语音通话sdk的回声抑制测试：从原理到实操

前几天有个做在线教育的朋友跟我吐槽，说他们新上线的1对1辅导功能被用户疯狂投诉。刚开始我还以为是画面卡顿或者延迟高这种常见问题，结果仔细一问，好家伙，问题居然是回声——学生这边能清晰听到老师那边自己的声音重复播放，搞得上课体验极其糟糕。这事儿让我意识到一个道理：在语音通话这个领域，回声抑制做不好，其他方面做得再花哨也是白搭。今天就借着这个机会，跟大家聊聊语音通话sdk回声抑制测试这个话题，说说这里面到底有哪些门道。

聊聊回声这个”磨人的小妖精”

回声这个问题吧，说大不大，说小不小，但确实能把人逼疯。你有没有试过在跟同事开视频会议的时候，对方的麦克风不凑巧把扬声器的声音又录进去了？那种自己说话被重复播放的感觉，简直让人分分钟想摔耳机。更别提那些做语音社交、在线陪练、远程医疗的应用了，回声问题能直接把用户体验拉到及格线以下。

从技术角度来说，回声的产生原理其实挺简单的。想象一下这个场景：你在A这边说话，声音从A的扬声器播放出来，然后被A的麦克风给收录进去了，再通过网络传到B那边。这样B就能听到A的声音，但问题是，B这边也会经历同样的过程——B的声音从扬声器出来，被麦克风录进去，传回A。于是A就听到了一个延迟后的自己的声音，这就是回声，也叫声学回声。

这里有个关键概念要区分一下。回声和啸叫虽然听起来都让人头疼，但完全是两码事。啸叫是因为声音在麦克风和扬声器之间形成了正反馈循环，声音被无限放大最后变成刺耳的尖叫声。而回声则是声音经过物理路径的延迟传播，导致你能听到自己说话的重复内容。一个是持续的高频尖叫，一个是断断续续的自己说话复述，体验完全不一样。

回声抑制技术的底层逻辑

既然回声这个问题这么让人头大，那肯定要想办法解决。现代语音通话SDK一般采用回声消除技术，也就是AEC（Acoustic Echo Cancellation）来应对这个问题。说起来原理其实不复杂，但做起来就知道有多难了。

AEC的核心思想可以用八个字概括：监听回声路径，对症下药。具体来说，系统会先”偷听”一下扬声器播放的声音，把这个信号作为参考信号。然后，当麦克风收到声音的时候，系统就会想办法从这个混合信号里把参考信号的那部分给减掉。如果做得好，最后传给对端的就只剩下本地的说话声了。

这个过程听起来简单，但实际操作起来有几座大山要翻。第一座山叫非线性失真。扬声器播放声音的时候，喇叭本身会产生一些奇奇怪怪的谐波，这些东西跟原始信号已经不是线性关系了，传统的线性滤波方法根本搞不定。所以现在的回声消除算法都得加入非线性处理模块，才能应对这种状况。

第二座山是双讲检测。啥叫双讲呢？就是你这边在说，对方也在说。这时候麦克风同时录到了本地的说话声和对方的声音（作为回声传回来）。算法得想办法在不把本地说话声也消掉的前提下，把回声部分给抑制住。这就像是在一堆混杂的声音里精准挑出你想要的那一个，难度可想而知。

还有第三座山，时变性。回声路径可不是一成不变的。你在房间里走动一下，或者换个位置坐下，甚至房间里多了个人，回声的传播路径都会变。算法必须得能实时跟踪这些变化，不断调整自己的参数，不然分分钟就会被回声打脸。

测试环境的搭建心得

了解了回声的原理和消除技术之后，咱们来看看怎么测试一个语音通话SDK的回声抑制能力。这事儿说简单也简单，说复杂也复杂，关键看你的测试环境怎么搭建。

首先你得有个相对安静的环境。不用搞成专业录音棚那样，但至少得把空调声、窗外车流声这些背景噪声控制在能接受的范围内。我见过不少团队直接在开放的办公区做回声测试，结果测出来的数据根本没法看，因为环境噪声已经盖过了回声信号。有条件的话，可以找个小房间，窗帘拉上，地上铺块地毯，墙上能贴点吸音材料就更好了。

然后是播放设备和录音设备的选择。这里有个坑很多人会踩：为了测试准确，用专业音响和电容麦来测试。这样测出来的数据确实漂亮，但实际用户场景里大家用的都是手机扬声器和自带麦克风，数据根本对不上。我的建议是，测试设备要覆盖从低端到高端的各个档次，最好能准备几款不同价位的手机，这样测出来的结果才有参考价值。

网络环境这块也不能马虎。回声消除算法本身需要处理时间，如果网络不好导致延迟波动，会严重影响消除效果。测试的时候要模拟各种网络状况：稳定的4G网络、不稳定的WiFi、丢包严重的弱网环境，这些场景都得测到。

核心测试指标与方法

环境搭好了，接下来就是具体怎么测、测什么的问题了。这里我整理了几个关键指标和对应的测试方法，分享给大家。

第一个指标叫回声抑制量，英文叫Echo Return Loss Enhancement，简称ERLE。这个指标说的是经过回声消除处理后，回声信号被削弱了多少分贝。简单理解就是：原来回声是100分贝，经过处理后变成了10分贝，那抑制量就是90分贝。这个数字肯定是越大越好。一般来说，优秀的回声消除算法在单讲状态下（只有远端说话）应该能达到40dB以上的抑制量。

测试这个指标的方法是这样的：在一端持续播放粉红噪声（这种噪声频谱分布比较均匀，适合测试），同时录制另一端的声音。然后把录到的声音跟原始的粉红噪声做对比，算出被削弱了多少。这里有个细节要注意，播放的音量要控制在正常使用的范围内，太大或太小都会影响测试结果。

第二个重要指标是双讲性能。这个比单讲测试难搞多了，因为要同时考虑回声抑制和本地语音保留。理想状态是：回声被充分抑制，同时本地说话声几乎不被削弱。但现实往往是按下葫芦浮起瓢——回声抑制多了，本地声音也可能被误伤；回声抑制少了，回声又太明显。

测试双讲性能的时候，我一般会这么操作：双方同时说话，内容可以是朗读相同的段落，方便对比。然后请几个试听人员主观评价一下：回声听得明显不明显，自己的声音有没有被消掉，整体通话质量能不能接受。主观评价虽然不如客观数据精确，但有时候更能反映真实体验。

第三个测试点是收敛速度。什么叫收敛速度呢？就是回声消除算法从检测到回声到把回声抑制住需要多长时间。这个指标在某些场景下很重要，比如你正在打电话，突然有人走进了房间，或者你把手机从桌上拿起来放到耳边，这时候回声路径发生了变化，算法需要能快速适应。如果收敛太慢，这段时间内用户就会明显感觉到回声存在。

测试收敛速度可以这样操作：先让系统稳定工作，然后突然改变播放音量或者麦克风的位置，观察回声信号从变化到恢复稳定需要多久。一般来说，优秀的算法收敛时间应该控制在几百毫秒以内。

不同终端场景的测试要点

语音通话SDK往往需要在各种不同的终端上运行，而不同终端的回声特性差异还挺大的。我来分别说说手机端、PC端和智能硬件端的测试要点。

手机端的回声问题相对好处理一些，因为现在手机厂商都会做声学优化，扬声器和麦克风的位置设计一般不会造成严重的声学耦合。但手机端有个特点是扬声器音量变化范围很大，从最低到最高能差好几十dB。测试的时候要覆盖各种音量档位，特别要关注最大音量时的回声抑制表现——这时候往往是回声最容易出来捣乱的时候。

PC端的情况就复杂多了。台式机配外置音箱再加个USB麦克风，这种组合的回声路径可谓变幻莫测。音箱和麦克风的相对位置稍微变一点，回声效果可能就天差地别。我的建议是准备几种典型的摆放组合：音箱放在显示器两侧、放在显示器下方、放在桌子两端，搭配不同指向性的麦克风，组合起来测一遍。

智能硬件端就比较有意思了。像智能音箱、智能手表、车载系统这些设备，往往有独特的声学设计。比如智能音箱为了追求360度环绕声效果，可能采用了多个扬声器单元同时工作，这就给回声消除带来了新的挑战。车载环境更复杂，车窗玻璃的反射、发动机噪音、风噪，这些都是需要考虑的变量。测试智能硬件的时候，最好在实际使用场景里测，而不是在实验室里拿着设备干测。

声网的回声抑制实践

说到回声抑制这个话题，不得不提一下声网在这个领域的积累。声网的语音通话SDK在回声消除这块做了大量的优化工作，从自适应滤波算法到非线性处理模块，再到双讲优化，每一步都经过了反复打磨。

他们采用的是一种叫端到端回声消除的方案，不是简单地只在发送端做处理，而是在接收端和发送端协同工作。这样做的好处是能更好地应对复杂的网络环境，即使网络出现抖动或者丢包，回声抑制的效果也不会明显下降。另外，声网的算法会实时监测回声路径的变化，自动调整参数，用户在不同环境下都能获得比较一致的通话体验。

还有个我觉得挺有意思的设计是声网的设备自适应功能。不同手机型号、不同外接设备的声学特性差异很大，声网的SDK会尝试识别当前使用的设备类型，然后自动加载针对这个设备优化的回声消除参数。虽然做不到每个设备都完美适配，但至少能保证一个基本水准，不会出现某些设备上回声大得没法用的情况。

常见问题排查与优化建议

测试过程中难免会遇到各种问题，我来分享几个常见的情况和排查思路。

第一种情况是低频回声明显。这种一般是扬声器或麦克风的密封性不好导致的。解决方法可以是在软件层面加入低频补偿，或者建议用户使用耳机。如果你做的是SDK产品，那就得在文档里写清楚推荐的使用场景和使用方式，让开发者知道什么时候该建议用户戴耳机。

第二种情况是移动时回声突然变大。这通常说明算法的收敛速度跟不上回声路径的变化速度。可以尝试减小滤波器的阶数，让算法反应更快，当然这可能会牺牲一部分稳态性能。也可以加入更激进的路径变化检测机制，一旦检测到变化就快速重置滤波器状态。

第三种情况是双讲时本地声音被误消。这个问题比较棘手，需要在回声抑制强度和语音保留之间找平衡。常用的方法包括设置合适的双讲检测阈值，让算法能准确判断当前是单讲还是双讲状态。双讲时可以适当降低回声抑制的强度，或者采用更为保守的抑制策略。

还有一点要提醒的是，回声消除只是影响通话质量的因素之一，不能为了追求完美的回声抑制而牺牲其他方面。比如过长的处理延迟会让通话变得不自然，过度激进的消除算法可能导致声音断断续续。实际调优的时候要综合考虑，不能钻牛角尖。

写在最后

回声抑制这个话题看似不起眼，但里面的门道确实不少。从原理到测试，从环境搭建到参数调优，每一个环节都有值得深究的地方。我写这篇文章的时候也在想，其实最好的测试方法就是把自己当成用户，去真实的使用场景里体验一番。

如果你正在开发语音通话相关的应用，建议在产品早期就把回声测试重视起来，别等到用户投诉了才想起来补救。那时候再改，代价可能就大了。当然也没必要追求完美的回声抑制，毕竟现实使用环境千差万别，做到让大多数用户满意就够了。

希望这篇文章能给正在做相关工作的朋友一点参考。如果你有什么想法或者实践经验，也欢迎一起交流交流。