传统方法（谱减法、维纳滤波、WebRTC NS）对非平稳噪声（键盘声、风声、多人背景）处理粗糙，容易产生“音乐噪声”，基于深度学习的 RNNoise、DeepFilterNet、Demucs 等在信噪比和听感上明显更好,且已能实时运行。
视频超分 / 画质增强 传统插值（双三次、Lanczos）和锐化算法无法“恢复”细节，ESRGAN、Real-ESRGAN、BasicVSR 等在纹理重建上优势显著，但要注意：幻觉细节问题——神经网络会“编造”不存在的纹理，在取证、医疗等场景不可接受。
语音识别 / 音频分离 端到端神经网络（Conformer、Whisper）已全面超越传统 HMM-GMM 和传统声源分离方法,这是公认的。
智能剪辑 / 内容理解 场景检测、镜头分类、自动字幕、音频事件检测——传统方法基本无能为力,神经网络是唯一可行路径。
神经网络未必更好、甚至更差的场景
视频编解码 H.264/HEVC/AV1 的核心仍是传统块运动补偿 + 变换编码，神经网络编码（如 Google 的 NN-based codec）在率失真上已有竞争力，但解码复杂度、硬件兼容性、专利生态远不如传统标准，实际产品中神经网络多作为后处理/预处理（如码率控制、环路滤波增强）而非替代编码器。
实时音频处理（低延迟） 传统 EQ、压缩、混响算法延迟可做到样本级，算力极低，神经网络做同等效果往往需要更大算力和缓冲，在直播、DAW 实时监听场景中传统 DSP 仍占优。
色彩管理 / 色彩空间转换 这是精确数学变换，传统方法完全正确且可逆，用神经网络反而引入误差,没有意义。
对可解释性/确定性要求高的场景 广播级母版处理、司法取证、医疗影像——需要可复现、可审计的结果，神经网络的黑箱和随机性（尤其生成式）是硬伤。
综合设计影音工具时的现实结论
| 维度 | 传统方法 | 神经网络 |
|---|---|---|
| 画质/音质上限（感知） | 中 | 高（但有幻觉风险） |
| 算力/延迟 | 低 | 高 |
| 可解释性/确定性 | 高 | 低 |
| 硬件兼容/标准化 | 成熟 | 不成熟 |
| 开发成本 | 需领域专家调参 | 需数据+训练 |
| 泛化到新内容 | 规则固定 | 依赖训练分布 |
实务建议：
- 混合架构是主流——传统 DSP/编码做“骨架”（保证延迟、确定性、兼容性），神经网络做“增强层”（降噪、超分、风格化），传统编解码 + NN 环路滤波；传统混音链 + NN 降噪插件。
- 按任务选型理解、降噪、超分→NN；编解码核心、实时 DSP、色彩数学→传统。
- 警惕“NN 一定更好”的营销叙事：很多产品把传统算法包装成 AI，或反之，评估要看具体指标（PESQ/STOI、PSNR/SSIM/LPIPS、率失真曲线、端到端延迟、功耗）。
- 数据与算力是隐性成本：NN 方案需要训练数据、标注、推理硬件（NPU/GPU）,在嵌入式影音设备上这是关键约束。
一句话总结：神经网络在“感知质量”和“内容理解”类任务上系统性优于传统方法，但在“精确变换、低延迟实时、标准化兼容、可审计”类任务上传统方法仍不可替代，综合设计影音工具的最优解几乎总是传统管线 + 神经网络增强模块的混合方案,而非二选一。
