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这个问题需要拆开来看——"影音工具"涵盖面很广，神经网络在不同环节的优势差异很大，总体结论是：在感知类任务（降噪、超分、修复、风格化）上神经网络优势明显；在确定性信号处理（编解码、混音矩阵、时钟同步）上传统方法仍不可替代；而现代影音工具的最佳实践是两者混合。
下面按环节具体分析。
神经网络明显占优的环节
音频降噪与语音增强 传统方法（谱减法、维纳滤波）依赖对噪声的统计假设，在非平稳噪声（键盘声、咖啡厅背景）下容易产生"音乐噪声"残留，基于深度学习的模型（如 RNNoise、DEMUCS、CRN）能学习复杂的噪声分布，在低信噪比下语音自然度和可懂度指标（PESQ、STOI）通常显著更好，实时通话降噪现在基本是 NN 的天下。
视频超分辨率与修复 传统插值/锐化会产生振铃和伪影；ESRGAN、BasicVSR 等能重建高频细节，老片修复（去划痕、去噪、上色）几乎完全依赖 NN，但要注意：生成式超分可能"编造"不存在的细节，在取证、医疗等场景是风险。
音频分离（人声/伴奏、多轨） 传统方法靠空间线索或重复性假设，效果有限，Demucs、Spleeter 类模型把源分离质量提升了一个量级，这是 NN 的压倒性优势场景。
语音识别、字幕、场景理解 这些是 NN 的原生领域，传统 HMM-GMM 已基本退出。
感知编码中的心理声学建模增强 NN 可以学习更精细的掩蔽效应预测，辅助码率分配（如一些神经音频编解码器），但在标准化、低延迟、功耗约束下,传统心理声学模型仍占主流。
传统方法仍占优或不适合 NN 的环节
编解码标准与容器 H.264/HEVC/AV1、AAC/Opus 的核心是确定性、可验证、低功耗的算法，NN 编解码器（如端到端神经编解码）在率失真上已有竞争力，但解码复杂度、硬件支持、专利与标准化是巨大障碍,短期内传统编解码仍是交付主力。
实时低延迟处理链 NN 推理有固定开销和抖动，音频实时链路对延迟极敏感（<10ms），传统 IIR/FIR 滤波更可预测。
确定性混音、增益、时钟同步、格式转换 这些是数学确定性问题，NN 没有优势,反而引入不可解释性和误差。
资源受限设备 嵌入式、低功耗场景下传统 DSP 算法能效比通常更好。
关键权衡维度
| 维度 | 神经网络 | 传统方法 |
|---|---|---|
| 感知质量（降噪/超分/分离） | 通常更好 | 有限 |
| 可解释性/可验证性 | 弱 | 强 |
| 延迟与抖动 | 较差 | 好 |
| 功耗/算力 | 高 | 低 |
| 标准化/互操作 | 难 | 成熟 |
| 对训练分布的鲁棒性 | 域外易崩 | 假设明确 |
实践建议
现代影音工具的最优架构通常是混合管线：
- 用传统方法做确定性、低延迟、标准化的骨架（编解码、同步、混音）；
- 在感知瓶颈处插入 NN 模块（降噪、分离、超分、修复）,并保留旁路开关；
- 对 NN 输出做传统后处理约束（限幅、去伪影、一致性校验）,避免生成式伪影；
- 明确场景边界：取证/医疗类避免生成式增强,消费类可放开。
神经网络比传统方法好"不是普适命题，而是分环节、分约束条件的，设计影音工具时，正确的问法不是"用 NN 还是传统"，而是"这个环节的误差代价和约束是什么，哪种方法在其约束下更优"。
