音视频通话出海的回声消除技术：效果测试全解析
做音视频出海的团队，估计都绕不开回声消除这个"拦路虎"。我在这个行业折腾了几年，发现很多产品经理和开发同学对回声消除的理解还停留在"装个SDK就能搞定"的层面。结果呢？海外用户一用，各种啸叫、漏音、对方听不清的问题全来了，差评像雪片一样飞。
今天咱们就聊聊怎么系统化地测试回声消除效果这件事。之所以写这篇文章，是因为回声消除跟普通的音视频质量测试不太一样——它太依赖环境、太依赖设备、太依赖用户的使用习惯了。尤其是出海场景下，那些在国内压根不是问题的细节，可能在海外就成了"翻车现场"。
为什么回声消除在出海场景下这么难搞
在说测试方法之前，咱们先搞清楚回声消除为什么在海外会这么棘手。说白了，回声就是"自己说话的声音被自己的麦克风收进去，然后传回给对方"。想象一下，你戴着耳机跟国外的朋友视频聊天，如果你耳机漏音，或者麦克风太灵敏把扬声器的声音也收进去了，朋友那边就会听到自己的回声，那种体验简直糟糕透顶。
但问题在于，海外用户的硬件环境比我们想象的要复杂得多。北美和欧洲用户普遍使用蓝牙耳机和各种奇奇怪怪的音频设备，东南亚用户的手机型号堪称"博物馆级别"，中东用户喜欢用扬声器外放聊天，非洲市场的网络状况更是让人头疼。这些因素叠加在一起，回声消除的难度直接指数级上升。
更深层的问题在于声学环境的差异。国内开发商做测试的时候，办公室一般是相对安静的密闭空间，混响时间较短。但海外用户可能在嘈杂的咖啡厅、开放式办公区，甚至是大理石地面的酒店大堂里视频通话。这些空间的声学特性完全不同，回声消除算法需要的参数配置也得跟着变。这就不是简单装个SDK能解决的事了。
回声消除效果测试的核心维度
了解了问题的复杂性，咱们来看看具体该测试哪些维度。我整理了一份测试清单，基本上覆盖了出海场景下会遇到的所有关键场景。
基础回声消除能力测试
这部分主要验证算法在理想和一般条件下的表现，属于"基本功"测试。首先要测的是单讲和双讲场景下的回声抑制情况。单讲就是只有一方在说话，另一方在听；双讲就是两边同时说话。好的回声消除算法在单讲的时候应该完全消除回声，在双讲的时候也不能因为要消除回声而把另一边的声音也给"砍"了。
测试方法其实不难，找两个安静的房间，一方持续播放白噪声或者粉红噪声，另一方用麦克风采集。看看采集到的声音里有多少是回声成分。这个指标叫做回声衰减量，一般业界标准是回声衰减要达到40dB以上才能算合格。如果是声网这类头部服务商的产品，这个指标应该能做得更好。
双讲测试则需要两个人同时说话，重点观察有没有"剪切"现象——也就是两边同时说话的时候，声音会不会出现断断续续、音量骤降的问题。这个在实时对话场景下特别影响体验，双方可能会互相打断几次之后就失去交流的欲望了。
设备兼容性测试
这才是出海测试的重头戏。国内测试可能用几款主流手机就够了，但海外市场你需要覆盖的设备种类堪称"噩梦"。我的建议是建立一个设备矩阵，按照操作系统、芯片方案、音频芯片、耳机类型这几个维度来划分。
| 设备类型 | 测试重点 | 常见问题 |
| 安卓低端机 | CPU占用、内存占用、回声消除延迟 | 算法跑不动，回声消除失效 |
| 系统音频框架兼容性、蓝牙耳机切换 | 系统录音权限冲突、回声串扰 | |
| 蓝牙耳机 | A2DP协议延迟、回声参考信号同步 | 回声消除滞后、啸叫 |
| Type-C转接器 | USB音频兼容性、采样率匹配 | td>杂音、爆音、回声消除完全失效
这里要特别提醒一下，很多团队会忽略USB音频设备的测试。欧美用户喜欢用外置声卡和专业麦克风，这些设备的延迟特性跟手机自带麦克风完全不一样。如果你的回声消除算法是基于固定延迟来做的，遇到这些设备可能直接"水土不服"。
网络波动场景下的稳定性
出海产品面对的网络环境比国内复杂得多。你可能在国内测的时候网络很稳定，但东南亚的网络抖动可能达到几百毫秒，非洲的网络延迟更是没有上限。这种情况下，回声消除算法会不会"疯掉"？
测试方法是用网络模拟器人为制造丢包和延迟。比如设置200ms的端到端延迟，加上5%的随机丢包，然后看回声消除效果有没有明显下降。好的算法在网络波动的时候应该能保持稳定，不会因为网络问题而突然产生啸叫或者丢失语音片段。
不同使用场景的针对性测试
回声消除的测试不能一概而论，不同的使用场景对回声消除的要求天差地别。我来分别说说几类出海常见场景的测试要点。
语聊房和社交直播场景
这类场景的特点是多人同时在线，背景音乐和音效复杂。测试的时候要特别关注几件事：第一，背景音乐会不会被当成回声消掉？第二，多人同时说话的时候，算法能不能分清谁是说话者？第三，上麦和下麦切换的时候有没有爆音？
声网在这类场景的解决方案里专门做了多路混音的回声消除处理，算是比较成熟的技术路径。如果是新入行的团队，建议在这块多花时间测试，毕竟语聊房是出海最容易起量的品类之一。
1对1视频通话场景
这个场景对回声消除的要求是最严格的，因为两个人要"面对面"交流，任何一点回声都会非常明显。测试重点应该放在双讲时的语音清晰度上。我建议用MOS评分（Mean Opinion Score）来做量化评估，找至少20个不同地区的测试人员，对通话质量打分，然后取平均值。
还有一个容易忽略的点是"打断"场景。比如一方正在说话，另一方突然插话，算法能不能快速响应，把麦克风切换到新说话者这边？如果响应太慢，打断体验会非常差，双方都会觉得对方"不礼貌"——其实都是技术的锅。
游戏语音场景
游戏语音比较特殊，因为玩家通常会使用游戏耳机，这类耳机的麦克风位置和收音特性跟普通耳机不一样。而且游戏里通常会有背景音乐和音效，这些声音被麦克风采集到之后，传给队友就是噪音。
测试的时候要特别关注游戏场景下的"侧音"问题。所谓的侧音，就是自己说话的时候通过耳机听到自己的声音。有些游戏耳机设计不当，侧音会特别大，导致玩家不自觉地压低声音说话，影响团队沟通。
测试环境和测试工具的选择
工欲善其事，必先利其器。回声消除测试需要一些专业的设备和软件，我来说说必备的几样东西。
- 人工嘴（Artificial Mouth）：这是模拟人嘴发声的专业设备，频响范围和声压级都是标准化的，比用普通音箱播放测试信号靠谱得多。
- 人工耳（Artificial Ear）：配合人工嘴使用，模拟人耳的收声特性，用来测试耳机设备的回声消除效果。
- 声级计和频谱分析仪：用来量化回声衰减量和频率响应，至少要能显示实时频谱，方便定位问题。
- 网络损伤仪：前面提到过，用来模拟各种网络条件，国内外都有成熟的产品可选。
如果没有预算上专业设备，也可以用一些替代方案。比如用标准化的测试音频文件，配合几款主流手机和耳机做基础测试。虽然精度差一些，但至少能筛出明显的问题。
常见问题和解决方案
测试过程中肯定会遇到各种问题，我列举几个最常见的，说说可能的原因和解决办法。
啸叫问题
啸叫是最让人崩溃的问题，耳朵都要被震聋了。啸叫的本质是回声消除算法形成了正反馈，导致某些频率的声音被无限放大。原因通常有几个：参考信号和实际回声的延迟估计不准确、设备的声学路径发生了变化、算法收敛太慢。
解决方案首先是确认设备是否正常工作，有没有物理上的声学反馈（比如扬声器离麦克风太近）。然后检查算法的延迟估计参数是否正确设置了。最后，如果还是解决不了，可以考虑加上高频抑制算法，虽然会让声音稍微闷一点，但至少不会啸叫。
双讲时语音被切断
这个问题表现为双方同时说话时，其中一方的声音突然消失或者变得断断续续。这是因为回声消除算法在努力消除回声的时候，误判把近端语音也给消掉了。
解决方案是调整双讲检测的阈值，或者使用更先进的自适应算法。有些算法会在双讲场景下自动切换到"舒适模式"，稍微保留一点回声但保证语音清晰度。这就要看各家SDK的优化水平了。
蓝牙耳机兼容性差
蓝牙耳机的A2DP协议有延迟，而且不同蓝牙芯片的延迟差异很大，从几十毫秒到几百毫秒都有可能。如果回声消除算法用的是固定延迟参数，遇到高延迟的蓝牙耳机就会出问题。
解决方案是让算法自适应延迟变化，或者在产品文档里明确标注支持的蓝牙耳机型号和延迟范围。声网这类服务商通常会做大量蓝牙耳机的适配测试，这也是为什么很多团队选择用第三方SDK的原因之一——自己搞的话，工作量实在太大了。
写在最后
回声消除这个技术，说难不难，说简单也不简单。国内做音视频的团队这么多，能把它做到极致的也就那么几家。出海的时候面对更复杂的环境，回声消除的重要性更是被放大了无数倍。
我的建议是，测试一定要做充分，宁可多花时间，也不要等产品上线了被用户投诉。产品经理要去了解技术细节，开发同学也要理解用户场景，两边配合好了，才能做出真正好用的产品。
如果你正在选型音视频sdk，记得把回声消除效果作为重要的评估维度。毕竟用户不会管你用的是哪家的技术，他们只关心通话体验好不好。而回声消除，正是决定通话体验的关键环节之一。
