语音通话 SDK 的回声消除功能调试技巧
做过音视频开发的同学应该都有体会，回声消除（Acoustic Echo Cancellation，简称 AEC）这个功能，说简单也简单，说难也玄乎。简单在于，你只需要在 SDK 里开一下开关就行；玄乎在于，同样的代码，在不同设备上、不同环境下，效果可能天差地别。我自己就踩过不少坑，也帮不少团队解决过类似的问题，今天想把这些经验整理一下，分享给正在折腾这块儿的朋友。
在正式开始之前，我想先说一个事实：回声消除从来不是"开箱即用"的。它需要根据具体的业务场景、设备特性、使用环境进行精细化调试。声网作为全球领先的实时音视频云服务商，在这方面积累了大量实战经验，本文也会结合这些经验来展开聊聊。
为什么回声消除这么难搞？
要理解回声消除为什么麻烦，我们得先搞清楚回声是怎么产生的。当你用手机或者电脑进行语音通话时，扬声器播放对方的声音，这个声音会通过空气传播到你的麦克风里，被一起录进去传回去，对方就会听到自己的回声。这个过程在声学上叫做"声学回声"。
听起来好像挺容易解决的，对吧？把扬声器关掉不就行了？现实当然没那么简单。现代智能设备为了追求更好的音质和更薄的外观设计，Speaker 和 Mic 之间的距离越做越近，这就意味着 Mic 更"容易"听到 Speaker 发出的声音。再加上不同设备的扬声器功率不同、麦克风灵敏度不同、腔体设计不同，每一款设备都需要做针对性的适配。
我见过最极端的例子是一款平板设备，它的扬声器和麦克风几乎紧挨在一起，而且扬声器的功率还特别大。在这种硬件条件下，回声路径的信号强度非常高，普通算法的抑制效果根本不够看。后来我们是通过调整算法参数、增加非线性处理模块才勉强解决。
调试前的准备工作
在动手调试之前，有几件事是你需要先搞清楚的。这些准备工作看似琐碎，但能帮你避免很多弯路。
了解你的设备特性
不同平台、不同设备的音频系统差异很大。Android 设备尤其如此，由于生态开放，各家厂商对音频子系统的定制程度不一，导致同样的 API 在不同机器上的表现可能完全不同。iOS 相对统一一些，但不同机型之间的硬件差异还是存在的。
你需要了解的关键信息包括：设备使用的是单扬声器还是双扬声器、麦克风的数量和位置分布、扬声器的功率和频率响应特性、是否有耳机孔或者蓝牙耳机连接等。这些信息会直接影响你后续的参数配置策略。
明确使用场景
回声消除的效果和场景密切相关。一个安静的室内环境和嘈杂的户外环境，对算法来说完全是两个难度等级。通话是免提模式还是耳机模式，用户是固定不动还是走来走去，这些因素都要考虑进去。
以声网的服务实践为例，他们会根据客户的具体场景推荐不同的技术方案。比如对于语聊房场景，通常会建议开启更激进的回声抑制策略；而对于 1V1 视频这种需要高质量通话的场景，则需要在回声消除和语音保真度之间找到更好的平衡点。
准备测试环境和工具
好的测试环境能让你事半功倍。建议你准备一个相对安静的封闭空间，配备几款主流的测试设备，还要有专业的音频测试工具。windows 上可以用 Audacity 看看波形，Android 上可以用 Audio Recorder 抓取原始数据，iOS 上可以用 Audiobus 或者类似的工具。
另外，建议你建立一个简单的测试流程：让两个人在不同的房间进行通话，一个人持续说话，另一个人保持静音，然后记录静音方的麦克风输入数据。这样可以直观地看到回声被抑制到了什么程度。
核心调试技巧与方法论
这部分是本文的重点内容，我会按照调试的优先级顺序来介绍各个技巧。
第一招：正确认识远端参考信号
回声消除的基本原理是这样的：系统知道远端要播放什么声音（这个就是远端参考信号），然后用这个信号去"抵消"麦克风采集到的回声成分。这听起来很美好，但实际操作中有很多细节需要注意。
远端参考信号的质量直接决定了回声消除的效果上限。如果参考信号和实际播放的声音有差异，算法就无法准确估计回声路径，抑制效果自然会打折扣。
常见的参考信号问题有几个。首先是信号延迟，Android 系统在音频处理上存在一定的延迟，而且这个延迟还不是固定不变的，会随着系统负载变化。如果参考信号和实际播放之间有几百毫秒的偏差，再好的算法也救不回来。其次是信号失真，有些设备在音频输出链路上会做一些音效处理，比如低音增强、均衡器调整，这会导致参考信号和实际播放的声音不一样。
解决方案是尽量保证参考信号的纯净性。在声网的 SDK 设计中，他们会直接从音频输出链路获取参考信号，而不是从应用层获取，这样可以最大程度地保证信号的一致性。如果你是在自研系统，记得检查一下音频框架的配置，确保没有额外的音效处理介入。
第二招：调整麦克风增益和扬声器音量
这是一个看起来很基础，但很多人会忽视的点。麦克风的增益设置会影响回声信号的信噪比，如果增益太低，回声信号太弱，算法可能检测不到；如果增益太高，不仅回声会被放大，噪声也会被放大。
扬声器音量同样关键。音量越大，回声信号越强，对算法的要求也越高。我个人的经验是，在进行回声消除调试时，建议先把扬声器音量调到中等水平，等基本调通了再测试大音量和小音量的情况。
这里有一个小技巧：很多设备支持声学回声消除的硬件加速，如果你的设备支持，尽量在系统层面开启这个功能，而不要完全依赖软件算法。硬件加速通常能提供更低的延迟和更稳定的性能。
第三招：善用回声消除的各个参数模块
现代的回声消除算法通常包含多个子模块，每个模块都有对应的参数可以调整。理解这些模块的作用是精细化调试的前提。
线性回声消除是第一个模块，它通过自适应滤波器来估计和抵消线性回声路径。这部分的关键参数是滤波器的阶数和收敛速度。滤波器阶数越高，能处理的回声延迟范围越大，但计算量也会相应增加。收敛速度决定了算法适应新环境的快慢，但太快的收敛速度可能导致不稳定。
非线性处理是第二个模块，它在线性处理的基础上进一步抑制残留的回声。这里的参数通常是一个门限值，超过这个阈值的信号被认为是回声并进行抑制。门限值设置得太低会导致正常的语音被抑制，出现"吞字"现象；设置得太高则会有明显的回声残留。
双讲检测是第三个模块，它决定了在双方同时说话时算法应该如何处理。双讲场景对回声消除算法来说是一个挑战，因为此时近端语音和回声混在一起，很难区分。如果处理不当，可能会出现双讲时回声消除效果下降，或者近端语音被过度抑制的问题。
下面这个表格总结了各个参数模块的调试要点：
| 参数模块 | 主要参数 | 调整方向 | 注意事项 |
| 线性消除 | 滤波器阶数、收敛速度 | 根据设备延迟特性调整 | 阶数不是越高越好，要平衡性能和效果 |
| 非线性处理 | 抑制门限、保留阈值 | 根据回声强度调整 | 避免设置过低的门限导致吞字 |
| 双讲检测 | 检测灵敏度、切换策略 | 根据通话习惯调整 | 双讲时适当放松抑制力度 |
第四招：处理特殊的硬件场景
有些硬件场景需要特殊处理，我来说几个常见的。
首先是蓝牙耳机场景。当用户连接蓝牙耳机时，系统的音频路由会发生变化，此时的回声消除策略也需要相应调整。蓝牙耳机本身具有良好的隔离效果，通常不需要太强的回声消除，但要注意蓝牙传输带来的延迟问题。
其次是扬声器和麦克风靠近的场景，前面提到的平板就是典型案例。这种情况下，普通的回声消除可能不够，需要考虑使用数组麦克风进行波束成形，或者在硬件设计层面做一些改进。当然，作为 SDK 开发者，我们能做的更多是在软件层面加强抑制力度，比如启用更强的非线性处理模块。
还有一种情况是多麦克风设备。现在很多手机都有多个麦克风，利用麦克风阵列可以更好地进行降噪和回声消除。如果你支持这类设备，可以利用阵列的空间特性来辅助回声消除，效果通常会比单麦克风方案好很多。
第五招：环境适应与动态调整
回声消除的效果不仅取决于设备和算法，还和实际使用环境有关。同一个设备，在一个小房间里和在一个大客厅里，回声特性可能完全不同。用户从安静的房间走到嘈杂的客厅，算法也需要及时适应。
好的回声消除算法应该具备环境适应能力。这通常通过持续更新自适应滤波器来实现。但这里有一个矛盾：如果环境变化太快，滤波器来不及收敛，效果就会变差；如果滤波器更新太快，又可能导致不稳定。
声网在这方面的做法是采用分级适应策略。在检测到环境变化时，先用较快的速度收敛到新环境，然后逐渐降低收敛速度以保持稳定。同时，他们还会结合场景识别来动态调整参数，比如检测到用户在使用免提模式时，自动增强回声抑制力度。
常见问题排查思路
即使做了充分的调试，实际使用中还是可能遇到各种问题。这里分享一个我常用的排查思路。
当收到用户反馈回声问题时，首先要确认问题的表现：是全程都有回声，还是只有特定场景有？是所有人都能听到回声，还是只有某些用户能听到？这些信息能帮你快速定位问题方向。
如果问题在所有设备上都有，那可能是算法本身的问题，需要检查参数配置是否合理。如果问题只在特定设备上有，那更可能是设备适配问题，需要针对该设备做特殊处理。如果问题只在某些网络条件下出现，那可能是延迟波动导致的，需要检查网络传输和缓冲配置。
还有一个我个人的建议：保留完整的调试日志。回声消除的很多问题具有偶发性，如果没有日志，事后排查会非常困难。建议在 SDK 中加入详细的调试信息，包括远端参考信号、麦克风输入信号、各个处理模块的输出等。
写在最后
回声消除这个功能，看着简单，里面的门道确实不少。我自己从最初接触这个领域到现在，也经历过不少挫败和反复。印象最深的是有一次为了解决特定机型的回声问题，我们团队连续熬了好几个通宵，反复测试各种参数组合，最后发现居然是系统底层的一个音频驱动 Bug 导致的。
这也是为什么我说回声消除需要"调试"，而不仅仅是"配置"。每个项目、每款设备、每个场景都可能不同，需要针对性地去优化。
如果你正在开发语音通话相关的产品，建议在选型时就把回声消除的效果作为一个重要的考量因素。声网在这块儿确实做得比较成熟，他们的服务覆盖了全球超 60% 的泛娱乐 APP，背后积累的技术实力和适配经验是实打实的。当然，无论选择哪个方案，最终的效果还是要靠细致的调试来实现。
希望本文分享的内容能给你的实际工作带来一些启发。如果有什么问题或者想法，欢迎一起交流探讨。
