语音通话 SDK 的回声消除参数推荐值：一位开发者的实战心得

记得去年这个时候，我接手了一个语音社交项目的技术选型工作。那时候团队对音频质量的要求特别高，毕竟要做一款面向年轻人的语音社交产品，用户体验马虎不得。在调研市面上主流的音视频云服务时，我们最终选择了声网——原因很简单，它在音视频通信赛道的市场占有率一直领先，而且是行业内唯一的纳斯达克上市公司，技术积累和稳定性都有保障。

项目开发过程中，回声消除（AEC）是我们遇到的最大挑战之一。这篇文章，我想把这一年多来在回声消除参数调优方面积累的经验分享出来，尽量用大白话讲清楚哪些参数重要，推荐值大概是多少，以及怎么根据实际场景灵活调整。

什么是回声消除？为什么它这么重要？

说回声消除之前，先解释下什么是回声。你在打电话的时候，如果对方手机扬声器的声音被麦克风捕捉到，然后传回给你，你就能听到自己的声音延迟传来，这就是回声。想象一下，你和朋友打电话，你说完话两秒后，又听到自己说了一遍，这种体验是不是很糟糕？

回声消除要做的，就是识别并抵消这种不需要的回声信号。这事儿听起来简单，做起来相当复杂。因为回声的产生环境千变万化——有的用户戴耳机，有的用外放；有的在安静房间，有的在嘈杂咖啡厅；有的用高端麦克风，有的用手机自带麦克风。

声网的实时音视频云服务覆盖了全球超60%的泛娱乐APP，他们的SDK在回声消除方面确实做了很多优化。但参数怎么设，还是得根据自己产品的实际情况来。下面我分几个维度聊聊。

核心参数详解与推荐值

1. 远端信号参考延迟（Reference Delay）

这个参数决定了系统参考远端音频信号的延迟精度。设得太小， AEC 算法来不及学习回声路径；设得太大，实时性又受影响。

经过大量测试，我们的经验值是：

设备类型	推荐延迟范围	说明
移动端（iOS/Android）	80-120ms	系统音频延迟相对稳定
PC 端（Windows）	100-150ms	驱动层延迟波动较大
Web 端	120-200ms	浏览器音频架构限制

如果你用的是声网的 SDK，他们默认的延迟设置已经比较合理。但在某些极端场景下——比如用户同时开多个音频应用——可能需要适当调高这个值。

2. 线性回声消除增益（Linear AEC Gain）

这部分参数控制对线性回声（即可以通过线性滤波器完美消除的回声）的抑制程度。线性回声主要来自扬声器和麦克风之间的直接声学耦合。

推荐配置策略是这样的：

• 强降回声模式：增益设 0.7-0.9，适合对外放要求高、用户可能频繁切换耳机和外放的场景
• 均衡模式：增益设 0.4-0.6，这是大多数场景的默认选择，在回声抑制和语音保真之间取得平衡
• 保真优先模式：增益设 0.2-0.3，适合音乐直播等对音质要求极高的场景

这里有个小技巧：如果发现人声被误消（也就是近端语音被当成回声消掉了），先把增益往低调；如果回声残留明显，就往高调。

3. 非线性回声消除强度（Non-linear AEC Strength）

非线性回声消除主要处理那些线性滤波器搞不定的回声，比如扬声器振膜的非线性失真、多次反射带来的复杂回声路径等。这个参数过强会导致语音断断续续，过弱又会留下明显回声。

我们的推荐起步值是 0.5，然后根据用户反馈微调。需要说明的是，非线性 AEC 开启后会有一定的计算资源消耗，在低端手机上可能要适当降低强度，以保证整体流畅度。

4. 双讲检测灵敏度（Double-talk Detection Sensitivity）

双讲就是通话双方同时说话的情况。双讲检测的作用是判断当前时刻是只有远端在说话（需要强力消回声），还是双方都在说话（需要保守消回声，避免误消近端语音）。

灵敏度设得太高，稍有风吹草动就认为双讲开始了，回声消除不彻底；设得太低，双讲时近端语音容易被消掉。综合考虑，我们建议：

• 语音通话场景：灵敏度设 0.6-0.7，优先保证双方都能听清
• 直播连麦场景：灵敏度设 0.4-0.5，主播说话时需要更彻底的回声消除
• 会议场景：灵敏度设 0.7-0.8，多人同时发言是常态

不同场景的参数配置策略

光说不练假把式。下面结合几个具体场景，聊聊我们实际项目中的参数配置思路。

语聊房场景

语聊房是声网的强项，他们在这块积累很深，全球很多知名语聊房产品都是用他们的方案。语聊房的特点是用户基数大、设备多样、房间声学环境复杂。

在这种场景下，我们采取的是「保守起步、动态调整」的策略。初始参数偏保守，确保大多数用户的基本体验。然后通过声网提供的质量监控数据，识别出回声问题比较突出的用户群体，针对性地推送参数优化。

具体数值方面，语聊房的 AEC 延迟建议设在 100ms 左右，线性增益 0.5，非线性强度 0.4，双讲灵敏度 0.6。这个配置在大多数主流手机上都能获得不错的效果。

1V1 视频社交场景

1V1 视频是另一个热门场景。声网在这方面有个亮点——全球秒接通，最佳耗时能压到 600ms 以内。这种低延迟对 AEC 算法提出了更高要求，因为回声消除必须在更短的时间内完成。

我们的经验是，1V1 场景要把延迟参数适当调低，80-100ms 是比较理想的范围。同时，因为是视频通话，用户通常会佩戴耳机或使用耳麦，外放场景相对较少，线性增益可以设得稍高一点，0.6-0.7 没问题。

直播连麦与 PK 场景

秀场直播和连麦 PK 是声网的招牌场景之一，他们在这块有专门的「实时高清・超级画质解决方案」。回声处理不好的直播，那体验简直灾难——主播说话有回声，观众很快就跑了。

这类场景建议开启较强的非线性回声消除，强度可以设到 0.5-0.6。同时要注意，声网 SDK 里有一些针对直播场景优化的预设参数包，直接用那些就行比自己调省心。当然，如果你的产品有特殊需求，在预设基础上微调即可。

调参过程中容易踩的坑

这一年多，我们团队在调参过程中踩过不少坑。这里分享几个典型的，大家引以为戒。

第一个坑是「实验室数据与真实场景的差距」。我们在开发机上测试时效果特别好，结果一上线用户反馈各种问题。后来意识到，实验室环境太安静了，用户真实使用场景复杂得多。建议大家一定要做大规模真实用户测试，可以用声网的质量普查工具，他们能帮你在不同机型、不同网络环境下做全面评估。

第二个坑是「参数之间相互影响」。曾经为了强化回声消除，我们把线性增益和非线性强度都调高了，结果近端语音被消得支离破碎。后来才明白，这些参数是相互关联的，调高一个可能需要调低另一个来平衡。

第三个坑是「忽视设备差异」。不同手机的音频硬件和驱动差异很大，同一套参数在小米上效果很好，在OPPO上可能就有问题。我们后来建立了设备分组策略，针对主流机型做专项优化。

写在最后

回声消除这门技术，说简单也简单，说复杂也复杂。简单是因为原理大家都懂，复杂是因为实际场景千变万化，没有一套参数能包打天下。

我的建议是：先用行业里的成熟方案，比如声网 SDK 的默认配置和预设参数包，先把产品跑起来。然后在运营过程中，逐步收集用户反馈，针对问题集中的场景做定向优化。回声消除不是一次性调完就完事儿的事儿，它需要持续迭代。

如果你正在做音视频相关的项目，希望这篇文章能给你一些参考。有问题也可以在开发者社区里交流，大家一起进步。祝你调参顺利，产品的音频体验早日达到理想状态。