RTC出海技术的回声消除参数调整

做rtc（实时通信）出海项目的朋友，或多或少都会被回声问题折磨过。我自己第一次接触海外项目的时候，就在回声这里踩了不少坑。那时候觉得回声消除嘛，不就是开个算法的事儿吗？结果在实际部署中，各种奇奇怪怪的问题都冒出来了——有的地方回声消不干净，有的地方又过度消除把人声给削没了，还有的地方干脆就是硬件适配问题，算法怎么调都没用。

这篇文章想聊聊回声消除参数调整这件事，不讲太虚的理论，就结合实际出海场景，说说怎么把参数调好、调对。声网在这块积累了不少经验，我尽量把这些经验揉碎了讲，让你能直接用到项目里。

先搞明白：回声消除到底在消除什么

在说参数之前，咱们先弄清楚回声是怎么来的。这个理解清楚了，后面的参数调整才有意义。

简单来说，回声产生的原因就一条：扬声器的声音被麦克风又给收进去了。比如你在用手机打视频电话，手机扬声器播放对方的声音，然后你的麦克风在收声的时候，不小心把扬声器里传出来的自己的声音也收进去了。这样对方就会听到自己的回声，严重的时候还会形成啸叫，那体验就太糟糕了。

这里有个概念需要区分一下。有时候大家说的”回声”其实包含两种情况：一种是我们上面说的这种声学回声，也就是本地扬声器播放的声音被本地麦克风采集到；另一种是网络延迟造成的”延迟回声”，也就是对方说的话经过网络传输延迟后又传回来。这两种回声的处理逻辑不太一样，但表现出来的现象挺像的，都能让对方听到自己的声音。

回声消除（AEC，Acoustic Echo Cancellation）的核心原理说起来其实挺巧妙的。它basically是在做一件事：预测。系统会记住扬声器播放的声音是什么，然后猜测这个声音被麦克风采集到后会变成什么样，最后把这个”猜测的声音”从麦克风信号里减掉。如果预测得准，减去之后剩下的就是干净的本地声音了。

但问题是，这个预测很难做到百分之百准确。房间的声学环境会变，说话人的位置会动，还有各种奇奇怪怪的反射面，都会让预测出现偏差。这也是为什么参数调整这么重要——算法本身的预测能力有限，需要参数来帮它做得更准。

出海场景下回声问题的特殊性

在国内做RTC开发和在海外做，体验还挺不一样的。倒不是说算法有多大区别，而是用户环境、设备类型、网络条件这些外部因素差异太大了。

先说设备这块。国内用户用的手机型号相对集中，厂商就那么几家，音频链路大同小异。但出海不一样，你面对的是全球用户，他们的设备从旗舰iPhone到几百块的安卓机都有，还有各种奇奇怪怪的平板、智能电视甚至智能家居设备。这些设备的麦克风扬声器质量参差不齐，有的回声路径本身就很难处理。

再说环境。国内的居住环境相对紧凑，公寓楼里做RTC的情况比较多。但海外市场就多样了，有的人在独栋house里用，房间大、反射多；有的人在开放式的办公空间，周围噪音本身就大；还有的人在车里、咖啡厅这种移动场景。这些环境对回声消除算法来说都是挑战。

网络条件也是个大问题。出海项目经常要覆盖东南亚、非洲、南美这些网络基础设施不太完善的地方。带宽不稳、延迟波动大，这些都会影响回声消除的效果。特别是延迟波动，会让之前说的”延迟回声”变得更加难以处理。

我记得有个做东南亚市场的朋友跟我吐槽，说他们在印尼测试的时候，当地用户普遍反映回声问题特别严重。一开始以为是算法问题，后来发现很大程度上是因为当地用户喜欢用手机的扬声器功放功能，把声音开得很大，设备和环境的回声路径特别复杂。这种情况在国内用户中很少见，但在海外却相当普遍。

回声消除参数到底该怎么调

说到参数调整，这是个需要耐心的事情。不同场景、不同设备需要完全不同的参数配置，不存在一套参数打天下的情况。我整理了几个最关键的参数维度说说我的理解。

延迟估计与对齐

这是回声消除最基础也最重要的参数。我们前面提到，回声消除需要准确知道扬声器播放的声音和麦克风采集到的声音之间的时间差。这个时间差就是延迟。

系统延迟主要由几部分组成：采集缓冲、网络传输、播放缓冲、设备硬件延迟。关键是这些延迟是动态变化的，特别是网络传输那一块，延迟会随着网络状况波动。如果延迟估计不准，回声消除算法就不知道该”减”哪一段信号，消不干净还好说，有时候反而会引入新的问题。

调整这个参数的时候，通常需要在设备端做延迟检测。比较常见的方法是播放一个特定的声音信号，然后测量它被麦克风采集到的时间差。但这个方法在某些设备上不太准，因为硬件层面可能会有采样率转换之类的处理。

声网的方案里有一个自适应延迟估计的机制，会在通话过程中持续追踪延迟变化。这个对出海场景特别有帮助，因为海外网络不稳定，延迟波动是常态。当然，这个自适应机制本身也有一些参数可以调，比如收敛速度——调得太快可能会不稳定，调得太慢又跟不上延迟变化。

线性回声消除与非线性处理

回声消除一般分两步走。第一步是线性消除，用自适应滤波器来消除那些”规整”的回声成分。第二步是非线性处理，用来处理那些线性滤波器搞不定的残余回声。

线性部分的核心参数是滤波器的阶数。阶数越高，理论上能处理越复杂的回声路径，但计算量也越大，而且太高的阶数反而可能让滤波器变得不稳定。在资源受限的设备上，这个参数需要仔细权衡。

非线性部分通常包括 Residual Echo Suppression（残余回声抑制）和 Comfort Noise Generation（舒适噪音生成）。残余回声抑制说白了就是当线性消除完之后还有回声残留，那就直接把这部分压掉。但压得太狠会把人声也压掉，所以这个参数要小心调。舒适噪音生成是在抑制回声的同时补充一些背景噪音，不然用户会感觉通话”死寂死寂”的，很不自然。

我个人的经验是，线性部分能解决的尽量让线性部分解决，非线性部分作为补充手段。因为非线性处理太激进的话，副作用很明显——声音会听起来发闷、有金属感，或者有明显的人工处理痕迹。

远端信号处理

回声消除不仅要看本地端的处理，远端信号的预处理也很重要。如果远端过来的信号质量好、本底噪音低，那回声消除的效果通常也会好一些。

远端信号处理主要包括几方面。首先是降噪，如果在发送端就把噪音压得比较低，那么回声路径上携带的噪音也会少一些，回声消除算法的压力就小。然后是动态范围控制，也就是我们常说的AGC（自动增益控制），让远端信号的音量保持在一个合适的范围，不要忽大忽小。

还有一个很多人会忽略的点：双工模式的选择。全双工允许同时收听和说话，但回声消除的难度也最高；半双工在某种程度上可以避免回声问题，但体验就很差了。现在大多数RTC应用都是全双工模式，但有些特殊场景比如对讲机应用，可能需要考虑半双工或者自适应双工的方案。

不同场景的参数配置思路

聊完基础参数，咱们来看看不同场景下该怎么配置。

视频会议场景

视频会议是回声问题最集中的场景之一。因为会议室通常空间较大，回声路径复杂，而且经常有多人同时说话的情况。

在会议室场景下，麦克风的选择和布置对回声消除效果影响很大。如果是用阵列麦克风，那么波束成形可以先做一个初步的指向性增强，抑制来自非说话方向的声源，这样回声消除算法的输入信号就已经比较干净了。参数上，线性滤波器的阶数可以设置得高一些，因为会议室的回声路径通常比较稳定，滤波器收敛之后效果不错。

另外，视频会议中经常会出现”双讲”的情况，也就是两边同时说话。这时候回声消除算法需要特别注意不要过度消除，否则会导致双讲时某一方的声音被压制。相关的参数包括双讲检测的灵敏度和双讲时的消除强度。

在线教育场景

在线教育对声音清晰度的要求很高，因为学生需要听清楚老师的每一个字。但同时，教育场景的回声问题也很麻烦——老师在教室里讲课，学生在家里用电脑或者手机听，老师的麦克风可能会采集到教室音响播放的学生端声音。

教育场景的参数配置，我建议把重点放在远端降噪和本地的回声抑制上。老师端的降噪要做好，教室里的背景噪音（空调声、翻书声等）要尽量压掉。学生端的回声抑制则要保证不要把老师的声音给消掉了。

还有一个特殊考虑是在线教育经常会有课件播放的需求。当课件里的音频通过学生端的扬声器播放时，老师那边可能会听到自己的声音。这时候需要课件音频的回声抑制做得更精细一些，而且要在用户体验和回声消除效果之间找平衡——不能为了消回声让课件声音断断续续的。

直播场景

直播场景比较特殊，因为是单向为主。主播这边需要把声音传出去，但不太需要接收观众端的声音（或者说接收的延迟大、实时性要求低）。

直播的回声问题主要来自主播的监听耳机或者音响。如果主播用的是封闭式监听耳机，那回声问题通常比较好解决，因为耳机本身就把扬声器和耳朵隔离了。但如果主播用音响监听，那就和普通视频通话的回声问题差不多了。

直播场景的参数配置，我建议把重点放在麦克风信号的预处理上。包括降噪、均衡、压缩等，让主播的声音在传输之前就达到比较好的状态。另外，由于直播通常是单向的，回声消除算法不需要考虑双向的实时交互，配置上可以更激进一些。

调参的正确方法和常见误区

说完了参数本身，再聊聊调参的方法论。我见过不少工程师调参就是凭感觉试，这个参数调大一点不行，调小一点还不行，来来回回试几十次。这种方法效率低，而且不一定能找到最优解。

正确的调参方法应该是这样的：首先建立测试场景，尽可能覆盖主要的使用情况；然后按照参数的重要性排序，一个一个调；每个参数调的时候要记录效果，找到合适的范围；最后做组合测试，看不同参数之间的配合。

测试场景的建立很重要。你需要考虑不同设备类型、不同环境噪音条件、不同网络状况的组合。比如手机端、平板端、电脑端的回声路径特征不一样；安静环境和嘈杂环境对算法的要求不一样；WiFi、4G、5G网络下的延迟特征也不一样。

参数调整的顺序，我建议从延迟估计开始。延迟如果没对齐，后面的参数调了也白调。然后是线性回声消除的部分，先让基本的回声成分能被消除掉。接下来是非线性处理，处理残余回声。最后是一些辅助参数，比如舒适噪音、自动增益等。

常见误区也有几个说说。第一个误区是参数调得过于激进，总想把回声压到零。实际上回声消除不是要消灭所有回声，而是要把回声控制在用户可接受的范围内。过于激进的结果往往是声音失真、卡顿，或者把正常的人声也给消掉了。第二个误区是用一套参数打天下。不用的设备、不同的场景、不同的网络条件，需要的参数配置可能完全不同。第三个误区是只调软件参数而忽略硬件。回声问题很多时候是硬件层面的问题，比如麦克风和扬声器的位置太近、硬件本身的噪音太大等，这时候调软件参数效果有限。

写在最后

回声消除这件事，说起来原理不复杂，但真要调好、让用户在各种场景下都有好的体验，还是需要花不少功夫的。特别是做海外市场，面对复杂多样的用户环境和设备类型，更需要细致和耐心。

我这篇文章里说的也只是一些基本的思路和经验，具体到每个项目、每个场景，还是需要实际测试、反复调整。如果你在调参过程中遇到什么问题，或者有什么经验想分享，欢迎交流。

做技术嘛，就是这样，坑踩得多了，路也就走顺了。