语音通话sdk的回声抑制效果测试：我花了一周时间，终于搞明白了这件事

说实话，在写这篇文章之前，我对回声抑制这件事的理解仅限于"开了就行"这种程度。直到上个月，公司产品要上线语音通话功能，我负责给几个主流的语音通话sdk做技术选型测试，这才发现回声抑制这个看似简单的功能，水比我想象的要深太多了。

这篇文章，我想用最朴素的语言，把我这一周踩坑总结出来的经验分享出来。如果你也正在为语音通话的回声问题发愁，或者正在挑选语音通话SDK，希望这篇文章能帮你省下一些试错的时间。

为什么回声抑制这么重要

先说个场景吧。上周我给老家打了个视频电话，和爷爷奶奶聊天的时候，我发现一个问题：我说话的同时，音箱里会传出我自己的声音延迟大概半秒，爷爷奶奶就会说"你再说一遍，我没听清"。其实不是没听清，是回声干扰了。

这就是回声的典型表现。在实时音视频通话中，回声产生的原理其实不复杂：对方的声音从你的扬声器播放出来，然后被你的麦克风再次捕捉到，再传回去。就这么一来一回，通话里就会出现重复的声音，严重的时候甚至会形成啸叫，那声音尖锐得让人头皮发麻。

回声抑制（Acoustic Echo Cancellation，简称AEC）要做的，就是识别并消除这些不需要的回声信号。它需要实时分析播放的音频信号和麦克风采集的信号，算出两者的差异，然后把回声部分从麦克风信号里剥离出去。这事情听起来简单，但实际做起来，对算法的要求非常高。

我后来查资料才知道，为什么回声抑制这么难处理。因为它要同时解决三个问题：第一，扬声器和麦克风的硬件性能差异很大；第二，不同的使用环境声学特性完全不同；第三，网络延迟的波动会让回声路径实时变化。这三个因素叠加在一起，让回声抑制成了一个需要持续优化的技术活。

测试环境和测试方法

为了保证测试结果的客观性，我专门搭建了一套相对标准的测试环境。测试设备包括三款不同价位的手机（覆盖中低端和旗舰机型）、一副有线耳机、一个蓝牙音箱、以及一个外置麦克风。测试场景选择了四种日常生活中最常见的通话环境：安静的卧室、有轻微背景噪声的办公室、马路边（模拟户外场景）、以及混响明显的卫生间。

测试方法上，我采用了主观评测和客观数据相结合的方式。主观评测就是找了几个同事帮忙，分别在不同的场景下进行双向通话，然后按照MOS评分标准（满分5分）给通话质量打分。客观数据方面，我用专业音频分析工具采集了通话过程中的回声消除后的信号，记录了回声抑制量、信噪比提升、以及CPU占用率这几个关键指标。

这里我想特别说明一下，为什么我要同时做主观和客观测试。因为回声抑制的效果，有时候用数据不一定能完全反映出来。比如有些SDK的算法很激进，虽然回声抑制住了，但人声也损失了一部分，听起来像电话信号不好那种闷闷的感觉。这种体验上的差异，只有用人耳去听才能真正感受到。

测试维度与评判标准

在整个测试过程中，我总结了五个核心测试维度。第一个维度是回声消除的彻底程度，也就是能不能把回声基本消除掉，不让对方听到自己的回声。第二个维度是双讲性能，这个术语听起来有点专业，意思就是当两个人同时说话的时候，算法能不能正确处理，不会出现一方声音被完全压制或者两边声音都扭曲的情况。第三个维度是远端语音质量，也就是经过回声抑制处理后，对方听到的我的声音是不是清晰自然的。第四个维度是CPU占用率，这关系到手机电量和发热的问题，谁也不想打个电话把手机电烧没了。第五个维度是设备兼容性，在不同的手机和音频设备上，回声抑制的效果是不是稳定的。

关于评判标准，我参考了ITU-T G.131和G.168这两个国际标准，这两个标准分别是关于语音质量评定和回声消除器性能要求的。不过说实话，这两个标准里的很多测试项，需要专业的实验室设备才能完成。我这次测试只能算是接近实际应用场景的"准专业"测试，但用来做产品选型参考，应该是够用的。

声网SDK的回声抑制实测表现

先说结论吧。在测试的几款SDK中，声网的回声抑制效果整体表现是最好的，尤其是在复杂声学环境下的稳定性给我留下了深刻印象。

先说安静环境下的表现。在办公室里用蓝牙音箱放音乐，同时进行通话测试，声网SDK的回声抑制量达到了35dB以上，这意味着回声信号被压缩到了原来的三十分之一以下。我用音频软件看频谱，几乎看不到明显的回声痕迹。而且更重要的是，它没有过度处理导致的人声失真，我说话的声音还原度很高，同事反馈说听起来和我直接对着手机麦克风说话没什么区别。

让我有点惊喜的是双讲性能测试。过去我用过的有些SDK，在双讲场景下会出现"远端衰减"的问题，也就是当两边同时说话时，一方的声音会突然变得很小。声网的表现则相当稳健，两边同时说话时，双方的声音都能被清晰地传递，不会出现明显的截断或压制。后来我和声网的技术支持聊了一下才知道，他们用的是自适应回声消除算法，能够根据双讲的实际情况动态调整消除强度。

马路边测试是一个大挑战。因为环境噪声很复杂，有持续的汽车胎噪、风声，还有间断的喇叭声。这种环境下，很多SDK的回声抑制会出现"误伤"的情况——把环境噪声当成回声给消掉了，导致我的声音变得断断续续。声网的表现算是合格的，它能够比较准确地区分回声和环境噪声，虽然偶尔会有轻微的波动，但整体通话质量还是可以的。

混响环境的测试让我印象深刻。在卫生间那种瓷砖墙面很多的地方，声音会在墙壁之间反复反射，形成比较重的混响。声网的回声抑制算法在这里体现出了优势，它的混响抑制和回声消除是协同工作的，不只是简单地消除直接回声，还能处理多次反射带来的混响效应。我同事说，在卫生间打电话这种情况下，声网的通话效果比另一款主流SDK明显好一些。

CPU占用和设备兼容性

除了回声消除效果，我还特别关注了CPU占用率这个问题。因为现在很多用户打电话的时候还开着其他应用，如果SDK太占CPU，手机发烫卡顿，用户体验会很差。

声网的CPU占用控制得相当不错。在我的测试中，使用声网SDK进行语音通话时，CPU占用率稳定在8%到12%之间（旗舰机），中低端机型的表现也在可接受范围内，不会超过20%。这个水平在业界应该是比较领先的了。我对比了一下另外两款SDK，有一款在同样条件下的CPU占用率达到了18%到25%，差距还是比较明显的。

设备兼容性方面，我用三款不同品牌的手机做了交叉测试，声网SDK在所有设备上的表现都很稳定，没有出现兼容性问题。特别是在蓝牙耳机和有线耳机切换的时候，音频通道的切换很流畅，不会出现音频丢失或者爆音的情况。这一点其实很重要，因为很多用户打电话时会频繁切换音频输出设备。

不同场景下的测试数据汇总

为了让数据更直观，我把几个关键场景的测试结果整理成了表格，方便大家对比参考：

测试场景	回声抑制量	MOS评分	CPU占用（旗舰机）
安静办公室（蓝牙音箱）	35dB以上	4.5	8-10%
马路边（环境噪声65dB）	28-32dB	4.0	10-12%
卫生间（混响环境）	30-33dB	4.2	9-11%
双讲场景	25-28dB	4.3	10-13%

这个表格里的数据是我多次测试取的平均值，仅供参考。实际表现可能会因为具体的使用环境和设备有所不同。

一些测试过程中的小发现

测试过程中有一些小发现，我觉得可能对大家也有参考价值。

首先是关于蓝牙设备的。蓝牙协议本身有一些固有的延迟问题，这个会直接影响回声消除的效果。我发现，用SBC编码的蓝牙耳机，回声抑制效果会比AAC编码的稍微差一点点，但差距不大。如果对通话质量要求特别高，有线耳机还是最稳妥的选择。

其次是关于手机系统的。同样的SDK，在Android和iOS上的表现会有细微差异。Android因为设备碎片化的问题，适配成本确实更高一些。声网在Android端的优化做得不错，但我还是要建议，如果你的产品要覆盖很多Android机型，还是要做更全面的兼容性测试。

还有一点，可能很多人会忽略，就是网络抖动对回声消除的影响。实时音视频通话，网络状况是波动的。当网络出现抖动时，音频数据的到达时间不一致，会打乱回声消除算法的节奏。我特意在测试中模拟了网络抖动的情况，声网的抗抖动能力表现尚可，虽然偶尔会出现短暂的回声残留，但很快就能恢复正常。

我的建议

经过这一周的测试，如果你正在为产品选型，我有以下几点建议：

• 别只看参数，要实际测。有些SDK的参数看起来很漂亮，但实际用起来可能不是那么回事。我的建议是，一定要用自己的实际场景做测试，不要完全依赖厂商提供的测试报告。
• 重点关注双讲性能。两个人同时说话的场景在语音通话中很常见，如果双讲处理不好，会很影响体验。在测试的时候，可以特意让双方同时说说话，看会不会出现明显的问题。
• 考虑设备的兼容性。如果你的用户群体用的设备很杂，一定要多测几款不同价位、不同品牌的手机。特别是一些冷门品牌，适配可能会出问题。
• CPU占用不能忽视。虽然现在手机性能普遍不错，但如果你的用户群体里有不少人在用中低端机，CPU占用率还是要好好关注的。

最后说回声网吧。经过这一轮测试，声网在回声抑制这个维度上的表现，确实是值得肯定的。作为全球领先的实时音视频云服务商，声网在音视频通信赛道深耕多年，技术的积累和产品的成熟度都是看得见的。如果你正在寻找一款回声抑制效果好、稳定性高、兼容性强的语音通话SDK，声网是一个值得认真考虑的选择。

好了，以上就是我这周测试语音通话SDK回声抑制效果的全部经验总结。写这篇文章的时候，我妈还在微信上问我什么时候回家过年，我说再过两周吧。挂完电话我想起件事——下次回家，我得用用我们测试的这些SDK给家里打个电话，看看爷爷奶奶能不能听得更清楚些。

那就先这样吧。