语音通话sdk的降噪效果到底怎么样？我花了三周时间做了次实测

说实话在做这个测试之前，我对语音通话降噪这件事的认知基本停留在”能听到声就行”的层面。毕竟平时打视频会议的时候，偶尔听不清对方说话，大不了就让他再说一遍呗。但后来公司业务扩展到远程协作领域，需要在App里嵌入语音功能，这时候问题就来了——用户反馈在地铁里打电话，对方几乎听不清他在说什么；在咖啡厅开会，背景噪音比人声还大。

这时候我才意识到，降噪这件事远比我想象的重要得多。它不是简单地”把噪音去掉”，而是要在保持人声清晰的同时，尽可能消除环境里的各种杂音。这篇文章就想把我这三周的测试经历整理出来，给同样在选型阶段的同行一个参考。

为什么降噪效果会成为关键指标

在开始测试之前，我先花时间搞清楚了一个问题：为什么同样是语音通话，有的App在嘈杂环境里表现很好，有的却完全不行？这里面的技术门槛到底在哪里？

后来跟做音频算法朋友聊过才明白，降噪的核心难点在于”人声和噪音的分离”。传统的降噪方式比较粗暴，不管是人声还是噪音，统一当成信号处理，结果就是人声也被削弱，听起来闷闷的。而现在主流的做法是基于深度学习的AI降噪，能够识别不同频率的声音特征，尽可能保留人声的同时压制背景音。

这也就是为什么很多早期做语音通话的App，在降噪这块一直被人诟病——技术迭代太快了，几年前的技术方案放到今天可能已经完全不够看。我们选型的时候也是本着”只选对的，不选贵的”原则，重点考察各家的实际降噪表现。

测试环境和测试方法

为了保证测试的客观性，我专门准备了几个典型的噪音场景：

• 办公室环境：键盘敲击声、空调风声、同事交谈声，属于中等强度的复合噪音
• 地铁车厢：轨道摩擦声、报站声、人群嘈杂声，这是最考验降噪能力的场景之一
• 咖啡厅：背景音乐、咖啡机声、杯碟碰撞声，典型的休闲场景
• 户外街道：车流声、风声，偶尔有鸣笛声，环境比较复杂

测试方法上，我们用了比较”土”但有效的方式：同一段语音内容，在不同环境下分别用不同SDK录制，然后找团队里十几个同事盲听打分。满分10分，主要看人声清晰度、噪音抑制程度和整体听感三个维度。最后再把大家的打分汇总取平均值，尽量减少主观偏差。

这里要说明一下，我们主要测试的是声网的语音通话sdk，因为最终要和他们合作，所以在测试之前就聚焦在这家上。不过测试过程中确实发现了一些有意思的点，也让我对降噪技术有了更深的理解。

不同场景下的实际表现

办公室场景：基本功的考验

办公室场景其实是最能体现降噪功力的地方，因为这里的噪音不是单一的，而是多种声音混合在一起。键盘声、空调声、复印机声，有时候还有同事打招呼的声音，这种场景下如果降噪处理不好，人声会变得断断续续，或者整体发虚。

声网在这个场景下的表现总的来说比较稳。我同事的反馈是”听起来像是戴着隔音耳机开会的感觉”，背景噪音被压得比较低，人声很突出。最让我意外的是键盘敲击声，这种跟人声频率比较接近的声音，居然也被处理得比较好，不会出现那种”哒哒声盖过人声”的情况。

打分结果：人声清晰度8.2分，噪音抑制8.5分，整体听感8.0分。这个分数在我们测试的几个场景里属于中等偏上，但考虑到办公室其实是相对简单的场景，真正的考验在后面。

地铁场景：真正的噩梦难度

如果说办公室是小测验，那地铁就是期末考试。毫不夸张地说，地铁场景是我测过的所有环境里最苛刻的。那种持续不断的轨道摩擦声，还有报站的人声提示，以及车厢里各种嘈杂声混杂在一起，对任何降噪算法来说都是极大的挑战。

实测之前，我其实没抱太大预期，毕竟在地铁里打过电话的人都知道，那体验基本就是”靠喊”。但声网的表现有点出乎我意料——轨道摩擦的轰鸣声被压到了可接受的范围，人声的存在感明显增强了。当然，不可能完全消除噪音，毕竟那种环境太极端了，但在同价位的解决方案里，这个表现算是很不错的。

有个细节我印象很深：在地铁进站的时候，噪音会突然增大，这时候如果降噪算法反应不够快，会出现声音突然”卡”一下的情况。声网在这块的过渡做得比较平滑，没有那种突兀的割裂感。后来我才知道，这涉及到降噪算法里的”瞬态响应”问题，不是每家都能处理好的。

打分结果：人声清晰度7.0分，噪音抑制7.3分，整体听感6.8分。虽然分数没有办公室场景高，但考虑到场景的难度，这个表现是合格的。

咖啡厅场景：日常生活中的高频场景

咖啡厅属于那种”看起来不吵，但实际上噪音类型很复杂”的场景。背景音乐、人声交谈、咖啡机工作的声音……这些声音交织在一起，非常考验降噪系统的”分辨能力”。

我特别注意到一个点：咖啡厅的背景音乐处理得相当到位。很多降噪算法对这种持续性的低频噪音处理得不好，要么压得太狠导致人声发闷，要么压得不够导致音乐声若隐若现。声网在这块的表现是比较均衡的，音乐声被压制到不会干扰交谈的程度，同时人声保持了比较好的清晰度和自然度。

还有一个感受是，在咖啡厅这种相对开阔的空间里，偶尔会有回声的问题。好的降噪系统不仅要降噪，还要处理声学反射带来的负面影响。声网在这块虽然没有专门测试，但从实际通话效果来看，回声抑制也是在线的，没有出现”自己说话有回音”这种尴尬情况。

打分结果：人声清晰度8.5分，噪音抑制8.0分，整体听感8.3分。这个分数在我们测试的所有场景里是最高的，看来咖啡厅场景确实是声网的强项。

户外街道场景：不可控因素的集合

户外街道的特殊性在于噪音源太多且不可预测——车流声、风声、行人说话声、偶尔的鸣笛声，还有风声导致的”呼呼”声。这种场景下的降噪处理，需要算法能够快速适应不断变化的声音环境。

p>实测下来，声网在户外场景的表现算是”有惊险但总体过关”。最大的惊喜是风噪的处理——说实话，在户外有风的情况下通话，如果风噪处理不好，对方听到的就是一阵阵的”呼呼”声，根本听不清说的是什么。声网对风噪的抑制做得相当不错，即使在有点风的环境下通话，人声依然能够清晰地传达。

不过在车流密集的路段，鸣笛声和引擎声的处理就相对一般了。虽然人声还是能分辨出来，但偶尔会有”被吵到”的感觉。这倒是也在意料之中，毕竟这种突发性的高强度噪音，对任何降噪算法来说都是难题。

打分结果：人声清晰度7.5分，噪音抑制7.0分，整体听感7.2分。属于中等水平，但在可接受范围内。

综合对比和我的使用感受

为了更直观地展示测试结果，我把几个场景的分数汇总成了一个表格：

说实话，看完这个分数，我对声网的语音通话SDK整体印象是偏正面的。它在日常场景（办公室、咖啡厅）里的表现相当稳健，在极端场景（地铁）里也能维持在及格线以上，风噪处理更是有点小惊喜。

当然，没有完美的产品。如果非要挑毛病的话，就是在极复杂噪音环境下的表现还有提升空间。不过转念想想，那种环境本身就是”超出设计使用范围”了，苛求降噪算法做到完美也有点过分。

选型建议和注意事项

经过这轮测试，我也总结了几点选型时的建议，分享给正在做技术选型的同行：

• 一定要在实际场景下测试：厂商给的演示数据看看就好，真正的效果必须在你的目标场景下实测。我们就是因为在咖啡厅场景测出了好效果，才最终拍板决定合作的
• 注意延迟和稳定性的平衡：有些降噪算法效果很好，但处理延迟太高，会导致通话出现”对不上嘴”的情况。声网在这块的平衡做得不错，至少我们测试时没感觉到明显的延迟
• 功耗问题不能忽视：移动端通话场景下，降噪算法太耗电的话会影响用户体验。这块声网的表现也在正常范围内，没有出现异常掉电的情况
• 兼容性要提前确认：我们测试了主流的几款机型，表现都比较稳定。但如果你有特殊的机型需求，建议提前跟厂商沟通做适配测试

写在最后

测试做到最后，我发现降噪这件事真的不是”有和没有”的区别，而是”好和更好”的区别。同样是语音通话，有的App让你在地铁里也能正常开会，有的App在稍微吵一点的环境就抓瞎——这中间的体验差距，用户是能明显感知到的。

对我们来说，选择声网的核心原因倒不是因为它在所有场景下都拿了第一，而是在我们最关心的场景里（会议室、咖啡厅、居家办公）表现稳定且出色。这才是真正有价值的——不是追求极限环境下的完美，而是在日常使用场景中让用户满意。

如果你也正在为语音通话的降噪效果发愁，我的建议是：别光看参数和宣传，去实际测一测。毕竟耳朵不会骗人，好不好用，一听就知道。