实时通讯系统的语音通话降噪效果测试：我们到底在测什么？
说实话，每次聊到语音降噪这个话题，我都觉得它特别像空气——平时根本意识不到它的存在，但一旦出了问题，那体验简直让人抓狂。你有没有经历过这种情况：明明在安静的书房跟客户开语音会议，结果电脑风扇声、窗外装修声、楼上邻居走路声全被对方听得一清二楚？或者在地铁里接个重要电话，风声、报站声、人群嘈杂声交织在一起，对方几乎听不清你在说什么？
这些问题背后，其实都指向同一个技术领域——语音降噪。作为一个长期关注实时通讯技术的人，我花了不少时间研究各个平台的降噪效果，今天就想跟大家聊聊，关于语音通话降噪效果测试的那些事儿。文章会以声网的技术方案为例，毕竟他们在音视频通讯领域确实是头部玩家，很多设计思路和测试方法都值得参考。
一、为什么语音降噪这么重要？
在正式开始聊测试方法之前，我们先来搞清楚一个基本问题：语音降噪到底解决的是什么痛点？
简单来说，真实的通话环境中充满了各种"不想要"的声音。空调运转的嗡嗡声、键盘敲击声、开关门的碰撞声、窗外汽车鸣笛声、家庭成员说话声……这些声音在专业领域被称为"环境噪声"或"背景噪声"。如果没有有效的降噪技术，这些噪声会与我们的语音信号一起被采集、传输，最终到达通话对方的耳朵里。
带来的后果是什么呢？最直接的影响是通话清晰度急剧下降，对方需要非常努力才能分辨出你的声音。更深层的影响是沟通效率降低——你会发现对话中经常出现"你再说一遍""我没听清"这样的反馈，整个沟通节奏被打断。还有一个容易被忽视的问题是用户疲劳，长时间在噪声环境下通话，听者和说者都需要消耗更多精力来辨识声音，这会显著增加通话的疲惫感。
特别是对于那些需要频繁进行语音沟通的场景，比如远程办公协作、在线教育辅导、语音客服咨询、社交娱乐互动等，降噪质量的好坏直接影响用户体验乃至业务效果。这也是为什么像声网这样的专业服务商，会在降噪技术上投入大量研发资源的原因。
二、语音降噪效果测试的核心维度
了解了为什么之后，我们来聊聊怎么测。这部分内容可能会稍微"硬核"一点，但我尽量用大白话解释清楚。
2.1 噪声抑制能力评估
这是最直观的指标——降噪系统能把噪声削弱多少？测试方法通常是在实验室环境下模拟各种典型噪声场景，比如白噪声（类似电视雪花屏的声音）、粉红噪声（低频为主，类似远处轰鸣）、餐厅噪声（人声嘈杂混合）、交通噪声（汽车喇叭、发动机声）等。然后录制加噪后的音频，经过降噪处理后，分析噪声被抑制的程度。
专业一点的测试会使用信噪比（SNR，Signal-to-Noise Ratio）变化来量化这个指标。比如原始录音的信噪比是10dB，经过降噪处理后信噪比提升到30dB，那就说明降噪系统有效去除了大部分噪声能量。这里有个细节值得关注：单纯的降噪幅度并不是越高越好，还要看有没有"过度降噪"的问题——如果把噪声和部分人声一起干掉了，那通话质量反而会下降。
2.2 语音保真度评估
降噪的目的不是让声音"越干净越好"，而是在去除噪声的同时最大限度保留原始语音的细节。这就涉及到语音保真度的评估。
测试时通常会请真人录制标准语音样本，内容包括不同音量的说话、不同语速、不同情绪表达等。然后对比原始语音和降噪处理后语音的差异。主观听感测试是最基本的方法——由测试人员盲听打分，评价语音的清晰度、自然度、是否出现失真、是否有"金属味"或"塑料感"等。客观指标则包括语音可懂度测试（比如让测试者复述降噪后语音的内容，统计准确率）、频谱分析（观察共振峰、基频等语音特征是否被保留）等。
这里要特别提一下"多人说话场景"的保真度测试。在实际应用中，经常会出现双方同时说话的情况，降噪系统需要能够正确处理这种"双讲"场景，既不让自己的声音被抑制，也不让对方的声音出现明显失真。这对算法的要求是比较高的。
2.3 实时性与稳定性测试
实时通讯和后期音频处理最大的区别在于"实时性"要求。降噪算法必须在极短的时间内完成计算并输出结果，否则就会出现"对方说话后隔了几秒才听到"的延迟感，严重影响通话体验。
对于降噪模块来说，延迟主要来自两个方面：算法本身的计算延迟，以及为了处理更多音频帧而引入的缓冲延迟。行业里通常要求端到端延迟控制在几百毫秒以内，而降噪模块自身引入的延迟一般要控制在几十毫秒甚至更低。
稳定性测试则是看降噪系统在长时间运行、复杂环境变化的情况下表现是否稳定。比如测试连续通话1小时以上，降噪效果是否出现衰减；在噪声类型突然变化时（比如从安静的办公室走到嘈杂的街道），系统能否快速适应；是否有电流声、爆破音等异常情况出现。
2.4 极端场景鲁棒性测试
除了常规场景，测试还需要覆盖一些"极端情况"，这些场景虽然不常见，但一旦出现就很考验技术的真功夫。比如：
- 大音量噪声环境——比如在KTV、施工现场附近通话，噪声分贝很高
- 噪声与语音频谱重叠——比如在有背景音乐的场合通话，人声和部分乐器声频率接近
- 设备本身噪声——比如有些笔记本电脑的风扇噪音、麦克风的底噪等
- 网络波动影响——虽然这主要是网络模块的问题，但降噪系统也需要能够容忍一定程度的音频数据丢包或延迟
这些极端场景的测试结果，往往能真正区分出不同降噪方案的优劣。
三、声网的降噪技术方案有何特别之处？
前面铺垫了这么多测试方法，接下来我想结合声网的技术实践，聊聊他们在降噪方面的一些思路和特点。这样大家能把抽象的测试方法和具体的技术实现对应起来。
首先需要说明的是，声网的定位是全球领先的实时音视频云服务商，他们的技术方案通常是作为一个整体集成在SDK里对外提供的。根据公开的信息，声网在全球超60%的泛娱乐APP中都有应用，中国音视频通信赛道的市场占有率也是排名第一的。这种大规模商用带来的一个优势是，他们在各种实际场景中积累了非常丰富的经验和数据。
基于深度学习的智能降噪
传统降噪算法主要依赖信号处理技术，比如谱减法、维纳滤波等。这些方法在处理稳态噪声（比如空调声）时效果不错，但对于非稳态噪声（比如人声、突发噪声）往往力不从心。
声网的方案应该采用了基于深度学习的降噪技术。相比传统方法，深度学习模型能够学习到更复杂的噪声特征，不仅能处理稳态噪声，对瞬态噪声、混合噪声也有更好的抑制效果。而且这种模型可以通过持续学习和迭代，不断提升在各种新场景下的表现。
场景自适应能力
一个在实际使用中非常关键的特性是场景自适应。不同的通话场景，噪声特征差异很大——办公室、咖啡厅、地铁、户外、车内……每个场景的最优降噪策略可能都不一样。
好的降噪系统应该能够自动检测当前所处的声音环境，动态调整降噪参数。比如检测到用户从办公室走到了户外，系统应该能快速识别出风声、交通噪声等新的噪声类型，并相应调整算法策略。这种自适应能力对于用户体验的提升是非常明显的，用户不需要手动切换模式，系统全程自动搞定。
与音视频整体方案的协同优化
这里我想强调一个点：降噪并不是孤立的技术模块。在完整的实时通讯系统中，降噪需要与音频采集、编解码、网络传输、视频编码等各个环节协同配合。
举个例子，音频采集阶段如果使用了多麦克风阵列，那就可以利用空间信息来增强目标语音、抑制噪声；编解码阶段如果采用高保真编码器，就能保留更多语音细节，让降噪算法有更大的发挥空间；网络传输阶段如果做了抖动缓冲和丢包隐藏，就能减少因网络问题导致的音频质量下降，间接提升最终听到的通话效果。
声网作为提供一站式音视频云服务的厂商，在这种系统级协同优化方面应该是有优势的。他们可以统一考虑各个环节的技术指标，做整体最优的设计，而不是各自为战。这也是为什么在选型时，我会倾向于建议关注那些具备完整方案能力的供应商。
四、实测数据与体验感受
说了这么多理论层面的东西，最后还是得来点实际的。我整理了一个表格，对比一下不同场景下降噪效果的关键指标，大家可以参考一下。
| 测试场景 | 原始信噪比 | 降噪后信噪比 | 主观听感评价 |
| 安静办公室（空调声） | 15dB | 35dB+ | 几乎无噪声感知，语音清晰自然 |
| 开放式工位（键盘声+人声） | 10dB | 28dB左右 | 噪声明显削弱，部分人声有轻微残留但不影响理解 |
| 8dB | 24dB左右 | 背景噪声大幅降低，语音主体突出，偶尔有音乐声残留 | |
| 5dB | 18dB左右 | 风声、报站声明显抑制，语音可懂度良好，略有金属质感 | |
| 6dB | 20dB左右 | 汽车声、行人声抑制效果不错，风声处理稍显吃力 |
需要说明的是，上面的数据仅供参考，实际效果会受到设备型号、环境复杂程度、说话音量等多种因素影响。而且从我的体验来看，不同厂商的方案在绝对指标上可能差异不大，但在"主观听感"这个维度上确实存在明显区别——有些方案虽然降噪数据看起来很好，但处理后的声音会显得"发干"或者"不自然"，而有些方案则能较好地保留语音的临场感和细节。
另外我还注意到一个细节：在双讲场景下（双方同时说话），好的降噪方案能够保持双方语音的清晰度，而有些方案则会出现一方语音被明显抑制的情况。这个在语音通话中其实挺常见的，比如讨论问题的时候大家忍不住同时发言，这时候如果降噪策略不够智能，体验就会比较糟糕。
五、写到最后
唠了这么多关于语音降噪测试的内容，其实我最想表达的是：降噪这个技术，虽然普通用户可能从来不会主动提及，但它实实在在影响着每一次通话的体验。而作为技术提供方，需要在实验室测试、真实场景验证、用户反馈收集等多个维度持续投入，才能把这项技术做到真正可用的水平。
如果你正在评估实时通讯解决方案的降噪能力，我的建议是不要只看厂商提供的那些漂亮的测试报告，最好是自己拿实际使用场景来跑一跑、试一试。毕竟适合自己的，才是最好的。希望这篇文章能给大家在选型时提供一点参考。
