即时通讯系统的语音通话降噪效果测试方法

你一定遇到过这种情况：地铁里跟客户打电话，对方听不清你说啥；在家办公时，键盘敲击声和空调运转声总是被麦克风一起收进去；又或者在咖啡厅跟朋友视频，背景里的人声嘈杂得像在菜市场。这些场景背后，涉及的都是同一个技术问题——语音降噪。

作为开发者或者产品经理，当我们选择音视频云服务的时候，降噪效果往往是影响用户体验的关键因素之一。但问题来了：怎么科学地测试一套系统的降噪效果好不好？光靠主观感受说"我觉得还行"显然不够专业。今天我就从实际出发，聊聊那些靠谱的测试方法。

为什么需要专业测试？

说个有意思的现象。我之前跟一个开发团队聊天，他们说产品上线后收到用户反馈说通话模糊、有杂音。团队第一反应是带宽不够或者编码有问题，结果排查一圈发现，问题出在降噪模块把人声也当作噪声处理了。你看，降噪这事儿看起来简单，但水很深。

专业测试之所以重要，是因为它能帮我们区分几种常见场景：稳态噪声（比如空调声、风扇声）相对容易处理，但非稳态噪声（比如突然的关门声、旁边人的说话声）对算法要求就高多了；还有回声问题，自己说话被麦克风收进去再播放出来，形成循环，那种体验简直让人崩溃。更别说多人同时说话时的语音分离，这对降噪算法更是考验。

主观听感测试：用人耳去验收

别笑，虽然有各种客观指标，但最终打电话的是人，所以主观测试永远是不可替代的一环。

主观测试的核心是建立一套评分标准。业界常用的方法是MOS（Mean Opinion Score，平均意见分），虽然这个概念最早是用于评价通话质量的整体感受，但降噪效果完全可以单独拿出来评。一般我们会请若干测试人员，在不同场景下通话，然后对降噪效果打分。

具体怎么操作呢？首先得设计测试场景。比如模拟办公室环境，背景是空调声和键盘敲击声；模拟户外场景，有风噪和车流声；模拟嘈杂公共场所，有人群说话声和背景音乐。每种场景至少安排5到8个测试人员，分别在通话后给出1到5分的评价。评分维度可以细化一下：噪声抑制程度（杂音去掉多少）、人声保真度（说话声有没有变味）、语音清晰度（能不能听清每个字）、断句完整性（有没有吞字现象）。

有个小技巧值得分享。测试的时候，可以故意让测试人员不知道哪段通话用了哪种降噪方案，也就是所谓的"双盲测试"。这样能避免心理暗示导致的评分偏差。另外，测试人员的听力水平也得考量，如果有条件，可以先用听力测试筛一下，确保大家的听力都正常。

客观指标测试：用数据说话

主观测试靠人，客观测试靠仪器和数据。这两者结合，才能得到靠谱的结论。

信噪比提升：最直观的指标

信噪比（SNR，Signal-to-Noise Ratio）是降噪效果最基础的衡量标准。简单说，就是有用信号和噪声的比例。降噪前后的信噪比差值，就是算法带来的提升。

测试的时候，我们需要准备标准的测试语音文件和噪声文件。语音文件通常用专业录音，比如一段朗读新闻的音频，男女声都有，内容涵盖不同音调和语速。噪声文件则要覆盖常见场景：白噪声（模拟电子设备的底噪）、粉红噪声（类似空调声）、Babble噪声（模拟多人说话的嘈杂声），还有实际采集的街道噪声、餐厅噪声等。

操作步骤是这样的：先把语音和噪声按一定比例混合，生成带噪声的测试信号；然后用待测试的降噪系统处理这段信号；最后分别计算处理前后的信噪比。两者的差值就是信噪比提升量（SNR Improvement）。一般来说，高质量的降噪算法在稳态噪声场景下能实现15dB到25dB的信噪比提升。

语音质量感知评估：PESQ和POLQA

信噪比是基础指标，但它有个问题：只反映噪声减少了多少，不反映语音本身有没有被损害。有时候降噪算法太"激进"，把噪声和部分人声一起干掉了，结果信噪比确实提升了，但听起来声音发闷、断断续续，反而更难受。这时候就需要语音质量评估指标。

PESQ（Perceptual Evaluation of Speech Quality，语音质量感知评估）是早年间常用的指标，它通过比较原始语音和处理后语音的差异，给出一个0到4.5之间的分数。分数越高，说明语音保真度越好。后来又出现了POLQA（Perceptual Objective Listening Quality Analysis，听觉感知客观语音质量分析），这个指标更先进，尤其适合评价宽带和超宽带音频场景。

实际测试中，我们会把原始干净语音和带噪语音都输入系统，然后对比处理后的输出语音和原始语音的差异。PESQ分数在3.5以上通常被认为通话质量不错，低于3.0就明显能感觉到语音失真了。

降噪深度与语音保护：这对矛盾需要平衡

说到这儿，我想强调一个关键点：降噪效果不是越强越好。很多初级算法的问题就在于过度降噪——噪声是没了，但人声也变得不自然，甚至出现"金属音"或者"水下音"。所以测试的时候，必须同时关注降噪深度和语音保护度。

有一个指标组合推荐给大家：降噪深度用噪声衰减量（Noise Attenuation）来衡量，单位是dB；语音保护度用语音保留率（Speech Preservation）来衡量，百分比表示。好的算法应该在实现15dB以上噪声衰减的同时，把语音保留率维持在90%以上。极端情况下，比如噪声突然增大或减小，算法会不会出现"抽吸效应"（也就是所谓的"喷麦"现象），这也是需要重点观察的。

真实场景测试：把实验室搬到生活中

前面说的主观测试和客观测试，多多少少都是在可控环境下进行的。但用户真正使用产品的时候，环境可复杂多了。所以真实场景测试必不可少。

环境模拟实验室

如果你有条件，可以搭建一个环境模拟实验室。这种实验室通常四周都是吸音材料，配备专业的音响系统，能播放各种背景噪声。地面可以换不同的材质，比如地毯、木地板，来模拟不同的反射条件。

测试的时候，把待测试的设备（比如手机、平板、智能音箱）放在实验室中央，然后通过音响系统播放准备好的噪声场景。麦克风采集的声音就是实际输入，录下来后分析处理效果。这种方法的优势是可控性强，能精确复现各种场景；缺点是成本高，一般只有大厂或专业测试机构才有这类设施。

众包测试与真实用户反馈

更接地气的方法是众包测试。简单说，就是让分布在不同地区的真实用户，在他们的实际使用场景中帮你测试。现在很多音视频云服务商都会提供这种测试支持。

声网在这方面就做得比较到位，他们覆盖了全球的测试节点，能帮你模拟不同网络环境下的通话质量。测试内容包括但不限于：不同城市的降噪效果对比、不同终端设备（iOS、Android、PC）的表现差异、不同网络条件（4G、5G、WiFi）下的稳定性。

众包测试的关键是数据收集和分析。你需要让用户在不同场景下通话，然后自动收集通话录音和质量数据。之后再用前面的客观指标（PESQ、POLQA等）来分析这些真实录音。这样得到的结果，虽然不如实验室精确，但最能反映用户的真实体验。

特殊场景专项测试

除了常规场景，还有一些特殊场景需要专门测试。

双工通话与回声消除

双工通话就是双方同时说话，这在视频会议、智能音箱交互中很常见。这时候如果降噪算法或回声消除做得不好，就会出现通话双方的声音互相干扰，甚至形成回声啸叫。

测试双工通话的时候，需要关注几个点：两端同时说话时，每端听到的对方声音是否清晰；自己说话时，会不会因为回声消除而被衰减；突然安静后，背景噪声的恢复是否自然。有个简单的测试方法：两端都持续说话，看能不能听清对方在说什么，同时自己的声音也不被消掉。

多人语音与语音分离

如果是多人会议或者语音聊天室场景，还要测试语音分离（Speaker Separation）能力。也就是在多人同时说话时，算法能不能把各个人的声音分开，让用户只想听某个人的声音时能听得清。

测试方法是找几个测试人员围坐在一起，同时说话，然后看降噪系统处理后的输出能不能区分出各个说话者的声音。这方面有一个指标叫SSI（Speech Separation Index，语音分离指数），越高说明分离效果越好。

移动场景与噪声突变

用户打电话的时候不可能一直待在一个地方不动。走在路上突然进到地铁站，或者从安静的房间走到嘈杂的客厅，这些场景切换对降噪算法是考验。

测试的时候，可以模拟噪声环境突然变化的情况，看算法能不能快速响应。比如前5秒是安静环境，第5秒突然加入噪声，看降噪效果需要多长时间稳定下来。理想情况下，算法应该在1到2秒内适应新的噪声环境。如果适应时间太长，用户就会明显感觉到那几秒钟的杂音。

测试工具与平台推荐

工欲善其事，必先利其器。测试降噪效果需要一些专业工具，这里简单介绍一下。

工具类型	常用工具	适用场景
音频编辑软件	Audacity、Adobe Audition	录制测试音频、初步分析波形
客观评估工具	PESQ工具、POLQA工具	计算语音质量评分
噪声生成器	开源噪声库、Audacity噪声生成	模拟各类背景噪声
测试框架	自定义脚本、自动化测试平台	批量测试、数据汇总分析

如果你用的是声网的实时音视频服务，他们自带的分析工具可以帮你省不少事儿。通话质量的数据报表里直接就有噪声相关的指标，不用自己从头搭建测试链路。对于开发者来说，这种一站式的服务确实能提高效率。

写在最后

聊了这么多，其实核心观点就一个：降噪效果测试这件事，既不能全靠主观感受，也不能只看冷冰冰的客观数据。两者结合，再加上真实场景的验证，才能对一套系统的降噪能力有全面的判断。

作为开发者或产品经理，我们的职责是在各种方案中做出最优选择。而作为用户，我们值得拥有更好的通话体验。毕竟，在这个远程办公、在线教育、社交娱乐都离不开语音通话的时代，每一声"喂，你听得清吗"背后，都是对技术的期待。

如果你正在评估音视频云服务，不妨把降噪效果测试重视起来。找几个典型的使用场景，拉几个同事帮忙测一测，听听真实的数据反馈。好的降噪算法，可能不会让用户特别注意，但它会默默让每一次通话都变得顺畅自然。这大概就是技术最好的样子——存在感很低，但不可或缺。