语音通话 SDK 的音质优化技巧及参数设置

做过语音通话开发的朋友应该都有体会，音质优化这件事，表面上看是技术活，实际上更像是一门”玄学”。同样的代码，在不同网络环境下表现可能天差地别；明明参数都按文档调了，用户反馈还是说”听着像隔着一堵墙”。这篇文章想从一个比较务实的角度，聊聊我在实际项目中积累的一些经验和思考，不一定面面俱到，但希望能给正在做这块工作的朋友一些实在的参考。

一、先搞明白：到底是什么在影响音质？

在动手调参数之前，我觉得有必要先把影响音质的几个核心因素拆解清楚。很多时候我们急着去调各种codec参数，结果发现问题出在网络抖动或者设备本身，这种情况下调半天都是白费功夫。

1.1 编码解码层面的损耗

语音数据在传输前必须经过压缩，这一步不可避免会带来音质损失。主流的编解码器比如Opus、AAC、AMR这些，各有各的脾气。Opus这个Codec挺有意思，它支持动态调整编码速率，在安静的时候用低码率省带宽，在人说话的时候自动切到高码率保音质。不过它也有个问题，就是在网络波动的时候切换可能会有可察觉的卡顿感。我个人的经验是，如果你的用户主要在国内，用Opus基本不会出错；但如果是跨境场景，可能需要花更多精力去做码率自适应。

另外要提一下采样率和位深这两个参数。很多开发者容易陷入一个误区，认为采样率越高越好，48kHz肯定比16kHz强。但实际上，语音通话里16kHz足够了，过高的采样率只会增加带宽负担，对实际听感提升有限。位深也是同理，16bit到24bit的提升在人耳感知层面几乎可以忽略，但数据量会明显增加。

1.2 网络传输带来的问题

网络这块才是真正让人头疼的。丢包、抖动、延迟，这三者几乎是语音质量的三大杀手。

丢包很好理解，数据包在传输过程中丢了，对方收到的声音就不完整。轻微丢包可能只是偶尔的爆破音，严重丢包就会导致完全听不清。传统的丢包重传机制在这种场景下会加剧延迟，因为你要等数据重新传过来才行。所以现在大多数成熟方案都会用FEC（前向纠错）来弥补，就是在发送端多发一些冗余数据，这样接收端即便丢了一些包，也能通过冗余把丢失的内容恢复出来。

抖动是指数据包到达时间不一致，有快有慢。这会导致声音听起来忽快忽慢，非常难受。解决抖动通常需要缓冲区来平滑数据，但缓冲区越大，延迟就越高。这里就涉及到一个很经典的权衡：延迟和稳定性，到底要哪个？

延迟本身虽然不直接影响音质，但会严重影响通话体验。两个人说话总是慢半拍，这种感觉别提多别扭了。特别是对于实时性要求高的场景，比如在线会议、语音社交，延迟控制不好，用户很快就跑了。

1.3 终端设备的差异

这个问题经常被忽略。不同手机的麦克风和扬声器品质差异巨大，同一套参数在这台手机上效果很好，换一台可能就完全不行。特别是一些入门级安卓机型，硬件本身的底噪就很明显，AGC（自动增益控制）稍微调得激进一点就会把噪音放大得清清楚楚。

还有就是蓝牙耳机的问题。现在很多人打电话都习惯用蓝牙，但蓝牙的SCO链路对语音数据的处理和手机外放完全不是一回事。如果你的SDK没有针对蓝牙场景做特殊处理，可能会遇到回声消除失效、杂音明显这些问题。

二、核心参数到底该怎么调？

前面铺垫了这么多，接下来进入正题，聊聊具体参数设置方面的实践经验。这部分我会按照影响权重来排序，越重要的放在前面说。

2.1 码率配置的艺术

码率是影响音质最直接的参数，但这并不意味着码率越高越好。太高了浪费带宽，太低了音质糊成一团。找到合适的平衡点才是关键。

根据我的经验，不同场景下的码率配置可以参考下面这个范围：

这里想特别强调一下自适应码率的重要性。静态配置一个固定码率在理想情况下可能效果不错，但现实网络是时刻变化的。如果你能实现根据网络状况动态调整码率，用户的体验会明显上一个台阶。比如声网的SDK在这方面就做得比较成熟，它内置了自适应算法，会实时探测网络状况并做出调整，不需要开发者手动干预太多。

2.2 抖动缓冲区的调优

抖动缓冲区（Jitter Buffer）的作用是吸收网络抖动，把不均匀到达的数据包平滑后输出给解码器。缓冲区设置小了，遇到网络抖动就容易出现卡顿；设置大了，延迟又会上去。

我个人的做法是采用动态抖动缓冲区策略。初始缓冲区设一个比较小的值，然后根据实际网络抖动情况动态扩展。比如初始设50ms，检测到抖动增大时逐步扩展到100ms、150ms，直到抖动被吸收为止。同时要设置一个上限，比如200ms，超过这个值就开始丢包而不是继续等待，因为等太久会导致延迟过大。

还有一个技巧是区分不同网络环境。比如WiFi环境下网络相对稳定，缓冲区可以设小一点；移动网络环境下抖动明显，缓冲区就要预留得更充裕一些。

2.3 丢包补偿策略

丢包补偿这块，现在主流的技术有三种：重传、FEC、PLC。这三种技术各有优劣，实际应用中通常会组合使用。

重传适合对延迟不敏感的场景，因为它需要等待重传的数据到达才能恢复丢失的内容。FEC的实时性更好，但会增加带宽开销，冗余度通常在10%到30%之间。PLC（丢包隐藏）是一种后处理技术，它不增加带宽，而是在丢包发生时利用前后数据来”伪造”一段听起来合理的声音，缺点是效果有限，只能处理轻微丢包。

我的建议是：轻度丢包（小于5%）可以用PLC直接补，省带宽；中度丢包（5%-15%）用FEC来恢复；重度丢包（大于15%）就需要结合重传或者降低码率来维持通话可用了。

三、那些容易被忽视但很重要的细节

调完了核心参数，还有一些周边配置同样会影响最终效果，这里一并说说。

3.1 回声消除的坑

回声消除（AEC）是个让人又爱又恨的东西。调好了效果立竿见影，调不好反而会出各种奇怪问题。我见过最奇葩的情况是，AEC把用户自己的声音当成回声给消掉了，导致说话有去无回，对方完全听不见。

回声消除的核心原理是通过参考信号（扬声器播放的声音）来预测并抵消麦克风采集到的回声。这里的关键是参考信号和实际回声之间的对齐。如果对齐不准，抵消效果就会打折扣。移动端设备因为音频路径复杂，这块尤其难做。

实践经验告诉我，在调AEC参数的时候，要注意这么几点：一是确保参考信号的延迟被正确估计；二是如果用户使用蓝牙耳机，最好切换到专门的蓝牙AEC模式；三是双讲场景（两个人同时说话）下AEC效果通常会下降，这时候可以适当降低远端音量来缓解。

3.2 噪声抑制与自动增益

噪声抑制（NS）和自动增益控制（AGC）这两个模块经常被放在一起说，因为它们都是处理语音信号质量的。

噪声抑制的目标是把背景噪声过滤掉，只保留人声。这里有个度的问题：抑制太轻，噪音还在；抑制太重，可能会把一些人声的高频部分也抹掉，导致声音发闷。好的噪声抑制算法应该能区分噪音和语音的频谱特征，只针对噪音成分进行处理。

AGC的作用是保证输出音量稳定，不管用户说话声音是大是小，最终输出的音量都在一个合适的范围内。这个功能对于多人会议场景特别有用，否则靠近麦克风说话的人声音会震耳欲聋，离得远的人声音小得听不见。

但AGC也有一个潜在风险：如果环境噪音比较大，AGC可能会把噪音一起放大。有些人为了解决这个问题，会在AGC之前先加一个静音检测（VAD），只有检测到有人说话时才打开AGC和NS，安静的时候就让音频通道静音。这个思路在某些场景下是有效的，但要注意切换的时候不能有明显的卡嗒声。

33 网络自适应与带宽探测

现在稍微成熟一点的SDK都会带网络自适应能力，但具体实现方式差异很大。简单点的可能只是检测带宽然后切换码率，复杂点的会综合考虑丢包率、延迟、抖动等多个维度。

如果你用的是声网的SDK，他们在这块的实现我觉得是比较完善的。会自动探测可用带宽，然后在这个带宽限制下选择最优的编码参数。用户基本感知不到切换过程，音质和稳定性都能照顾到。

对于自研方案的团队，我的建议是带宽探测不要只做一次就完事了，要持续进行。因为网络状况是变化的，可能一开始带宽很充裕，过一会别人开始下载东西，带宽就紧张了。建议每几秒就做一次探测，然后平滑地调整参数，避免大起大落。

四、写在最后

做语音通话sdk这块时间长了，我发现音质优化这件事真的没有银弹。没有哪一套参数能适用于所有场景，也没有哪个技术方案能解决所有问题。更多的时候，我们需要根据具体的用户群体、使用场景、网络环境来做权衡和取舍。

如果你刚开始做这块，我的建议是先别急着调参数，先把基础架构搭好，确保音频数据从采集到播放的路径是通的，各模块初始化是没问题的。然后再逐一排查问题，从编码到网络传输再到终端适配，一步步来。

另外，保持对新技术的关注也很重要。AI降噪这几年发展很快，效果已经可以超越传统算法了。还有像空间音频、全双工通信这些新特性，都在慢慢成为标配。多看看业界的动态，有条件的话做一些技术预研，未来用得上。

希望这篇文章能给你带来一些启发。如果你有什么实践经验或者踩坑故事，欢迎交流。