语音通话sdk的音质测试环境：一场与真实世界的对话

说实话，当我第一次接触语音通话sdk的音质测试时，觉得这事儿挺玄学的。后来踩的坑多了，才慢慢摸出点门道。音质测试不像功能测试那样点点按钮就能出结果，它更像是在和整个复杂的外部世界斗智斗勇。你永远不知道用户会在什么环境下使用你的产品——可能在地铁里，可能在咖啡厅的角落，也可能正开着风扇吹着空调。这些看似不起眼的因素，都能直接影响最终的通话体验。

这篇文章我想聊聊声网在搭建音质测试环境时的一些实践和思考。不是教科书上的理论，而是从真实项目中沉淀出来的经验。希望能给正在这方面头疼的朋友一些参考。

为什么测试环境这么重要

在开始讲环境搭建之前，我想先说个事儿。之前有个客户反馈说他们的用户经常抱怨通话有杂音，我们排查了一圈代码，没发现任何问题。后来实地测试才发现，问题出在用户那边——他那用的廉价麦克风自带底噪，再加上房间的回音，效果自然好不到哪里去。

这个经历让我深刻认识到，实验室里的理想环境和真实世界之间隔着一道鸿沟。如果你只在安静的无响室里做测试，到头来可能连用户真正遇到什么问题都不知道。测试环境的意义在于尽可能模拟各种真实场景，让问题在发布前就暴露出来。

好的测试环境应该能帮你回答这几个问题：在网络抖动的时候，音质能保持多久？不同档次的设备上表现一致吗？各种噪音环境下，对方的语音还能听清吗？这些问题光靠写代码是想不出来的，你得真真切切地去搭建环境、做测试。

声学环境：不是有个房间就能测

很多人觉得，找个安静的办公室，摆上几台设备就能测音质了。我刚开始也是这么想的，结果发现远远不够。声学环境这块水很深，里面有太多讲究。

无响室：一切的起点

如果你的测试预算只能支持一个声学环境，那一定要建一个无响室。无响室的价值在于它能提供一个绝对安静的参考环境，让你能精确评估算法本身的效果，而不被外界噪音干扰。在无响室里，你能听到音频处理后最真实的样子——有没有底噪，有没有失真，都藏不住。

不过无响室也有局限。它太安静了，安静到不太像真实的使用场景。所以无响室适合做基准测试，不适合做场景测试。我们的做法是在无响室里先跑一遍基础测试项，确认算法本身没问题，然后再去其他环境里模拟真实场景。

混响环境：模拟真实房间

现实中的房间不可能像无响室那样纯净。墙壁会反射声音，家具会吸收声音，不同大小的房间带来的混响效果也完全不同。我们在测试环境中搭建了三种典型混响场景，小会议室、大教室和小型办公室，每个房间都做了声学处理，确保混响时间符合对应场景的特征。

小会议室的混响时间大概在0.3秒左右，这种环境下人声会显得比较饱满，但如果算法处理不好，也容易产生”罐子效应”。大教室的混响时间能达到0.8秒以上，这时候对回声消除的要求就很高了。你可能想象不到，在这种环境里，如果AEC做得不到位，对方听到自己的回声会有多崩溃。

噪音环境：真正的考验来了

如果说混响环境是开胃菜，那噪音环境才是真正考验算法实力的时候。我们模拟了生活中最常见的几种噪音场景，每一种都足够让未经优化的音频引擎现出原形。

• 交通噪音：模拟街道边的环境，低频噪音比较重，对降噪算法的低频抑制能力是個挑战



• 咖啡厅噪音：这种噪音很讨厌，它是各种人声混合在一起的复合噪音，和目标人声频段重叠严重，非常考验人声分离能力
• 空调风声：很多用户会忽视这种噪音，但它其实很常见。低频的持续性噪音处理不好，会让对方感觉像是在听拖拉机的发动机
• 键盘打字声：办公室场景必备，哒哒声虽然不大，但很影响专注度

测试这些场景的时候，我们用专业的音箱播放录制的噪音样本，音量控制在65到75分贝之间——这是一个普通人日常交流的音量范围。低于这个值测出来的数据没意义，高于这个值又太极端了。

网络环境：看不见的变量

音频在网络上传输时会遇到各种问题，丢包、抖动、延迟，每一个都可能让音质大打折扣。实验室里的百兆局域网看起来很美好，但用户那边可能是WiFi、4G甚至网络信号不太好的场景。你必须得模拟这些糟糕的网络状况。

网络损伤设备：人为制造困难

这是网络测试的核心工具。所谓的网络损伤设备或者软件，能让你在干净的网络环境里模拟出各种恶劣的网络条件。我们在测试环境中部署了专业的网络损伤仪，它可以精确控制带宽、延迟、抖动和丢包率。

举个具体的例子，我们会测试丢包率从0%到30%，步进为5%的各种场景。每个丢包率下跑至少三次三分钟的通话，收集MOS分数和卡顿率数据。这些数据最后会整理成一张表格，类似下面这样：

这张表能让你直观看到系统在什么丢包率下会开始出现问题，客户在反馈”有时候通话不清楚”的时候，你也能有个参照。

WiFi和移动网络测试

有线网络测试只是基础，真正的考验在无线环境上。WiFi网络的不稳定性相信大家都遇到过——信号穿墙衰减、多设备争抢带宽、路由器位置不佳等等。移动网络的情况更复杂，4G和5G在信号弱的地方会自动切换，这个切换过程很可能导致短暂的通话中断。

我们测试WiFi环境的时候，专门找了几款不同价位的家用路由器，从几十块的入门款到几百块的游戏路由器，都拿来做兼容性测试。移动网络测试相对麻烦一些，我们采用了两种方式：一是在实验室里用信号屏蔽箱模拟弱信号环境，二是在实际场景中做路测——比如在行驶的车辆里、地铁里、地下室等地方跑测试。

跨国网络延迟

如果你的用户分布在全球各地，跨国网络延迟是必须考虑的因素。物理距离决定了延迟的下限，这个谁也改变不了，但我们可以通过测试来了解在不同延迟条件下系统的表现。

比方说，从国内连接到东南亚的服务器，平均延迟大概在100到150毫秒；连接到北美的话，可能在200到300毫秒。我们会模拟这些延迟环境，测试在较长延迟下，对通话体验的影响有多大。延迟高到一定程度，人就会明显感觉到对话不同步，那种”你说你的我说我的”的感觉真的很糟糕。

设备多样性：不能只盯着旗舰机

这是一个很容易被忽视的领域。很多团队测试只用自己手头那几款旗舰手机，结果一到用户那边，千元机、平板电脑、智能手表，各种设备都来报错。音频编解码和设备硬件、操作系统都有关系，不是所有设备都能给你一样的表现。

我们的设备库里有几十款设备，覆盖了不同价位、不同品牌、不同系统版本。便宜的红米、realme这些机型是必备的，因为它们的麦克风和扬声器硬件素质一般，非常考验SDK的适应能力。苹果的设备也要测，iOS的音频系统是封闭的，有些问题只在iOS上出现。平板电脑和蓝牙耳机也是重点测试对象，它们的音频链路和手机不太一样。

测试的时候我们会特别关注这几个方面：不同设备的底噪水平如何，开启降噪后对音质的影响大不大，蓝牙耳机连接时的延迟能不能接受。这些问题在旗舰机上可能不明显，但一到低端设备上就全暴露出来了。

测试方法和评估指标

环境搭好了，接下来是怎么测、测什么。音质测试不是靠耳朵听听就行的，你得有量化的指标和标准化的流程。

客观指标：让数据说话

我们主要关注这几个客观指标：

• POLQA：一种ITU标准的语音质量评估方法，比传统的PSQM更接近主观感受
• 延迟：端到端的通话延迟，超过400毫秒就会影响自然对话
• 抖动缓冲占用：反映网络稳定程度，太高说明网络波动大
• 回声消除指标：看远端信号泄漏到近端的程度
• 噪声抑制指标：看降噪后语音的失真程度和噪音抑制效果

这些指标需要专业设备来采集。我们用的是真力的话筒和声卡，配合国家认证的声学实验室环境，确保数据的准确性。采集到的数据会自动存入数据库，方便后续分析。

主观评估：还是得靠人听

客观指标再精确，也替代不了人耳的主观感受。我们有专门的听音团队，他们会按照严格的标准给每次通话打分。评分标准参考ITU-T P.800，主观MOS分从1到5，5分代表完美，1分代表无法接受。

听音测试是个苦差事，不能连续听太久，否则耳朵疲劳会影响判断。我们一般安排每个测试员每天最多听两轮，每轮不超过45分钟，中间要有充分休息。听完后还要做盲审，就是让不同的人听同一段录音，看打分是否一致——差异太大的数据要剔除。

场景化测试：模拟真实使用

除了这些常规测试，我们还会设计一些特定的场景测试。比如双讲测试，就是在两端同时有人说话的场景下，测试系统怎么处理双方的语音，会不会出现抢夺或者漏听的情况。这个场景在会议应用里很常见，但很多SDK在这块处理得不好。

还有移动端测试，模拟用户一边走路一边通话的场景。这时候手机的晃动会产生特有的噪音，对降噪算法是个考验。我们用机械臂模拟人走路的晃动频率，确保测试可重复。

自动化和持续集成

手动测试效率太低，现在我们把大部分测试都自动化了。白天开发完的代码，晚上自动跑一遍测试，第二天早上看报告。有问题第一时间反馈，不要等到集成阶段才发现。

自动化测试框架是我们自己写的，核心是控制测试设备、注入网络损伤、采集音频数据、计算客观指标这几个模块。整个流程跑下来，一套测试大概需要15到20分钟，能覆盖80%以上的常规测试项。

每次自动化测试跑完，会生成一份PDF报告，里面包含所有指标的达标情况、异常波动的标注、还有和历史版本的对比。开发同学看这份报告就能快速定位问题，不用自己再去做数据分析。

一点感悟

做音质测试这么久了，我最大的感受是——这事儿没有终点。用户的使用场景在变，网络环境在变，设备类型也在变。你的测试环境也得跟着变，今天覆盖了常见的场景，明天可能又冒出新的问题。

但有一点是不变的：尽可能去模拟真实世界，让问题在发布前暴露出来。这话说起来简单，做起来需要投入大量的人力和资源。不过想想看，比起上线后被用户骂，这点投入还是值得的。

如果你正在搭建自己的音质测试环境，建议先想清楚你最在乎什么场景，从那里开始，一步步扩展。不要试图一步到位，环境是慢慢完善起来的。关键是保持对问题的敏感，用户反馈的每一个音质问题，都是改进测试环境的好机会。