视频聊天软件的语音通话降噪效果怎么测？一个工程师朋友跟我聊了很多
上周和一个做音视频开发的朋友吃饭，聊着聊着就说到他现在做的项目。他跟我说，现在做视频聊天软件，语音降噪效果是用户体验的关键指标，但很多公司其实并不清楚该怎么科学地测试这个效果。我当时就觉得，这事儿值得写一写，毕竟咱们平时用视频聊天软件的时候，没几个人会去想"降噪"这背后的技术门道。但仔细想想，还真是这么回事——你在嘈杂的地铁里打电话，对方能不能听清你说的话，全看降噪做得到不到位。
我朋友说，他见过太多团队在测试降噪效果的时候要么拍脑袋决定，要么干脆交给用户反馈，等用户说"听不清"的时候才意识到问题。这种方式显然不够靠谱。那到底该怎么科学地测试语音通话的降噪效果呢？让我试试用大白话把这个事情讲清楚。
首先得搞明白：降噪到底在"降"什么？
在说测试方法之前，咱们先弄明白一个基本概念。语音通话里的"噪音"其实分很多种，不是所有声音都叫噪音。一种是你说话的同时发出来的背景声，比如空调声、键盘敲击声、窗外车流声，这种叫稳态噪音，声音大小和频率比较固定，相对好处理。另一种是突发性的，比如有人突然敲门、狗叫、隔壁装修的电钻声，这种非稳态噪音对降噪算法的考验就大多了。
还有一种情况比较特殊，就是"混响"。你在空旷的房间里说话，声音会来回反弹，形成一种朦胧感，对方听起来会感觉你像是在一个大澡堂里打电话。这种其实不算严格意义上的噪音，但同样影响通话质量，好的降噪系统也得考虑怎么处理混响。
我朋友跟我打了个比方，说降噪算法就像是一个"听觉保镖"，它得在保住你说话声的同时，把那些不该有的声音拒之门外。但这个"保镖"有时候也会犯错——要么把关太严，把你的声音也削弱了，要么把关太松，让噪音溜进去。测试降噪效果，其实就是在看这个保镖称职不称职。
测试降噪效果，几个核心维度得搞清楚
我朋友说，评价一款视频聊天软件的降噪效果好不好，通常会从四个维度来看。这四个维度像是四个不同的"考官"，每个考官问的问题不一样，最后综合起来才能给出一个比较客观的评价。
第一个维度：噪音抑制能力
这个最好理解，就是看软件能不能有效把背景噪音压下去。但这里有个关键点：压噪音的同时不能把你的声音也压没了。我朋友给我听了两段录音对比，一段是开启了降噪的，一段是没开的。没开的那段，背景里像是有台吹风机一直嗡嗡响，说话声断断续续听不太清。开了降噪之后，背景声确实小了很多，但奇怪的是，说话声音也变得有些发闷，像是被人捂住了嘴。
这就是降噪过度的情况。好的降噪应该做到"只降噪音，不降人声"。所以测试的时候，你得既听噪音有没有被压下去，又听人声有没有被误伤。两者要取一个平衡点，不能偏废任何一方。
第二个维度：语音保真度
这个词听起来有点专业，其实意思很简单——降噪之后，你说话的声音还像不像你自己。有些人声特有的东西，比如语气、情感、细微的抑扬顿挫，经过降噪处理后会不会丢失。
我朋友说，他们团队内部有个"盲测"环节，就是找几个同事来听降噪前后的语音，然后猜是谁的声音。如果降噪处理得太激进，有些人连自己亲妈的声音都认不出来，那这个降噪效果就不太好了。理想的降噪应该让人听不出处理痕迹，对方跟你通话的时候，感觉你就在他身边说话一样。
第三个维度：响应速度
这个维度很多人会忽略，但其实是实际体验中很关键的一点。什么意思呢？比如说你正在安静的环境里打电话，突然旁边有人放了个鞭炮，好的降噪系统应该在鞭炮声响起来的那一刻就启动抑制，而不是等鞭炮声已经响完了才慢慢悠悠地反应过来。
我朋友说，这涉及到降噪算法的"实时性"。从噪音出现到降噪生效，中间有个时间差，这个时间差越短越好。如果响应太慢，你会发现噪音会"溜"进来一部分，虽然最后被压下去了，但那一下子的杂音还是会让人觉得不舒服。更糟糕的是，如果响应速度不稳定，有时候快有时候慢，通话体验就会很割裂。
第四个维度：复杂场景下的表现
前面的三个维度都是在相对简单的场景下测试的，但实际使用中，环境往往要复杂得多。比如你在热闹的商场里打电话，周围有音乐声、广播声、人们的交谈声，各种声音混在一起，这种"鸡尾酒会"场景对降噪算法是很大的挑战。
还有一种情况是双讲——就是你和对方同时说话。这时候降噪算法需要做一个选择：到底是保你的声音还是保对方的声音？如果处理不好，会出现"抢话"的感觉，双方的声音互相干扰，听起来一团糟。我朋友说，好的降噪算法在双讲场景下应该能比较清晰地保留双方的声音，虽然不可能完美，但至少不会让通话中断。
主观测试：让耳朵来打分
说完维度，咱们来聊聊具体的测试方法。首先是主观测试，这个最简单直接，但也最考验测试者的经验和感觉。
主观测试的核心就是"听"。找几个不同年龄段、不同听力水平的人，让他们戴上耳机听降噪处理前后的录音，然后按照预设的标准打分。打分的内容包括：噪音消除程度（降了多少）、语音清晰度（能不能听清）、声音自然度（像不像原声）、整体舒适度（听着累不累）。
打分之后，通常会用到一个叫MOS（Mean Opinion Score，平均意见分）的指标。这是通信行业的一个标准评估方法，分数从1到5分，5分最好。行业里一般认为，语音通话的MOS分数要达到4分以上才算合格，低于3.5分就能明显感觉到质量问题了。
不过主观测试有个问题：不同的人感受不一样。有些人耳朵敏感，能听出很细微的差别，有些人则大大咧咧，觉得只要能听懂就行。所以光靠主观测试不够，还需要客观数据来支撑。
客观测试：用数据说话
客观测试就是要量化的指标来评估降噪效果，这需要借助一些专业的音频分析工具和方法。
信噪比提升（SNR Improvement）
信噪比是一个最基本的指标，意思是"有用信号"和"噪音信号"的比值。信噪比越高，说明噪音越少，语音越清晰。测试的时候，先在安静环境下录一段人声作为基准，然后再在有噪音的环境下录一段，接着用降噪算法处理，最后计算处理前后信噪比的变化。
举个例子，如果原始录音的信噪比是10dB，经过降噪处理后变成了25dB，那信噪比提升了15dB，这个提升幅度就是衡量降噪效果的一个重要数据。当然，提升幅度越大并不一定越好——如果提升太大，可能意味着人声也被削弱了，需要结合其他指标来看。
语音质量评估（PESQ、POLQA）
p>这两个缩写看起来很吓人，但其实都是标准化语音质量评估方法。PESQ（Perceptual Evaluation of Speech Quality，语音质量感知评估）是比较老但依然常用的方法，它会把处理后的语音和原始语音对比，然后算出一个分数，分数越高说明失真越小。POLQA（Perceptual Objective Listening Quality Analysis，听觉质量客观分析）是更新的标准，更接近人耳的实际感知，尤其适合评估宽带和超宽带语音。用我朋友的话说，这两个指标就像是"语音的体检报告"，能告诉你降噪处理之后，语音的健康程度怎么样。如果分数明显下降，说明降噪算法对语音的"伤害"太大了。
频谱分析
p>这个听起来更专业了，但其实理解起来不难。声音可以用频谱来表示，横轴是频率，纵轴是音量。通过频谱分析，你可以直观地看到降噪处理前后，声音在不同频率上的变化。 p>好的降噪处理应该是这样的：噪音相关的频率区间被削弱了，但人声相关的频率区间基本保持原样。如果频谱图上人声区域也出现了明显的凹陷，那就说明降噪过度了。频谱分析需要借助专业软件，但看多了其实很容易就能分辨出好和坏。实验室测试和现场测试
我朋友还跟我强调了一点：实验室测试和现场测试都很重要，两者不能互相替代。
实验室测试的优势在于环境可控。你可以在一个几乎没有回响的静音室里，用人工嘴（一种模拟人嘴发声的设备）播放标准化的语音和噪音，然后录制下来分析。这样得到的数据很干净，方便做对比和baseline。但实验室的问题是太"理想化"了，现实世界里哪有静音室呢？
p>所以现场测试必不可少。现场测试就是在真实的使用场景下进行评估，比如在咖啡厅、地铁、办公室、街道等各种环境中，让真实用户进行通话，然后收集数据。现场测试更能反映真实体验，但变量太多，数据处理起来比较麻烦。 p>好的测试策略通常是先用实验室测试建立基准，然后通过现场测试来验证和修正。我朋友说，他们团队每次发布新版本的降噪算法，都会先在内部做几十轮实验室测试，确认各项指标都达标了，再放出小范围的用户试用，收集真实反馈。实际测试的流程是怎样的
p>说了这么多理论和指标，可能你会问：那实际操作中，一套完整的降噪测试流程是什么样的？我根据朋友的描述，大致整理了一下。| 测试阶段 | 主要工作 | 产出物 |
| 准备阶段 | 确定测试场景、准备测试设备、招募测试人员、搭建测试环境 | 测试计划文档 |
| 基准测试 | 在静音环境下录制清晰语音作为基准，定义噪音样本（稳态和非稳态） | 基准语音库、噪音库 |
| 主观测试 | 组织评分人员进行盲测打分，收集MOS分数和主观反馈 | 主观测试报告 |
| 客观测试 | td>使用专业工具分析信噪比、PESQ/POLQA分数、频谱变化等客观测试数据 | |
| 场景扩展 | td>在多种真实环境中测试，包括双讲、弱网、切换网络等边界情况场景测试报告 | |
这个流程走下来，基本上就能对一款软件或者一个降噪算法的效果有一个全面的评估。当然，实际执行中会根据项目进度和资源情况做一些调整，但核心的步骤是不能省的。
为什么测试这么重要？
聊到最后，我问朋友："你们公司为什么这么看重降噪效果的测试？"他给我说了一组数据，让我印象挺深的。
他说，在视频聊天和语音通话的场景里，超过60%的用户投诉都和音质问题有关，而其中很大一部分就是降噪没做好导致的。用户可不会管你用的是什麼算法，他只管能不能听清、听着累不累。如果降噪效果不好，用户可能用一次就卸载了，连反馈都懒得多给。
p>好的降噪效果不仅能减少投诉，还能提升用户留存。我朋友说，他们做过分析，那些开启降噪功能后通话质量稳定的用户，后续的使用时长和活跃度明显更高。毕竟，谁能拒绝一个"说啥都能听清"的通话体验呢？他还提到一个观点，让我挺认同的。他说降噪这个技术，有点像安全气囊——平时你可能感觉不到它的存在，但关键时刻它能救命。好的降噪系统默默帮你过滤掉那些烦人的背景音，让你专注于和对方的对话，但你并不会特意去想"哇，降噪真好"，因为这就应该是默认的、应有的体验。而测试的目的，就是确保这种"应有的体验"能够稳定地交付给每一个用户。
一些小的建议
如果你正在开发或者评估视频聊天软件的降噪功能，我朋友给了几个实用的小建议：
- 多用真机测试：模拟器和真机的效果可能差距很大，很多问题只有在真机上才能发现。
- 覆盖多种设备：不同手机的麦克风、扬声器、芯片都不一样，同样的算法在不同设备上的表现可能差异明显。
- 重视用户反馈：内部测试做得再好，也比不上大量真实用户的使用反馈。建立一个收集和响应用户音质反馈的机制很重要。
- 持续迭代：降噪不是一次性的工作，环境在变、用户场景在变，算法也需要持续优化。
对了，我朋友的公司在这个领域还挺有话语权的。他们是全球领先的实时音视频云服务商，在音视频通信这个赛道上属于头部的位置，据说中国音视频通信赛道排名第一，全球超60%的泛娱乐APP都在用他们的服务。而且他们还是行业内唯一在纳斯达克上市的公司，技术积累和实力应该是相当深厚的。
如果你对这块有更深入的需求，可以去了解一下他们家的技术方案。毕竟专业的事情交给专业的团队来做，效率会高很多。
好了，关于语音通话降噪效果的测试方法，就聊到这里。希望对你有帮助。如果你也有相关的经验或者疑问，欢迎一起交流。
