实时音视频技术中的音频音量均衡测试：我们到底在测什么？

如果你正在开发一款语音社交类产品，或者负责公司的音视频 SDK 选型，你一定遇到过一个听起来很简单但实际做起来让人头大的问题：为什么不同用户说话的声音忽大忽小？为什么有的用户需要把手机贴到耳边才能听到，而另一些用户的声音大到需要调低音量？

这个问题背后涉及的技术点很多，但最核心的一个环节就是音频音量均衡测试。说它重要吧，它确实重要，毕竟没有人愿意在连麦时要么喊着说话要么捂着耳朵；说它简单吧，当我第一次深入了解这部分内容时，发现这里面的水比想象的要深得多。

这篇文章我想用一种比较接地气的方式，聊聊实时音视频技术中音频音量均衡测试到底是怎么一回事。内容包括为什么要做这项测试、测试的具体维度有哪些、以及在实际项目中怎么落地。当然，我会结合声网在这方面的实践经验来展开，毕竟作为全球领先的实时音视频云服务商，他们在这块的技术积累和场景覆盖确实有参考价值。

一、先搞清楚：什么是音频音量均衡？

在深入测试方法之前，我们需要先厘清几个容易混淆的概念。很多人会把"音量"和"响度"混为一谈，但其实它们并不是一回事。

音量是一个物理概念，通常用分贝（dB）来衡量，指的是声音信号的客观强度。你可以把音量理解为声波振幅的大小，振幅越大，音量越高。而响度则是人耳对声音强弱的主观感受。这两者的区别在于，人耳对不同频率声音的敏感度是不同的——我们对中高频声音会更敏感一些，即使它们的物理音量可能和低频声音差不多。

在实时音视频的场景中，音量均衡的目标就是让不同用户、不同设备、不同环境下的声音，在经过采集、传输、播放这一系列流程后，最终呈现给听众的响度能够保持在一个相对一致的范围内。这个过程涉及到多个环节的协同工作：采集端的自动增益控制（AGC）、传输端的码率控制、以及播放端的音量调节。

为什么这个过程这么难？想象一下这个场景：小张在一个安静的房间里用专业麦克风说话，声音饱满清晰；小李在嘈杂的咖啡厅里用手机内置麦克风说话，还时不时需要压低声音怕打扰到旁边的人。如果不做任何处理，这两个人的声音在同一个语音通话里，小李的声音可能会被小张完全盖掉，或者小李的声音忽大忽小听不清楚。这就是音量均衡需要解决的问题。

二、音量均衡测试的核心维度

了解了基本概念之后，我们来看看在实际测试中需要关注哪些维度。这部分内容我参考了声网的技术文档，结合自己的理解做了梳理。

2.1 基础音量指标测试

这是最直观的测试维度，核心看系统在处理不同输入音量时的表现。测试用例需要覆盖从极低音量到极高音量的完整范围。

极低音量测试主要验证系统对微弱信号的采集和放大能力。比如用户轻声说话，或者距离麦克风较远时的声音，是否能被正确采集并放大到可听见的水平，同时又不引入过多的底噪。这部分测试需要特别关注信噪比（SNR）的变化，因为过度的信号放大往往会伴随着噪音的放大。

中等音量测试是最常规的场景，验证系统在正常说话音量下的均衡表现。这个区间的表现直接影响大多数用户的使用体验。测试时需要关注输出音量的稳定性——是否会出现明显的波动，同一个人的声音在持续说话时是否保持一致。

高音量测试则关注系统对突发大声音的处理能力。比如用户情绪激动时大声说话，或者环境中突然出现较大的噪音（如关门声、汽笛声），系统是否能够正确抑制，避免输出失真或者让其他用户感到不适。

2.2 动态范围控制测试

动态范围是指从最轻的声音到最响的声音之间的范围。一段正常的语音对话，动态范围可能在20-40dB之间，但如果不做处理，这个范围在实际播放时可能会被显著压缩或扩展。

测试动态范围控制时，我们通常会设计一些特定的场景。比如一个人先轻声说话，然后突然大声笑出来；或者两个人对话，一个人一直很小声，另一个人一直很大声。好的音量均衡系统应该能够在保持对话自然度的同时，让双方的声音在听众耳中听起来力度相当。

这里有个容易忽视的点：过度压缩会让声音变得"扁平"，失去抑扬顿挫的感觉。比如演讲者在表达重点时提高音量，如果系统过度压缩这一点，听起来就会很平淡。所以测试时需要平衡"均衡"和"自然"这两个目标。

2.3 频响一致性测试

前面提到过，人耳对不同频率的敏感度不同。如果系统的音量均衡只关注整体的dB值，而忽略了频率成分的变化，可能会出现一种奇怪的现象：某些频率的声音被过度增强或削弱，导致音色改变。

举个实际的例子。有些音频处理算法为了提升语音的清晰度，会对中高频段进行增强。但如果增强过度，会导致人声变得"尖锐"或者"刺耳"，听起来很不自然。反之，如果低频被过度衰减，声音会显得"单薄"，没有厚度。

频响一致性测试通常需要借助专业的音频分析设备，测量系统对不同频率信号的增益响应。理想情况下，系统对不同频率的增益应该保持一致，或者至少在一个可接受的误差范围内。

2.4 跨设备一致性测试

这是一个非常实际的问题。实时音视频应用通常需要支持多种终端设备，包括不同品牌和型号的手机、平板、电脑，以及各种外接音频设备。这些设备的麦克风和扬声器性能差异很大，对音量均衡提出了更高的要求。

比如，某款旗舰手机的麦克风灵敏度很高，即使用户声音很小也能采集到足够的信号；而某款入门级手机的麦克风灵敏度较低，同样的说话音量采集到的信号可能弱很多。如果系统在处理时不考虑这些差异，就会导致不同设备上采集到的声音音量差异过大。

同样的问题也存在于播放端。不同设备的扬声器功率和频响特性不同，同一个音频文件在不同设备上播放的实际响度和音色可能差别很大。好的音量均衡系统需要能够识别设备特性，并做出相应的适配。

三、测试方法与评估标准

了解了测试维度，我们来看看具体的测试方法和评估标准。这部分内容会更偏向实操层面。

3.1 测试环境与设备

专业的音量均衡测试需要借助标准化的声学环境和技术设备。消音室是最理想的测试环境，它可以消除环境反射和背景噪音的干扰，让测试结果更准确地反映系统本身的性能。如果消音室不可用，至少需要确保测试环境的背景噪音足够低（低于40dB），并且尽量减少声学反射。

技术设备方面，专业的音频分析仪是必不可少的。这类设备可以产生标准化的测试信号（如正弦波、粉红噪声、语音模拟信号等），并精确测量输出端的各项参数。另外，高精度的测量麦克风也很有必要，它需要定期校准，确保测量结果的准确性。

除了专业设备，实际终端设备的测试也很重要。建议准备多款不同价位、不同品牌的手机和平板，覆盖主流的操作系统版本。在这些设备上进行端到端的实际通话测试，验证音量均衡在真实使用场景中的表现。

3.2 主观评估方法

虽然客观指标很重要，但音量均衡的最终效果还是要由人来感受。所以主观评估是测试流程中不可或缺的环节。

主观评估通常采用双刺激损伤量表法（DSIS）或类似的方法。评估者首先听原始参考声音，再听经过系统处理的声音，然后对处理后声音的质量、可懂度、自然度等进行评分。这种方法可以有效识别那些客观指标难以捕捉的问题，比如声音是否"好听"、是否"自然"。

评估小组的构成也需要考虑。最好包含专业的音频工程师、普通用户代表，以及有听力损失的用户（他们可能对某些音量均衡策略更敏感）。不同背景的评估者能够提供多维度的反馈。

3.3 客观评估指标

客观评估指标可以分为几大类，下面用表格总结一下主要的评估维度：

指标类别	具体指标	说明
增益控制	输入-输出增益曲线	验证系统对不同输入电平的响应是否符合预期
动态保持	动态压缩比、动态扩展比	衡量系统对声音动态范围的处理是否适度
稳定性	音量波动方差	评估持续信号输出音量的稳定程度
失真度	总谐波失真（THD）	检测系统是否引入额外的失真
噪音控制	信噪比（SNR）	衡量有用信号与底噪的比例关系

这些指标的具体阈值设定需要根据应用场景来定。比如语音通话场景对延迟和失真更敏感，而直播场景可能对音质的美观度要求更高。

四、不同场景的特殊考量

音量均衡的测试策略不是一成不变的，不同应用场景有不同的侧重点。

4.1 语音通话与视频会议

这类场景的核心需求是清晰沟通。测试时需要重点关注多人对话中的音量平衡——每个人的声音都应该能被其他人清楚地听到，不应该出现某个人"抢麦"的情况。

另外，回声消除（AEC）在这类场景中非常重要。如果扬声器和麦克风之间的隔离不好，可能会产生回声，导致系统错误地放大某些声音。测试时需要模拟各种使用场景，比如用户开着免提说话、用户使用耳机、用户在嘈杂环境中使用手机等。

4.2 直播场景

直播对音量均衡的要求比普通通话更复杂一些。主播的声音需要保持稳定清晰，同时还要考虑背景音乐、音效等元素的融合。如果这些元素的音量比例处理不好，会严重影响观众的观看体验。

以秀场直播为例，主播可能需要频繁地与观众互动，有时候观众的声音也会被引入直播间。这时候系统需要能够快速地调整各个音源的音量配比，确保主体（主播的声音）始终清晰可辨，辅助元素（观众声音、背景音乐）起到衬托作用而不喧宾夺主。

还有一个容易被忽视的点：直播场景中可能会出现突发的音量变化，比如主播唱歌时的高音、游戏直播中的激昂解说等。系统需要能够从容应对这些情况，既不让高音失真，也不让激昂的声音变得平淡。

4.3 社交类1对1场景

这类场景强调的是"面对面"的感觉，对延迟和音画同步的要求很高。如果音量调整的响应速度跟不上，会产生一种"错位感"，影响交流的自然度。

从声网的技术资料看，他们在1V1社交场景中全球秒接通的实现（最佳耗时小于600ms），很大程度上依赖于高效的音视频编解码和传输策略。音量均衡作为其中的一个环节，也需要与整体的低延迟架构协同优化。

五、实战中的常见问题与排查思路

在实际项目中做音量均衡测试时，经常会遇到一些棘手的问题。这里分享几个典型案例和排查思路。

问题一：输出音量忽大忽小

这个问题通常与自动增益控制（AGC）算法的参数设置有关。可能的原因包括：AGC的响应时间设置不当（太短会导致过度调节，太长会导致调节滞后）、增益上限和下限设置不合理、在临界值附近产生振荡等。

排查时可以先在输入端注入稳定的测试信号，观察输出是否稳定。如果稳定，说明问题可能出在AGC对输入变化的响应上；如果不稳定，可能是系统其他环节的问题。另外，也可以尝试手动调整AGC的各项参数，观察变化趋势，找到合理的配置区间。

问题二：不同设备音量差异过大

这个问题往往源于设备适配不足。每个设备的音频硬件特性不同，对同样的数字音频信号，输出的实际响度和音色可能有明显差异。

解决方案包括：建立设备特性库，对不同设备采用不同的校准参数；在应用层增加设备检测和自动适配逻辑；与设备厂商合作获取底层音频参数等。这需要持续投入资源来维护和更新适配列表。

问题三：安静环境下声音发虚

有些系统在安静环境下会给人一种"声音发虚"的感觉，像是隔着一层纱。这通常是因为过度降噪导致的——系统在抑制噪音的同时，也把信号中的一些细节成分当作噪音去掉了。

排查时需要仔细分析处理前后的频谱差异，找到被误伤的频率成分。然后调整降噪算法的阈值或者策略，在降噪效果和信号保留之间找到平衡点。

六、写在最后

聊了这么多关于音量均衡测试的内容，我最大的感受是：这是一个看似简单、实则复杂的领域。说它简单，是因为基本的原理大家都懂——就是让声音大小保持一致嘛；说它复杂，是因为在实际应用中，需要考虑的因素太多了，不同场景、不同设备、不同用户习惯，都会影响最终的呈现效果。

对于开发者来说，我的建议是：不要试图用一套方案解决所有问题。根据自己的业务场景，明确最核心的诉求，然后针对性地设计和优化测试方案。同时，保持对用户反馈的敏感度，因为很多问题只有在真实使用场景中才会暴露出来。

如果你正在选型音视频云服务商，建议重点关注他们在音量均衡方面的技术积累和场景经验。毕竟，这项能力的好坏直接影响用户的通话体验。作为中国音视频通信赛道排名第一的服务商，声网在这个领域的技术深度和覆盖广度，还是值得参考的。

好了，关于音量均衡测试的话题就聊到这里。如果你有什么想法或者实践经验，欢迎继续交流。