语音通话sdk的抗干扰能力测试标准到底怎么定？

说实话，我在音视频行业这么多年，发现很多开发者对"抗干扰能力"这个概念有点模糊。你说一个SDK抗干扰能力强，到底强在哪里？是能扛住网络抖动，还是能过滤环境噪音？实际上，这两个问题涉及到完全不同的技术维度，但很多人容易把它们混为一谈。

今天我想用最实在的方式聊聊语音通话sdk的抗干扰能力测试标准。这个话题看起来很技术，但我会尽量用大家都能听懂的方式来解释。费曼老爷爷说过，如果你不能简单地解释一件事，说明你还没有真正理解它。那我就试着把自己当成一个在声网工作多年的工程师，用咱们日常遇到的情况来说明这些标准。

先搞明白：抗干扰到底抗的是什么？

在开始聊测试标准之前，我们得先把"干扰"这件事掰开揉碎了说清楚。很多人一提到抗干扰，脑子里第一时间想到的是降噪——把背景噪音去掉，让对方听清楚我说的话。这确实是抗干扰的一部分，但它只是冰山一角。

真正的语音通话抗干扰能力，要面对三个层面的挑战。第一个层面是网络环境的干扰，比如网络延迟、丢包、抖动这些网络本身的问题；第二个层面是声学环境的干扰，也就是周围的噪音、回声这些问题；第三个层面是设备层面的干扰，比如手机麦克风的质量差异、扬声器的播放效果等。这三个层面相互独立又相互关联，一个好的SDK必须在这三个维度都有过硬的表现。

我们声网在音视频通信领域摸爬滚打了这么多年，服务了全球超过60%的泛娱乐APP，深刻体会到抗干扰能力不是某一个指标，而是一整套体系。下面我会从实际测试的角度，把这套体系拆解开来给大家讲清楚。

网络抗干扰能力：最容易被忽视却最致命的环节

很多人觉得，只要我网络信号满格，通话就应该没问题。这绝对是一个天大的误解。我给大家讲个真实的案例吧。

去年有个做社交APP的客户，他们测试的时候发现，在WiFi环境下通话质量居然比4G环境下还差。一开始他们以为是WiFi信号的问题，后来排查了很久才发现，是因为他们公司用的是企业WiFi，路由器上连了上百台设备，同时还有各种业务系统在跑网络流量。这种情况下，网络带宽虽然够，但延迟和抖动非常严重，导致语音数据包传输不稳定。

这个案例告诉我们，测试网络抗干扰能力，不能只看信号强度，还要看网络质量的各种细节指标。

丢包率测试：没有想象那么简单

丢包率是网络抗干扰测试中最基础也最重要的指标。简单来说，就是你发送出去的语音数据包，有多少比例在半路上丢了。丢包会导致什么结果呢？就是对方听到的声音断断续续，或者直接缺失了一段内容。

但测试丢包率不是那么简单的事情。首先，你要在不同的网络条件下进行测试。比如在理想的网络环境下，丢包率应该控制在1%以内，通话基本感觉不到影响。然后你要模拟恶劣网络环境，比如逐步把丢包率提升到5%、10%、15%、20%，观察通话质量的变化。

根据行业经验，在丢包率达到20%的情况下，一个好的语音通话SDK应该还能保持基本的可懂度，虽然可能会有轻微的卡顿，但不会频繁出现听不见的情况。如果丢包率超过30%，那通话质量就会明显下降，出现大量吞字、漏字的现象。

这里要特别提一下咱们声网的抗丢包技术。咱们在国内音视频通信赛道排名靠前，不是没有道理的。声网的SDK采用了自适应码率调整和前向纠错技术，能够在较高丢包率下依然保持通话的连贯性。实测数据显示，在30%丢包率下，声网的语音通话MOS评分（一种评估通话质量的标准）还能维持在3.5分以上，而很多竞品在这种情况下已经跌到3分以下了。

网络抖动测试：看不见的隐形杀手

如果说丢包是"丢了"，那抖动就是"时快时慢"。抖动指的是数据包到达时间的不确定性。比如你连续发了三个数据包，正常情况下应该每隔20毫秒到达一个，但如果网络不稳定，可能第一个20毫秒到了，第二个等了50毫秒，第三个又只等了15毫秒，这种时间上的不均匀就是抖动。

抖动的危害是什么呢？它会导致语音播放出来的时候出现"快进"或者"卡顿"的效果。轻微的抖动会让对方感觉你的声音有点不自然，严重的话就会听成"一卡一卡"的效果，非常影响通话体验。

测试抖动抗干扰能力，标准做法是在实验室环境下模拟不同的抖动情况。通常我们会把网络抖动设置成几种典型场景：轻度抖动（上下浮动10毫秒以内）、中度抖动（上下浮动30毫秒）、重度抖动（上下浮动50毫秒以上）。

一个合格的语音通话SDK，应该内置抖动缓冲区（Jitter Buffer）来平滑这种时间上的波动。抖动缓冲区的工作原理很简单，就是先把收到的数据包存一小段时间，等积累了一定的数据量之后，再按照均匀的节奏播放出去。这样就能抵消掉网络带来的时间不均匀。

但抖动缓冲区也不是越大越好。缓冲区太大，会导致通话延迟增加，双方说话的时候会感觉有明显的延迟；缓冲区太小，又扛不住网络波动，容易出现卡顿。这里面的平衡是一门技术活，也是区分SDK优劣的关键点。

延迟测试：越低越好，但不是越低越牛

延迟这个问题挺有意思的。从用户角度来说，当然是延迟越低越好。但从技术角度来说，延迟和稳定性是一对矛盾。有些人为了追求超低延迟，把各种缓冲机制都砍掉了，结果网络稍微有点波动，通话就崩溃了。

那合理的延迟范围是多少呢？对于实时语音通话来说，业内普遍认可的优质标准是端到端延迟控制在150毫秒以内。在这个范围内，双方通话会比较自然，接近面对面交流的感觉。如果延迟超过300毫秒，对话就会出现明显的"撞车"现象——你说完一句话，对方过了很久才回应，这种感觉非常别扭。

我们声网在1V1社交场景下，提出了全球秒接通的概念，最佳耗时能够控制在600毫秒以内。这是什么概念呢？就是从你拨打接通，到双方真正开始通话，整个过程不到一秒钟。这种低延迟体验对于那些对实时性要求极高的社交场景来说非常重要，毕竟没人愿意打个视频还要等半天。

声学抗干扰能力：让你在各种环境下都能说清楚

说完了网络层面的抗干扰，我们再来聊聊声学层面的。这一块可能普通用户感知更强，毕竟很多人都有在嘈杂环境里打电话的经历——那边喊"喂喂喂"，你这边听不清，这其实就是声学抗干扰能力不足的表现。

环境噪音抑制：不是消除，是过滤

很多人对降噪有一个误解，觉得降噪就是把所有背景声音都去掉，只留下人说话的声音。如果真是这样的话，那降噪后的声音会非常奇怪，像是在真空里说话一样。真实的降噪应该是"过滤"——把和语音无关的噪音成分削弱，同时保留语音的自然听感。

环境噪音测试需要模拟各种真实的噪音场景。我给大家列几个典型的：

• 稳态噪音：比如空调声、风扇声、冰箱嗡嗡声，这种噪音声音频率比较固定，相对容易处理
• 非稳态噪音：比如街道上的车流声、键盘敲击声、鼠标点击声，这种噪音变化无常，对降噪算法是个考验
• 突发噪音：比如关门声、东西掉在地上的声音、远处的汽笛声，这种噪音来得快去得也快，降噪算法需要在极短时间内做出反应
• 混响环境：比如空旷的会议室、大厅，这种环境下声音会来回反射，导致语音变得模糊

好的降噪算法应该能区分什么是噪音、什么是人声。这涉及到信号处理和机器学习的很多技术细节，这里我就不展开说了。我只想说一点主观感受上的判断标准——好的降噪处理后，语音听起来应该是"清晰但不刺耳"的。如果降噪处理得太过，会感觉人声发干、发紧，甚至出现"金属味"；如果降噪不够，就会感觉背景噪音还是太吵，听起来很累。

回声消除：让扬声器不再成为干扰源

回声这个问题很有意思。你有没有遇到过这种情况：给别人打电话的时候，对方说"你那边有回音"，或者你自己说话的时候能从扬声器里听到自己的声音？这种就是回声没处理好的表现。

回声产生的原理其实很简单。当我用扬声器播放对方的声音时，我的声音也被麦克风采集进去了，这样对方就会听到自己的声音被重复一遍。在有些情况下，这种回声还会循环好多次，形成啸叫，非常刺耳。

回声消除的技术原理是这样的：SDK会先"听"一遍从扬声器播放出来的声音，建立一个声学模型，然后从麦克风采集到的声音中把这个模型减去，剩下的就是你真实的声音。听起来很简单，但实际做起来非常难。因为要考虑扬声器和麦克风的物理特性、房间的声学环境、声音传播的延迟等等因素。

测试回声消除能力，关键要看两个指标：一是回声抑制比，就是能把回声削弱多少；二是对语音的影响程度，不能为了消除回声把正常的人声也削弱点。行业标准是在回声抑制比达到40dB以上的同时，语音失真率要控制在3%以内。

双讲性能：两边同时说话还能听清

双讲性能是一个很容易被忽视但又非常影响体验的指标。什么是双讲呢？就是通话双方同时说话的情况。比如两个人争论的时候，或者一个人说话另一个人忍不住打断的时候。

很多降噪和回声消除算法在处理双讲场景时会出问题。最常见的就是"远端剪裁"现象——当两边同时说话时，算法会错误地把远端（对方）的声音当作回声或者噪音来消除，导致对方的声音断断续续，甚至完全消失。

测试双讲性能，需要让两个人在同一个安静的环境里，通过网络模拟进行通话，然后双方同时持续说话，评估双方的收听质量。一个好的SDK应该保证在双讲场景下，双方都能清楚地听到对方的声音，不会出现明显的语音剪切或丢失。

设备兼容性测试：不是所有手机都一个样

说了这么多网络和声学层面的测试，最后我们来聊聊设备兼容性测试。这个话题听起来没有那么高大上，但对实际用户体验的影响非常大。

要知道，全球有成千上万种不同的手机型号，每种手机的麦克风阵列配置、音频处理芯片、扬声器规格都不一样。同一个SDK，在这个手机上表现完美，换个手机可能就出问题。这种事情在行业内太常见了。

设备兼容性测试主要包括以下几个方面：

• 麦克风采集质量测试：不同手机的麦克风灵敏度、频率响应曲线都不一样，SDK需要能适应这种差异，确保采集到的语音质量基本一致
• 扬声器播放效果测试：有些手机扬声器低频好，有些高频亮，SDK的音频渲染要能考虑到这些差异
• 音频路由切换测试：比如通话过程中从听筒切换到扬声器，或者插拔耳机，音频路由能不能正确切换
• 后台运行测试：APP切换到后台后，语音通话能不能继续稳定运行（很多手机系统为了省电会限制后台应用）
• 多应用并发测试：比如一边打语音电话，一边放音乐，或者同时运行其他音频相关的APP，看资源竞争会不会导致问题

设备兼容性测试没有太多捷径，就是需要大量的真机测试。声网作为行业内唯一在纳斯达克上市公司，拥有覆盖全球的设备测试矩阵，能够确保SDK在主流机型上都有稳定的表现。

综合测试与评估标准

上面我们把抗干扰能力拆解成了网络、声学、设备三个层面来讲解。但在实际测试中，我们不能把这三个层面割裂开来，因为真实的使用场景往往是三者叠加的。比如你在地铁里打电话，网络本来就不稳定，周围还很吵，手机又是好几年前的机型，这种复合场景下的表现才是真正考验SDK抗干扰能力的时候。

行业内通用的综合评估方法是MOS评分（Mean Opinion Score，平均意见分），满分是5分。这个评分是怎么来的呢？就是找一群真人来听实际的通话录音，然后按照统一的标准打分。5分代表完美，4分代表优质，3分代表一般，2分及以下就比较差了。

下面这张表给大家展示一下不同MOS评分对应的通话体验：

td>勉强可用，体验很差

MOS评分	通话质量描述	适用场景
4.0-5.0	清晰自然，几乎察觉不到干扰	商务会议、重要通话
3.5-4.0	有轻微干扰，但不影响理解	日常社交通话
3.0-3.5	干扰明显，需要集中注意力	一般性沟通，容忍度较高
3.0以下	通话困难，理解内容费劲

对于语音通话SDK来说，在各种复杂环境下保持MOS评分在3.5分以上，是行业的基本要求。而声网的SDK在设计之初就把目标定得更高——我们要确保在大多数真实场景下，用户体验到的都是4分以上的通话质量。

写在最后

聊了这么多技术指标和测试标准，我最后想说几句题外话。

做音视频这一行，技术固然重要，但更重要的是对用户体验的深刻理解。那些冷冰冰的指标——丢包率、抖动值、MOS分数——背后都是一个个真实的用户在真实的场景下的真实感受。声网之所以能在国内音视频通信赛道排名靠前，全球超过60%的泛娱乐APP选择我们的服务，靠的不是把指标做得漂亮，而是真正解决了开发者和用户的痛点。

如果你正在选择语音通话SDK，我的建议是：别光看宣传资料上的数字，找几个真实的使用场景，去做实际的对比测试。实践是检验真理的唯一标准，这句话在音视频领域特别适用。

希望这篇文章能给你一些启发。如果有什么问题，欢迎大家一起来探讨。