语音通话sdk的回声抑制效果测试方法

说到语音通话的回声问题，可能很多开发者第一反应就是”头疼”。我自己在对接声网的语音SDK之前，也觉得回声抑制嘛，不就是加个算法的事情吗？后来实际做项目才发现，测试方法这块的水真的很深。回声消除（AEC）这技术吧，实验室跑得好好的，一到真实环境就拉胯的情况太多了。今天我就把自己踩坑总结出来的一套测试方法分享出来，希望能帮到正在这块发愁的朋友们。

为什么回声测试这么重要

在开始讲测试方法之前，我们先来搞清楚回声的成因。你有没有遇到过这种情况：和同事打网络电话，你说话的同时能从耳机里听到自己的声音延迟传来？这种体验真的让人难受，严重的根本没法正常沟通。这背后的原理其实不复杂——扬声器播放的声音被麦克风采集到，再通过网络传回去，就形成了回声环路。

回声消除的核心挑战在于，它需要在不知道远端扬声器播放内容的情况下，从近端麦克风采集的信号中把这部分”不需要的声音”给分离出来。这事情听起来简单，做起来却涉及复杂的信号处理技术。所以不管算法多先进，测试环节都不能马虎。我见过太多项目，算法在理想条件下表现完美，一上线就被用户投诉回声问题。那怎么才能在产品发布前就把回声问题充分暴露出来？这就是今天文章要回答的核心问题。

实验室环境下的基础测试

实验室测试是整个回声抑制效果验证的第一道关卡。这个阶段的目标是在可控环境下建立基准数据，方便后续和真实环境的结果做对比。

消声室测试

p>如果条件允许，消声室是测试回声抑制最理想的环境。消声室的设计是为了最大程度消除反射声和背景噪声，在这样的环境里，麦克风采集到的信号几乎就是扬声器播放的声音本身。这时候测试AEC的效果，能够最纯粹地观察算法本身的工作能力。

测试流程可以这样操作：首先在消声室内搭建通话场景，设备和声源的相对位置按照标准配置摆放。然后播放特定的测试信号——通常是粉红噪声或者正弦扫频信号——同时用专业的音频采集设备记录近端麦克风的输出。通过对比远端播放的原始信号和近端采集到的信号，就能直观看到回声被抑制了多少分贝。

这里有个小技巧，测试信号不要只放一遍。最好循环播放多次，每次间隔几秒钟，这样能观察到AEC收敛的快慢程度。有些算法刚开始效果不错，但长时间运行后会出现性能下降，这些问题消声室测试都能发现。

半消声室测试

消声室成本高，不是所有团队都有条件使用。那退而求其次，半消声室也是不错的选择。半消声室保留了一个硬反射面（比如地面），更接近真实的会议室环境。在这种环境下测试，能够观察算法对简单反射的处理能力。

我一般会建议在半消声室里做两组对比测试。第一组是把设备放在距离反射面不同位置，模拟用户把手机放在桌上、拿在手里等不同场景。第二组是改变扬声器和麦克风的夹角，因为很多回声消除算法对声源方向是有依赖的。这两组测试能够覆盖大部分日常使用场景的基础情况。

测试环境参数配置

不管是消声室还是半消声室，测试时都需要严格控制几个关键参数。首先是声压级，建议控制在65到75分贝之间，这个范围既不会因为声音太大导致扬声器失真，也不会因为声音太小而接近底噪水平。其次是设备音量，要固定在用户常用的中等偏大音量上，因为回声消除的效果和音量大小往往不是线性关系。

还有一点容易被忽略：测试前要让设备充分预热。电子设备在冷启动和稳定工作状态下的音频特性是有差异的，特别是一些带有自适应算法的AEC模块，需要一定时间才能进入最佳工作状态。我个人的习惯是预热至少十分钟再做正式测试。

真实场景测试方法论

实验室环境终究还是太”干净”了。真实世界里回声的成因复杂得多——墙壁反射、家具吸声、多人同时说话、环境噪声等等因素交织在一起。所以真实场景测试才是检验回声抑制效果的终极战场。

典型办公环境测试

p>办公室是最常见的语音通话场景，但普通办公室的回声问题其实比很多人想象的要严重。开放式办公区的玻璃隔断、硬质会议桌、还有很多电脑散热风扇的噪音，这些都是回声消除算法需要面对的挑战。

我通常会选三种不同类型的办公室做测试。第一种是传统的格子间布局，四周是实体墙，桌面有文件等吸声材料。第二种是开放式办公区，大面积玻璃隔断，软装很少。第三种是小型会议室，面积在十平米左右，桌、椅、玻璃墙都有。这三种场景基本覆盖了大部分用户的实际使用环境。

测试方法上，建议采用”双人对话测试+单人说测+背景噪声模拟”的三阶段流程。双人对话测试最能暴露问题，因为两个人的声音会在空间中多次反射，算法需要在混响环境中准确分离人声。单人说测用来测量回声抑制的绝对性能。背景噪声模拟则是加入键盘打字声、空调声、窗外街道声等干扰项，测试AEC在噪声环境下的鲁棒性。

家庭环境测试

家庭环境的回声特性和办公场所很不一样。普通家庭的软装比较多，墙壁也不是很平整的镜面，反射情况相对温和。但家庭环境有它独特的挑战——比如厨房的抽油烟机声、客厅的电视声、窗外的人流车流声等等。

测试家庭场景时，我特别关注两种情况。第一种是用户躺在床上打电话，这时候手机和头部的相对位置很自由，扬声器离麦克风的距离和角度都在变化，对AEC的自适应能力是很好的考验。第二种是家中有人在看视频或者听音乐，外放声音会成为持续的干扰源，这种场景下AEC需要能够准确识别并抑制非人声类的回声内容。

移动场景测试

手机端的语音通话还有一个特殊场景——移动中通话。比如用户在走路、开车或者乘坐公共交通工具。这时候不仅有回声问题，背景噪声、风噪、振动等因素都会影响通话质量。

移动场景测试需要关注几个要点。首先是风噪抑制能力，当有风直接吹向麦克风时，AEC是否还能正常工作。其次是设备晃动带来的影响，走路时手机在手袋或口袋里晃动，算法是否能快速重新收敛。第三是移动网络带来的延迟抖动，AEC在延迟不稳定时是否会出现回声泄漏。这些问题在实验室里很难模拟，只能通过真实移动场景测试来验证。

客观评价指标与测试数据记录

测试方法再完善，如果评价指标不科学，最终也得不到有价值的结论。回声抑制效果的评估需要多个维度综合考量，不能只看单一指标。

核心性能指标

回声抑制效果最直接的指标是回声损耗增强（Echo Return Loss Enhancement，ERLE），它表示经过AEC处理后回声信号被衰减的程度。计算方法是用远端参考信号的能量除以近端输出中残留回声的能量，用分贝表示。ERLE值越高，说明回声抑制效果越好。一般而言，优秀的AEC算法在稳定状态下的ERLE应该能够达到40dB以上。

但ERLE只是一个方面，我还建议同时关注收敛速度和二次回声抑制能力。收敛速度是指从通话开始到回声被有效抑制所需要的时间，这个时间越短用户体验越好。二次回声抑制则是指当环境中突然出现新的反射面或者声源变化时，算法重新收敛的能力。有些算法在静态环境下表现很好，但环境一变化回声就泄漏，这种就不够健壮。

另外，双讲性能（Double Talk Performance）是评估AEC的关键指标。所谓双讲，就是通话双方同时说话的情况。这时候AEC需要在保持近端语音清晰的同时抑制远端回声，是最考验算法功力的场景。我通常用双讲信号衰减比（Double Talk Attenuation）来衡量，理想情况下双讲时近端语音的衰减应该控制在3dB以内，而远端回声的衰减则要尽可能大。

主观评价方法

客观指标固然重要，但回声消除的最终效果还是要用人耳来听。主观评价方面，国际上常用的方法是ITU-T P.800标准的绝对类别评定法（Absolute Category Rating，ACR）。评分分为五个等级：5分代表优秀，4分代表良好，3分代表一般，2分代表较差，1分代表很差。

做主观评价时，测试人员需要在不知道当前使用何种AEC配置的情况下进行打分，避免主观偏见。每个测试条件至少需要五个不同的评价者，取平均分作为最终结果。如果评价者之间的打分差异过大，说明测试条件可能不够清晰，需要重新设计。

我个人的习惯是在客观测试的同时进行实时主观监听。找一个安静的会议室，戴上耳机仔细听对方说话时自己这边有没有回声泄漏。有时候客观数据看起来不错，但实际听感上就是能感觉到轻微的回声，这种细节只有通过人耳才能捕捉到。

测试工具与环境搭建

好的测试方法需要合适的工具支持。回声抑制测试涉及音频信号的生成、采集和分析，需要一些专业设备。

硬件设备选择

声学测试需要专业的音频设备。信号发生器用来生成测试信号，建议选择能够产生粉红噪声、正弦扫频信号和语音仿真信号的设备。功率放大器和扬声器组成声源系统，要能够覆盖人耳可听的全频段。专业麦克风用于采集近端信号，频率响应要足够平坦，失真度要低。

如果你测试的是移动端设备，建议准备几种不同品牌和型号的手机，因为不同手机的扬声器和麦克风特性差异很大。声网的SDK在各种安卓设备上的兼容性表现可能有所不同，多测试几款设备能更全面地了解AEC的实际效果。

软件工具配置

硬件之外，软件工具同样重要。音频分析软件是必备的，常用的如Audacity、MATLAB或者专门的音频测量软件。这些软件能够对采集到的信号进行频谱分析、相关性计算等处理，帮助你量化回声抑制的效果。

测试脚本也很关键，建议把测试流程自动化。比如设置好每隔固定时间播放测试信号、自动采集数据、自动计算各项指标并生成报告。这样既能提高测试效率，也便于进行多次重复测试以验证结果的一致性。

网络环境模拟

网络状况对回声消除的影响经常被低估。在实际通话中，网络延迟抖动、丢包等问题都可能影响AEC的性能。测试时需要模拟各种网络条件，建议使用网络损伤仪或者软件来模拟高延迟、高丢包、网络抖动等场景。

我一般会设置几组典型的网络环境进行对比测试。第一组是理想网络，延迟在30ms以内，基本没有丢包。第二组是普通家庭网络，延迟50到100ms，轻微丢包。第三组是较差的网络环境，延迟超过200ms，丢包率达到5%以上。通过对比不同网络条件下的回声抑制效果，可以评估AEC在恶劣条件下的鲁棒性。

常见问题与排查思路

测试过程中经常会遇到一些问题，这里分享几个我遇到过的情况和对应的排查方法。

第一种情况是测试结果不稳定，同一个测试条件多次运行得到的数据差异很大。遇到这种情况，首先要检查是不是环境噪声没有控制好，比如空调运行状态不稳定或者窗外有突发噪声。其次要确认设备的摆放位置是否每次都完全一致，哪怕几厘米的位移都可能影响测试结果。另外，预热时间是否足够也要考虑，有些设备需要较长时间才能达到稳定工作状态。

第二种情况是实验室测试效果很好，但真实场景测试回声明显。这种情况往往说明算法对复杂环境的适应能力不足。需要分析具体是哪种环境因素导致的，比如是混响时间太长、还是背景噪声类型特殊、还是多径反射过于复杂。定位问题后，可以针对性地调整算法参数或者增加相应的预处理模块。

第三种情况是双讲时近端语音被过度衰减，导致对方听不清。这说明AEC的判决逻辑可能有问题，在双讲场景下错误地把近端语音当成了回声。需要检查远端参考信号的延迟估计是否准确，以及双讲检测算法的阈值设置是否合理。

测试流程的持续优化

回声抑制测试不是做一次就够的事情，随着产品迭代和用户反馈，测试方法也需要不断进化。我建议建立一套标准化的测试流程，每次版本更新时都执行完整的测试套件，并保留历史数据用于趋势分析。

同时，用户反馈是改进测试方法的重要信息来源。当用户投诉回声问题时，要尽可能还原用户的具体使用场景，然后把这种场景增加到常规测试用例中。这样既能解决问题，也能让测试覆盖更加全面。

最后我想说，回声消除是一个持续优化的过程。声网的语音SDK在这方面已经做了很多工作，但具体效果还是要结合实际场景来验证。希望这篇文章分享的测试方法能给你一些参考。如果在实际测试中遇到什么问题，欢迎一起交流探讨。技术的进步就是在这样一次次发现问题、解决问题的过程中实现的。