语音通话sdk的降噪效果主观评测标准

前几天有个做在线教育的朋友跟我吐槽，说他们APP的语音通话功能被用户骂惨了。一到放学时间，小区里孩子练琴的、邻居装修的、楼下广场舞的声音全混进来，老师讲课的声音断断续续，家长投诉说孩子根本听不清。他问我，你们做rtc的怎么评价降噪效果好坏？我说，这事儿还真不是简单看几个指标能说清的。

这个问题让我意识到，很多技术团队在选型SDK时，往往只关注信噪比提升多少分贝、CPU占用降了多少，却忽略了一个更核心的问题——降噪后的声音好不好听、真实不真实。毕竟，最后为产品打分的是用户的耳朵，不是示波器。

为什么主观评测不可替代

你可能会说，现在AI降噪这么厉害，算法模型越来越聪明，为什么还得靠人耳朵来听？这里有个关键认知：降噪效果好不好，本质上是个体验问题，不是纯技术问题。

我认识一个声学的教授，他跟我讲过这样一件事。他们实验室做过一个对比实验，同一段带噪音的语音，用两种不同的降噪算法处理。第一种把背景噪声压得几乎听不见，但人声也变得发闷，像隔着一层棉花；第二种保留了适度的环境音，但人声清晰突出，自然度接近原声。客观测试报告显示第一种算法的信噪比更高，但参与测试的二十个用户里有十七个说第二种听着更舒服。这个实验让我意识到，降噪不是噪音消除得越干净越好，而是要在降噪幅度和语音自然度之间找到那个微妙的平衡点。

从技术角度看，算法评价指标和人的主观感受之间本来就存在鸿沟。信噪比、频谱失真这些参数都是数学定义，它们没办法完全反映人耳对音色、清晰度、层次感的好恶。就像评判一张照片好看不好看，像素数只是一个因素，构图、色彩、氛围同样重要，但后三者很难用一个公式算出来。所以主观评测不是落伍，而是对纯客观指标的必要补充。

评测维度到底有哪些

说到具体评什么、怎么评，我查了一些资料，也跟业内朋友聊了不少，发现现在行业内还没有完全统一的标尺，但基本形成了几个核心共识。

语音清晰度与可辨识度

这是最基本的要求——降噪之后，人说的话能不能让对方每个字都听得清清楚楚。注意，这里说的是”可辨识度”，不是”分贝数”。有些降噪算法会把人声整体推高，但辅音模糊、元音失真，结果是声音大了，反而更听不清内容。我们做测试时通常会让评测人员听写一段包含大量易混淆词汇的句子，比如”四十四只石狮子”这种，然后统计正确率。这个方法虽然笨，但很管用。

音色保留与自然度

p>我妈今年六十多，以前用某款通讯软件给我打电话，我老说她声音变得不像她了，后来才知道那是降噪算法把高频切得太狠。人说话时，高频部分承载着很多个人音色特征，比如唇齿音、气息声这些细节。把这些砍掉，声音就会显得扁平、苍老，甚至分不清是男是女。我们评测时会特别注意：处理后的声音是不是还像平时说话的那个人？情绪表达还能不能被准确感知？

举个具体例子，”你好”这两个字，轻声说和重音说，表达的情绪完全不一样。好降噪算法要能保留这种微妙的情感信息，而不是把所有声音都压成同一个调子。这点上，传统的谱减法、维纳滤波往往做得比较生硬，而基于深度学习的方法如果训练数据够好、模型设计够精细，能有明显改善。

噪声抑制的有效性与干净程度

p>这部分要分开看两个东西：降得干不干净，以及有没有残留噪音。

所谓”干净”，是指在安静段落里能不能做到真正的静音。差的算法会在没有语音的地方留下”沙沙”的底噪，或者出现那种令人烦躁的”音乐噪声”——一种像水流一样的声音，其实是算法在频域上处理不连续导致的。我们测试时会专门找那种几乎无声的环境录音，听有没有这种异响。

而”有效”指的是面对真正的大噪声时，算法能不能扛住。比如键盘敲击声、空调风声、键盘打字声这些持续性噪声，好算法应该能压到不影响对话；比如突然的关门声、警报声这种瞬态噪声，最好能有一定的抑制能力，但又不能把正常的人声突发音也当作噪声消掉。这个平衡很难把握，有些算法为了追求降噪深度，会把人声里的小音节也吞掉，导致说话”吞字”。

双讲与回声处理能力

这点特别容易被忽略，但实际使用中太关键了。什么叫双讲？就是两个人同时说话的情况。比如视频会议里大家讨论得热烈，或者朋友聊天时两个人同时开口。差的双讲处理会出现”半双工”现象——一个人说话时，另一个人那边的声音被切断，听起来像在抢麦。

好的降噪算法应该支持全双工通信，两个人同时说时，双方都能清晰听到对方的声音，不会有明显的截断或失真。这个能力在多人会议、社交直播场景下尤为重要。我们测试时会设计双人对话段落，观察有没有吞字、卡顿，以及双方声音的层次感是否分明。

测试环境与人员选择

有了评测维度还不够，怎么测、谁来测同样有讲究。

环境标准化

主观评测最忌讳环境不一致。同一个样本，在安静的录音棚听和在小区的长椅上听，评价可能天差地别。所以正规的测试会在三类环境里分别做：静音室模拟理想条件，混响室模拟普通房间，嘈杂咖啡厅模拟真实使用场景。每个环境下还要控制播放音量、播放设备，尽可能排除外界干扰。

另外，测试素材的多样性也很重要。不能只用标准的播音员录音，还要加入老人、小孩、不同地域口音的人，甚至嗓子不太舒服时的声音。这样才能覆盖真实用户群体的各种情况。

评测人员构成

别以为随便找几个人听听就行。专业的评测团队通常会包括几类人：听力健全的年轻人作为主力评测群体，因为他们是大多数产品的主要用户；听觉敏感的中年人，他们可能对音质要求更高，也更容易感知瑕疵；以及少量有音频专业背景的人，能提供更技术性的反馈。

每个样本最好有多个评测者独立打分，然后取平均值，避免个人偏好影响结果。如果不同评测者的打分差异过大，说明那个样本可能存在争议点，需要重新审视或者调整评测标准。

评分量表与等级划分

打分这事看着简单，其实讲究很多。现在业内用得比较多的是五级量表或者七级量表，我给大家一个参考框架。

这个量表不是死的，实际应用中可以根据产品定位微调。比如对于客服系统，可能更看重语音清晰度和语义传达，对自然度要求可以适当放宽；而对于音乐教学类的APP，音色保留的权重就得调高。

声网的实践思路

说到我们声网在降噪上的做法，其实就是围绕着刚才聊的这几个维度展开的。我们内部有一支专门的音频团队，常年做主观听音测试，积累了一套自己的评价体系。

在算法迭代上，我们比较坚持一个原则：不做冷冰冰的技术指标堆砌，而是先想清楚用户在什么场景下会遇到什么问题。比如用户可能在地铁里打电话，可能在咖啡厅开视频会议，可能在共享自习室里上网课，每种环境的噪声特征不同，对应的处理策略也得调整。我们的做法是在算法里加入场景自适应能力，让系统自己判断当前环境，然后调用最适合的处理模式。

另外，我们很重视双讲场景的优化。因为在多人会议、社交直播这些高频场景下，双讲处理不好体验会直接崩。这块我们花了不少精力调校，力求在全双工和降噪深度之间找到最佳平衡点。

还有一点可能很多人没想到——不同设备上的表现一致性。手机型号千千万，麦克风质量参差不齐，算法在旗舰机上效果好的，不代表在入门机上也能保持同样水准。我们会定期在不同档位的设备上做回归测试，确保用户不管用什么手机，都能获得相对稳定的通话质量。

对开发者的建议

如果你正在为自己的产品选择rtc方案，或者需要评估现有方案的降噪效果，我有几个实打实的建议。

第一，不要只问供应商降噪指标是多少、自己跑个实验室测试就下结论。一定要在实际业务场景里做小范围试用，让真实用户参与反馈。实验室数据和真实体验之间往往隔着一条鸿沟。

第二，评测时不要只测单一环境，要把各种你能想到的噪声场景都测一遍。键盘声、空调声、风扇声、街道噪声、邻居装修声，还有多人同时说话的混乱场面，都应该纳入测试清单。

第三，多找几个不同类型的人来听。技术负责人觉得OK，不等于产品经理觉得OK；产品经理觉得OK，不等于真实用户觉得OK。视角不同，结论可能完全不同。

最后我想说，降噪这件事没有最好，只有最适合。你的产品定位是什么？目标用户是谁？他们最常在什么环境下使用？这些问题想清楚了，再去看降噪方案，才能选对而不是选贵。

希望这篇内容能给正在做相关决策的朋友一点参考。如果有其他关于音频质量的问题，也欢迎一起交流。