声学回声是指由通信设备的扬声器发出的声音经过声学环境传播被麦克风采集到的信号。在实时音频互动中，回声信号会严重影响通信双方的音频可懂度和通信体验舒适度。因此回声消除成为音频通信过程中一项必要的处理环节。
回声消除技术的原理是通过分析麦克风采集到的音频信号和扬声器播放的音频信号之间的相关性，来估计得到音频声学传播路径的冲激响应，然后根据估计的回声路径冲击响应与扬声器的播放信号估计麦克风采集到的回声信号，最后通过逆滤波的方法将估计的回声信号从麦克风采集的音频中减去，达到消除回声的目的。常用的回声消除算法包括基于各种判决准则的自适应滤波法、卡尔曼滤波法等。
其中，自适应滤波法是通过采集回声信号和麦克风输入信号之间的相关性信息，来动态地调整滤波器参数，以适应不同的回声环境。卡尔曼滤波法首先预测得到初步的结果，然后根据实际采集信号与估计信号之间的误差对初步估计结果进行修正，从而得到更为准确的滤波器系数。
近年来，基于深度学习理论的各种方法也在回声消除领域取得了一定的突破。数据表明，基于深度学习的回声消除技术相较于传统基于信号处理的回声消除方法具有显著的优势。传统方法的滤波器长度有限，估计误差受环境噪声的影响较大，残留回声与目标信号之间的特征区分度不明显，这些都使得单一传统回声消除方法难以适应复杂多样的应用场景。而基于深度学习的方法能够充分发挥神经网络的学习与表征能力，挖掘出回声信号与周围环境以及目标信号的内在关系，能够更加准确的从带噪信号中恢复出目标信号，对复杂的应用环境和丰富音频信号具有很强的适应性和泛化能力。
然而，基于深度学习的回声消除技术也面临一些挑战。
首先，需要大量的人工标注数据对回声消除网络进行训练，从而产生额外的数据采集和处理成本。
其次，网络的训练迭代和参数调优需要较长的时间，难以快速响应线上问题。
此外，当遇到一些“疑难杂症”，例如回声信号和目标音频信号在频谱上有很强的重叠时，回声消除网络可能会产生混淆从而导致预测结果出现差错。因此，需要额外花费较多时间去研究和不断提升网络的鲁棒性和准确性。虽然基于神经网络的回声消除技术仍然面临着一些挑战，但该技术在音频信号处理领域具有广阔的应用前景，可以有效改善人们在有回声的场景中对语音通话、语音识别服务体验。
