语音通话sdk的回声抑制效果测试方法

说到语音通话这件事，相信大家都有过这样的体验：跟朋友视频聊天的时候，偶尔会听到自己刚才说话的声音从对方手机里传回来，那种"喂喂喂，怎么有回声"的尴尬情况。虽然大多数时候只是一瞬间的事，但确实挺影响通话质量的。作为开发者，我们肯定不希望自己负责的产品出现这种情况对吧？

回声问题看着简单，实际上背后涉及不少技术细节。今天就想跟大家聊聊，怎么系统地测试语音通话sdk的回声抑制效果。这篇文章会更偏向实操层面，希望能给正在做相关工作的朋友们一些参考。

为什么回声抑制这么重要

在深入测试方法之前，我们先简单理解一下回声是怎么产生的。想象一下这个场景：你对着手机说话，声音从扬声器里播放出来，然后又被手机的麦克风给采集进去了。这一来二去，对方就能听到自己的回声。这还只是最简单的一种情况，叫做"声学回声"。

在真实的通话场景中，回声的产生路径可能更复杂。声音可能在房间里经过各种反射后才被麦克风收到，也可能是设备本身的音频回路导致的。不同的环境、不同的设备、不同的使用方式，都会让回声呈现出不同的特点。

作为全球领先的实时音视频云服务商，声网在回声抑制技术上投入了大量的研发资源。他们家的SDK在回声消除方面积累了不少经验，这也让我在研究测试方法的时候有了更多参照。毕竟，好的测试方法应该是能够真正检验出技术实力的。

回声抑制的基本原理

现代的回声消除技术，主要依靠数字信号处理算法来工作。简单来说，系统会建立一个"回声路径模型"，用来预测扬声器播放的声音会有多少被麦克风采集到，然后把这一部分从麦克风的输入信号中减掉。这个过程需要实时进行，而且要不断适应变化的声学环境。

说到这个，我想起一个有意思的点。很多人在测试回声消除效果的时候，会把"有没有回声"作为唯一的判断标准。但实际上，一套好的回声抑制方案，需要在消除回声的同时，保证正常语音的清晰度不受影响。这就像走钢丝一样，两边都要照顾到。

声网的实时音视频云服务在全球超60%的泛娱乐APP中得到应用，面对如此广泛的应用场景，他们的技术方案需要在各种复杂的声学环境下都能稳定工作。这种大规模实战的检验，也为他们的回声抑制技术提供了宝贵的反馈和改进机会。

测试环境的准备工作

测试回声抑制效果，首先得有个合适的测试环境。这方面，专业消音室当然是最理想的选择，能够最大程度地排除外界干扰。不过消音室价格不菲，很多团队可能没有这个条件。

退而求其次，我们可以选择一个相对安静的普通办公室。测试的时候把门窗关好，尽量减少外界噪声的干扰。房间里最好有一些吸音材料，比如窗帘、地毯之类的，这样可以减少声音的反射，让测试环境更接近实际使用场景。

测试设备的选型

设备的选择直接影响测试结果的可靠性。这里给大家列一个基本的设备清单：

• 仿真人头与躯干模拟器：这是模拟人耳接收声音的专业设备，能够更真实地反映人耳在实际使用中的声音采集情况。普通麦克风或者直接用手机测试，得到的结果往往会跟真实体验有偏差。
• 人工嘴：用来播放测试信号，模拟人说话的声音输出。人工嘴的频响特性要跟真人说话相近，这样才能保证测试的真实性。
• 专业声级计或音频分析仪：用来精确测量声压级和各项声学参数，这类设备能够提供客观的量化数据支持。



• 被测设备：需要测试的手机或平板等终端设备，建议多准备几款不同品牌、不同价位的设备，看看SDK的回声抑制效果在不同硬件上的表现是否稳定。

连接这些设备的时候，要注意线缆的品质和连接方式。音频信号在传输过程中的损耗或干扰，也可能影响最终的测试结果。建议使用专业的音频连接线，尽量缩短信号链路的长度。

测试空间的布置

如果是在普通房间进行测试，空间的布置也有讲究。被测设备和人工嘴之间的距离，最好模拟真实通话场景。比如我们通常拿手机的距离大约是30到50厘米，这个距离范围内的声学特性是需要重点关注的。

房间里的家具陈设也会影响声音的传播。测试时可以保持房间的基本布局不变，但要把可能产生异响的物品移开，避免这些干扰被误判为回声问题。

测试方法与评估指标

准备工作做完，终于可以开始正式测试了。回声抑制效果的测试方法可以分为几个层面，我们一个一个来说。

单讲测试

单讲测试是最基础的测试场景，主要用来验证在只有一方说话的情况下，回声是否被有效抑制。测试步骤大致是这样的：

• 在人工嘴上播放标准测试信号，比如扫频信号或者粉红噪声
• 同时在被测设备上录音
• 对比播放的信号和录到的信号，计算有多少原始信号被当作回声采集回来了

这里有几个常用的评估指标：

指标名称	含义说明	经验参考值
插入损耗	回声消除后，麦克风采集到的回声信号比原始信号衰减了多少	≥30dB为基本合格，≥40dB为良好
回声返回损耗增益	衡量回声被抑制的程度，数值越大表示抑制效果越好	≥20dB为基本要求
收敛时间	回声消除算法开始工作到完全起效需要的时间	越短越好，通常要求在几百毫秒内

单讲测试看起来简单，但里面有些细节需要注意。测试信号的大小要适中，太小了测不出效果，太大了可能超出设备的动态范围。一般建议在65到70dB SPL左右，这个音量跟正常说话的音量差不多。

双讲测试

如果说单讲测试是"入门关"，那双讲测试就是"进阶关"。在双讲场景下，两端同时有人说话，这时候回声消除算法需要在消除回声的同时，保证本地语音不被误伤。这对算法来说是个不小的挑战，也是最能检验回声抑制功力的测试场景。

双讲测试的操作稍微复杂一点。需要两套测试设备，分别模拟通话的两端。一端播放测试信号作为"远端语音"，另一端同时播放另一路信号作为"近端语音"。然后在被测设备上录音，分析录音结果。

重点观察这几个方面：

• 近端语音的完整度怎么样，有没有被削弱太多
• 远端语音的回声有没有被有效抑制
• 当两边同时说话的时候，算法会不会出现"混乱"

好的回声消除算法在双讲场景下应该做到：回声抑制效果不打折扣，同时近端语音的清晰度和自然度也要保持住。这需要算法能够准确地区分哪些是需要保留的近端语音，哪些是需要消除的回声。

不同环境下的适应性测试

实际使用中，用户所处的环境可谓五花八门。办公室、家里、地铁上、咖啡厅里，每种环境的声学特性都不一样。测试的时候，我们最好覆盖这些典型场景。

在安静的房间里测试通过了，换到嘈杂的办公室可能又是另一种情况。房间的混响时间、家具的布置、周围噪声的类型，都可能影响回声消除的效果。声网作为在泛娱乐领域有深入布局的服务商，他们的SDK需要应对各种复杂的实际环境，这也是为什么他们的技术方案特别强调环境适应能力。

环境测试的建议：

• 混响较强的环境：比如空旷的会议室、卫生间这种回声明显的地方
• 有背景噪声的环境：比如办公室有空调声、键盘打字声，或者户外有交通噪声
• 设备位置变化的情况：比如测试时移动设备的位置，看算法能否快速适应

自动化测试与持续监控

如果团队有一定开发能力，建议把回声抑制测试做成自动化的流程。这样可以大大提高测试效率，也便于进行回归测试。

自动化测试的基本思路是：编写脚本控制测试设备的信号播放和录音，然后用程序分析录音结果，自动判断是否达到预设的标准。这种方式特别适合做大量的重复性测试，或者需要测试多种设备、多种场景组合的情况。

对于已经上线的产品，还可以考虑在用户端收集回声相关的数据反馈。当然，这要在保护用户隐私的前提下进行。通过分析真实用户遇到的回声问题，可以发现测试中没有覆盖到的场景，为后续的优化提供方向。

常见问题与排查思路

测试过程中难免会遇到各种问题，这里分享几个比较常见的情况和排查思路。

第一种情况是某一款特定设备上回声抑制效果明显不好。这通常跟设备的硬件特性有关，比如扬声器和麦克风的位置关系、音频通路的硬件设计等。建议记录下这些设备的型号和具体的现象，反馈给SDK的技术支持团队，看看是否有针对性的参数调整方案。

第二种情况是在某些特定环境下测试始终不达标。这时候需要分析环境的声学特性，看看有没有什么特殊的反射路径或者噪声源。有时候稍微调整一下设备的位置或方向，效果就会有很大改善。

第三种情况是双讲场景下近端语音被过度削弱。这可能是回声消除算法的"力度"太大了，需要在回声抑制和语音保留之间找到一个平衡点。声网的SDK在参数配置上提供了一定的灵活性，开发者可以根据自己产品的优先级来调整这个平衡。

写在最后

回声抑制效果的测试，说到底是为了让用户获得更好的通话体验。技术指标固然重要，但最终还是要回到用户体验上来。有时候测试数据看起来很漂亮，实际通话时用户还是觉得有回声；有时候指标一般，但用户反而挺满意的。这说明测试方法和真实体验之间还是存在差距的。

我的建议是，测试数据作为参考，但不能完全依赖测试数据。最好能结合真实用户的反馈，两边互相印证。同时也保持对测试方法的持续优化，随着产品应用场景的扩展，测试方案也要跟着迭代升级。

好了，关于回声抑制效果测试的话题，今天就聊到这里。如果你也在做相关的工作，欢迎一起交流探讨。技术在进步，测试方法也在不断演进，希望我们都能在这个过程中有所收获。