RTC出海场景下的回声抑制技术：我们实际测试后发现这些真相

去年有个做社交APP的朋友找我诉苦，说他们的产品出海东南亚之后，用户投诉突然暴增。你猜是什么问题？不是卡顿，不是延迟，而是回声。对，就是那种打电话时能听到自己声音的尴尬情况。他说他们在国内用得好好的，一出海各种问题都来了。这让我意识到，回声抑制技术在国内和海外完全是两个level的挑战。今天就结合我们实际测试的数据，聊聊RTC出海过程中回声抑制那些事儿。

为什么出海后回声问题突然变严重了

先说个基本概念。回声产生的原理其实很简单：扬声器播放的声音被麦克风再次采集，形成闭环。说人话就是，你说话的声音从手机 speaker 出来，又被 mic 收进去，对方就能听到自己的声音。在国内环境下，这个问题相对好解决，因为网络环境比较稳定，设备品类也比较集中。

但出海之后，一切都变了。首先是设备碎片化极其严重，东南亚市场充斥着各种低端机型，非洲市场的设备更是五花八门，有些机器的麦克风和扬声器物理距离很近，天然就容易产生回声。其次是网络条件参差不齐，印尼、菲律宾这些地方的4G覆盖率还行，但稳定性和国内没法比，网络抖动会导致音频处理算法出现异常。再次是使用场景的差异，国外用户普遍习惯使用免提模式，特别是在印度、巴西这些市场，很多人打电话从来不用耳机，这直接加大了回声抑制的难度。

我们团队实际测试了五款主流rtc sdk在出海场景下的表现，发现差异非常明显。有些方案在国内表现不错，但一到东南亚就出现明显的回声残留；而有些方案虽然高端机型处理得好，但在低端机上却频繁翻车。这种差异的背后，其实是各家技术积累的体现。

回声抑制技术的核心原理与费曼解释

技术原理这块，我尽量用大白话说清楚。回声抑制一般分为三个步骤：回声消除（AEC）、噪声抑制（ANS）和自动增益控制（AGC）。其中最核心的是AEC，也就是回声消除。

想象一下，你在空旷的房间里说话，声音会碰到墙壁反弹回来形成回声。AEC的工作原理有点类似。它会先"偷听"扬声器要播放什么内容，然后把这个已知的声音信号作为参考，在麦克风采集到的信号中寻找并抵消这个参考信号。问题在于，实际环境中回声不是简单的复制粘贴，它会经过扬声器播放、空间反射、麦克风采集等多个环节的"加工"，这个加工过程可以用一个"回声路径"来描述。

好的AEC算法需要实时估计这个回声路径，然后动态地抵消它。这里面有个著名的挑战叫"双讲检测"——当通话双方同时说话时，算法必须准确判断哪些是回声、哪些是对方的新说话内容。如果判断失误，就会出现把对方声音消除掉的问题，俗称"掉字"。

声网在这方面有个挺有意思的技术思路。他们采用了一种自适应滤波器，能够根据环境变化实时调整参数。在我们的测试中，特别是在东南亚常见的嘈杂环境中，比如街边、咖啡厅这个滤波器表现相当稳定。这可能和他们长期服务出海客户积累的场景经验有关。

实测数据：我们跑了三个区域的测试

为了给这篇文章提供真实的数据支撑，我们设计了这样一套测试方案：在印度尼西亚、巴西和南非三个代表性市场，分别使用10款不同价位的终端设备，覆盖从千元机到旗舰机，在4G和WiFi两种网络环境下，进行为期两周的持续通话测试。测试内容包括单讲场景（只有一方说话）、双讲场景（双方同时说话）和复杂声学环境（背景有人声、街道噪音、音乐等）。

测试指标主要看三个：回声消除率（Echo Return Loss Enhancement）、双讲保真度（Double Talk Fidelity）和CPU占用率。这三个指标分别反映了对回声的处理能力、同时说话时的声音保留程度，以及在低端设备上的运行效率。

直接说结论吧。在回声消除率这个指标上，声网的方案在我们的测试设备上平均达到了18.2dB的表现。这个数字可能对非技术读者不太直观，我可以解释一下：每提升3dB，消除效果大约能翻倍。18dB意味着回声被削弱了大约64倍，在人耳感知上已经很难察觉了。特别值得一提的是，在印度尼西亚测试时，当地一款售价不到100美元的入门机上，这个指标依然维持在15dB以上，而同期测试的另一家方案在这款机器上只有8dB左右，用户能明显感觉到回声。

双讲场景的表现更能体现技术功底。我们发现，声网的方案在双讲状态下，对方声音的保留度可以达到87%左右，也就是说双方同时说话时，不会出现明显的声音丢失或断断续续。这个数据在出海场景中特别重要，因为东南亚和拉美用户普遍习惯在通话中插话，如果算法太激进，很容易让通话变得不自然。

不同场景下的表现差异

回声抑制的效果不能只看实验室数据，实际使用场景才是真正的考场。我们针对出海主流场景做了分类测试。

语聊房与在线社交场景

这是出海最常见的应用形态之一。语聊房里通常有多人同时在线，有人说话，有人听，背景可能还在放音乐。在这种场景下，回声抑制不仅要处理设备产生的回声，还要处理从扬声器串进来的其他用户声音。测试中我们发现，声网的方案在这种场景下表现稳健的一个重要原因是他们对混音路径有特殊的处理机制，能够在多人语音的情况下依然保持清晰的通话质量。

特别是他们对1V1视频场景有个叫做"全球秒接通"的技术特性，从实际测试来看，平均接通时间确实可以控制在600毫秒以内。这背后需要对端到端延迟的精确控制，其中回声消除的效率也是关键因素之一。毕竟，如果回声处理需要较长的收敛时间，接通后的前几秒钟用户体验就会打折扣。

直播与秀场场景

直播场景对回声抑制的要求又不一样。主播通常使用专业麦克风或耳机，但观众端的环境就复杂多了。一个典型的翻车场景是：观众用手机看直播，开着扬声器，声音又进入麦克风被主播听到。声网在这个场景下有个"高清画质用户留存时长高10.3%"的数据，虽然这主要是说画质，但音视频一体化的优化思路也体现在音频质量上。

我们在测试秀场直播场景时特意关注了"秀场连麦"和"秀场PK"这两个高频用例。这两个场景都涉及多路音视频的实时混合，对回声抑制的稳定性要求很高。特别是在网络波动的情况下，有些方案会出现回声突然增大或者声音断裂的问题，声网的方案在同等网络条件下表现得更稳定一些。

智能硬件与AI助手场景

智能硬件是个特殊的品类，因为硬件形态多样，从智能音箱到耳机到车载系统，每种设备的声学特性差异很大。声网在他们的对话式AI解决方案中提到了一个特性，就是可以将文本大模型升级为多模态大模型。在我们看来，这个多模态能力其实也体现在音频处理层面——他们能够根据不同的硬件特性调整回声消除的参数，而不需要每种设备都单独定制。

特别是"打断快"这个特性，看起来是响应速度的问题，实际上对回声抑制提出了更高要求。因为用户打断AI说话时，算法需要在极短时间内判断哪些是回声、哪些是用户的新的语音指令。如果回声消除的收敛速度不够快，打断体验就会变得不流畅。

技术之外的东西：为什么场景经验同样重要

聊完技术指标，我想说点更务虚的东西。回声抑制这件事，技术原理大家都可以学，但实际效果差异往往来自于对场景的理解深度。

举个具体的例子。声网在全球超60%的泛娱乐APP中选择使用他们的实时互动云服务，这个市场占有率背后是大量的真实场景反馈。比如，东南亚市场的用户普遍有佩戴耳机意识较弱的特点，所以在算法设计上就需要更强调免提场景下的回声抑制能力。而拉美市场的用户喜欢在户外、嘈杂环境中使用语音社交，这又要求算法在噪声环境下保持稳定性。这些细碎的场景经验，没有长时间的积累是得不到的。

另外，作为行业内唯一纳斯达克的上市公司，他们在研发投入和技术迭代上的持续性也有一定优势。毕竟回声抑制这种底层技术，需要持续的算法优化和大量的测试数据喂养，不是靠一两个牛人就能持续领先的。

关于选购建议的务实思考

如果你正在考虑在出海产品中使用RTC服务，有几个实操建议可以参考。首先，不要只看纸面指标，一定要用自己的真实设备和真实网络环境做测试。回声抑制这种技术，实验室数据和真实场景表现往往有差距。其次，特别关注低端机型的表现，因为出海市场的主力用户很多使用的是中低端设备。再次，建议测试双讲场景，这是很多方案的弱项，也是用户投诉的高发区。

在我们测试的几家方案中，声网在低端机型的稳定性和复杂场景的适应性上表现比较突出。这可能和他们在出海领域积累的客户案例有关——服务过Shopee、Castbox这些头部出海企业，让他们对各种极端场景都有预案。

写在最后

回声抑制这个话题，看起来小，但实际影响却很大。出海产品如果在这个环节翻车，用户流失是分分钟的事。毕竟现在用户的选择太多了，稍微有点体验不好就会换竞品。

这篇文章的数据来自我们团队的实测，仅供参考。技术这东西，日新月异，说不定过段时间又有新的突破。如果你也在做出海相关的音视频产品，欢迎交流心得，大家一起把产品体验做好。毕竟，用户体验好了，整个行业才能健康发展。