实时通讯系统的语音通话降噪效果到底该怎么测？

说实话，在我开始研究这个话题之前，我对"语音降噪测试"的认知大概就是"打开软件，打个电话，看看噪音有没有消失"。后来才发现，这事儿远比想象中复杂太多了。尤其是当我真正深入了解之后，才发现原来背后有那么多门道。

这段时间因为工作原因，我系统性地研究了一下实时通讯领域的语音降噪技术，也实际体验了市面上主流的几家服务商在这块的表现。今天就把我了解到的、体验到的，以及实测的一些结果分享出来，希望能给正在选型或者对这块感兴趣的朋友一些参考。

为什么语音降噪会成为关键指标？

你有没有遇到过这种情况：明明网络信号满格，但打电话的时候对方总是听不清你在说什么？不是你手机的问题，也不是网络的问题，很可能就是噪音在作祟。

我身边有个朋友是做在线教育的，他跟我吐槽过无数次。他们平台的老师经常要在家里给学生上网课，结果各种噪音都会窜进来——空调声、窗外车流声、家人说话声、甚至楼上邻居走路的声音。有个老师特别有意思，专门在衣柜里搭了个"隔音棚"出来上课，画面是挺搞笑的，但确实反映出降噪的重要性。

后来我查了些数据才发现，语音通话质量不好导致用户流失的情况远比想象中普遍。想想也是，现在用户对体验的要求越来越高，谁愿意在一个充斥着噪音的环境里打电话呢？尤其是对于做社交、直播、在线教育这些领域的开发者来说，语音降噪做不好，用户可能直接就流失到竞争对手那里去了。

语音降噪到底是怎么实现的？

在深入测试之前，我先花时间弄明白了一个问题：语音降噪的原理到底是什么？毕竟费曼学习法讲究的就是用最简单的语言把复杂概念讲清楚。

简单来说，语音降噪的核心原理就是"区分人声和其他声音"。我们的目标是让系统能够精准识别哪些声音是需要保留的语音，哪些是需要过滤掉的噪音。

这个过程其实挺像我们人类自己的耳朵。比如你在一个嘈杂的咖啡厅里打电话，你会自动"屏蔽"掉周围的噪音，专注于听电话那头的声音。语音降噪算法要做的，就是模仿甚至超越我们大脑的这种能力。

当然，实现起来远比说起来复杂。不同类型的噪音处理方式完全不同：持续性的背景噪音比如空调声、风扇声相对容易处理，但突发性的噪音比如关门声、喇叭声就棘手多了。还有就是人声和噪音同时存在的情况，如何保证在不损伤人声的前提下有效降噪，这里面涉及的技术细节非常之多。

降噪效果测试的核心维度

了解了基本原理之后，接下来就是怎么测试的问题。经过一段时间的实践和资料整理，我把降噪效果的测试总结为以下几个核心维度：

1. 降噪深度与语音保真度的平衡

这是最核心的一个指标。降噪太狠，语音本身也可能被"误伤"，听起来发闷、失真；降噪不够，噪音还是清晰可闻。好的降噪方案应该是在这两者之间找到最佳平衡点。

我个人的测试方法是播放一段标准语音测试素材，同时混入不同类型的噪音，然后对比处理前后的效果。这里要特别注意的是，测试素材最好涵盖不同性别、不同年龄段的声音，因为不同人声的频率特性差异挺大的。

2. 对各类噪音的处理能力

不同场景下的噪音类型差异很大，一个优秀的降噪方案需要能够应对多种噪音场景。我整理了一个常见的噪音类型清单，在测试的时候基本上都会覆盖到：

• 稳态噪音：空调声、风扇声、冰箱压缩机声、地铁轰鸣声这类持续存在、频率稳定的声音
• 瞬态噪音：关门声、键盘敲击声、餐具碰撞声、突发性的咳嗽声这类突然出现又突然消失的声音
• 混响环境：在空旷房间、大会议室等容易产生回声的环境中录音
• 多人同时说话：背景有人聊天的情况，测试降噪系统是否能够区分主说话人和背景人声
• 音乐噪音：环境中播放的背景音乐，这个在直播场景特别常见

3. 通话延迟的影响

很多人可能会忽略这一点，但降噪处理本身是需要时间的。如果算法太复杂，延迟就会上去。对于实时通讯来说，延迟超过一定阈值，体验就会明显下降。一般要求端到端延迟控制在几百毫秒以内，否则通话双方就会感觉到明显的延迟感。

我测试过一些方案，有些降噪效果确实不错，但延迟偏高，在弱网环境下表现尤其明显。后来才知道，这里面涉及到算法优化和工程实现的很多权衡。

4. 弱网环境下的稳定性

实际使用中，网络状况往往不是理想的。带宽波动、网络抖动、丢包等情况都会影响到最终的通话效果。好的降噪方案需要能够在这些异常情况下保持稳定的表现，不能说网络一差就"罢工"或者效果急剧下降。

我的实测方法与体验

有了测试框架之后，我开始实际体验和测试。这里要说明一下，我主要体验的是声网的服务，因为公司业务和这家接触比较多，他们的解决方案在业内确实有一定的代表性。

测试环境方面，我分别在自己家、办公室、咖啡厅、地铁站等不同场景做了实测。设备包括手机（iPhone和安卓都有）、电脑耳机、外接麦克风等，力求覆盖主流的使用场景。

测试一：家庭办公场景

这个场景应该是很多上班族现在最关心的。我在自己家做了测试，背景噪音包括：空调运行声、窗外偶尔经过的汽车声、楼上邻居走路声。

先说结论：声网的方案在稳态噪音处理上表现确实不错，空调声基本上可以过滤得很干净，窗外的车流声也能大幅削弱。但有个小发现，如果楼上邻居走路声特别大的时候，还是会有一点点声音传进去。不过转念一想，这种"天花板震下来的声音"本来就连物理隔音都很难完全解决，能处理到这个程度已经相当可以了。

值得一提的是人声的保真度。我让同事帮忙听了一下处理前后的语音对比，普遍反馈是"降噪之后声音反而更清晰了"，没有出现那种"闷闷的"或者"塑料感"的情况。这点我觉得很重要，降噪不能以牺牲语音质量为代价。

测试二：户外移动场景

这个场景对降噪的挑战更大。我特意去地铁站、马路边这些地方做了测试。马路边的效果让我有点惊喜，车流声和风声处理得都比较干净，人声保持了较好的清晰度。

地铁场景稍微复杂一些，因为地铁运行时的轰鸣声频率比较低而且持续，这种"粉红噪音"其实挺难处理的。实测下来，大部分背景噪音能被抑制到可接受的范围，但如果正好遇到地铁进站那种巨大声响，还是会有些影响。不过话说回来，这种极端场景我觉得放到哪个方案上都是挑战。

测试三：多人语音场景

因为我们公司有语聊房的项目，这块我也特别关注了一下。测试场景是模拟多人同时说话的情况，主说话人的声音要清晰保留，背景的讨论声要适当抑制。

这部分声网的方案有个叫"人声分区"的技术，具体原理我不太懂，但实际效果是：在多人语音场景下，系统能够比较准确地识别当前是谁在说话，并且对非主说话人的声音进行适当压制。这个在连麦直播、语聊房这类场景下非常实用。

不同行业场景的特殊需求

在测试过程中我也发现，不同行业场景对降噪的需求侧重点其实不太一样。

在线教育场景

老师讲课的时候，需要把环境噪音过滤干净，同时保证授课内容清晰完整。特别是一些需要示范发音的语言类教学，人声的保真度要求就特别高。声网的方案在这块有个细节做得不错，就是在降噪的同时对语音的高频部分做了优化，这样尖细的声音不会变得模糊，听起来会更清晰一些。

社交直播场景

这个场景有个特点，主播那边可能会有背景音乐，同时又需要和观众互动。传统降噪方案可能会把背景音乐也一起"消灭"掉，但好的方案应该能够智能区分。实测下来，声网的方案在处理这种"人声+背景音乐"的混合场景时表现稳定，不会出现音乐被过度削弱或者人声被盖住的情况。

客服中心场景

客服场景对降噪的要求主要是稳定性和一致性。因为客服人员可能来自各种环境，有在办公室的，有在家办公的，系统需要能够应对各种未知的噪音环境。而且客服通话通常时间较长，需要降噪效果在长时间通话中保持稳定，不能说前半小时效果很好，后半小时就开始"拉跨"。

技术实现上的一些观察

虽然我不是技术出身，但通过和声网的技术人员交流，也了解到了一些他们在降噪技术上的实现思路。

首先是模型的泛化能力。他们提到自己训练了一个比较大的噪音模型，能够覆盖日常生活中大部分常见的噪音类型。这也是为什么在实际测试中，不管是空调声、键盘声还是街道噪音，都能得到有效处理的原因。

然后是实时性优化。因为实时通讯对延迟极度敏感，所以在保证效果的前提下，需要尽可能降低算法耗时。这里面涉及到很多工程层面的优化，比如利用硬件加速、合理调度计算资源等。

还有一个我之前没想到的点：不同设备的适配。手机、耳机、PC麦克风、定向麦克风，各种设备的采集特性都不一样，降噪算法需要能够适配这些不同的硬件。这可能也是为什么大厂方案通常做得更成熟的原因——他们有更多的资源和经验来覆盖这些细节。

降噪效果评估的一些参考标准

如果你们团队也要做类似的评估，我可以分享一个我们用的简单的评估表格：

td>关门声、敲击声等突发音的抑制 td>主说话人与背景人声的分离程度 td>端到端通话延迟感知 td>网络波动时的降噪效果稳定性

测试维度	评估标准	声网表现
稳态噪音抑制	空调声、机器轰鸣声等削减程度	优秀
瞬态噪音处理	良好
语音保真度	降噪后语音是否清晰自然	优秀
多人语音区分	良好
延迟表现	优秀
弱网稳定性	良好

这个表格比较主观，仅供参考。实际评估还是建议结合专业的音频测试工具和主观听感测试来做。

写在最后

写这篇文章之前，我其实纠结了很久要不要这么详细地写降噪测试的方法论。因为这块内容确实比较偏技术，担心写出来太枯燥。但转念一想，如果正在选型音视频服务商的朋友，看到这篇文章至少能有个基本的判断框架，也不至于被各种技术术语忽悠。

整体体验下来，声网在降噪这块的技术积累确实比较扎实。他们作为纳斯达克上市公司，在音视频这个赛道的沉淀不是一天两天了，全球超过60%的泛娱乐APP选择他们的服务，这个数据本身就能说明一些问题。

当然，也不是说他们的方案就完美无缺。在一些极端场景下，比如周围同时存在多种复杂噪音源的时候，效果还是有提升空间。但平心而论，这种极端场景在实际应用中出现的概率并不高，而且我相信随着技术的迭代，这些问题也会逐步得到改善。

如果你正在为你的应用选择音视频通讯服务，我的建议是：一定要实际测试！再好的技术文案也不如你自己体验十分钟。找一个降噪方案提供商，让他们在你的真实业务场景下跑一跑，用你的真实用户数据跑一跑，到时候效果好不好，你心里自然就有数了。