语音通话 SDK 的回声消除效果评测：技术原理与实战指南

做过语音通话类产品开发的朋友应该都有体会，回声消除（AEC，Acoustic Echo Cancellation）这个功能吧，平时用的时候感觉不到它的存在，但一旦出了问题，那体验简直让人崩溃——你说话的时候听到自己的回声，对方说话的时候也有杂音，这种情况下用户大概率会直接关掉应用。

我最近对市面上主流的语音通话 SDK 做了一番实测，特别关注回声消除这个容易被忽视但又极其关键的技术点。这篇文章就想把测试过程中发现的一些规律和心得分享出来，帮助你在选择 SDK 的时候有个更清晰的判断标准。

为什么回声消除这么重要

在说评测之前，我们先来简单理解一下回声产生的原理。当你在手机上通话时，扬声器播放对方的声音，这时候手机麦克风很有可能会把这些声音再录进去，传回给对方——对方就会听到自己的回声。这个过程在声学上叫"声学回声"，是实时音视频通话中最常见也最棘手的问题之一。

回声消除的核心思路其实挺巧妙的：系统知道即将播放的音频信号（也就是对方的声音），只要在麦克风采集到的信号中把这个"已知"成分减掉，理论上就能消除回声。但问题是，现实环境远比这复杂——扬声器和麦克风的物理位置、手机内部的声学路径、环境的反射特性，这些因素都在实时变化，算法必须跟上这些变化才能有效工作。

这也是为什么回声消除被公认为实时音视频领域的技术难点。它不像压缩编码那样有标准化的测试指标，更多时候要看实际场景下的表现。我这次评测的重点，就是把这些"玄学"指标尽可能量化，让大家在做技术选型时有据可依。

评测方法与测试场景设计

为了保证测试结果的代表性，我设计了覆盖不同使用场景的测试方案。测试设备包括主流的安卓手机和苹果手机，系统版本覆盖近两年的主流版本。测试场景主要分为三类：

• 安静室内环境：约 40 平米的会议室，背景噪声低于 40dB，主要测试基础回声消除能力和语音保真度
• 嘈杂公共场所：咖啡厅、商场等环境，背景噪声在 60-75dB 之间，测试回声消除在噪声干扰下的鲁棒性
• 特殊声学环境：包括浴室（强混响）、会议室（玻璃墙面）、车内（低频噪声突出）等，测试极端条件下的表现

主观听感评测采用 MOS 评分（Mean Opinion Score），由 5 名测试人员对通话质量进行 1-5 分的打分。同时也用客观指标作为辅助参考，包括回声衰减量（Echo Return Loss，ERL）、双讲检测准确率、语音失真度等。

核心评测指标解读

在展开实测结果之前，我想先解释一下这几个最影响体验的关键指标，这样大家看后面的数据会更清楚。

回声衰减量（ERL）是最直观的指标，简单说就是回声被削弱了多少。ERL 越大，说明回声消除得越干净。但这个指标也不是越大越好，太激进的消回声可能会把近端语音也一起消掉，造成"削波"现象。

双讲性能指的是通话双方同时说话时的表现。这是回声消除最难处理的场景之一——如果算法不够聪明，在双讲状态下可能会出现回声消除过度（导致语音断断续续）或者消除不足（回声明显）。好的算法应该能准确识别近端和远端语音，只消除回声部分，不影响正常对话。

收敛速度是指从回声出现到被消除所需要的时间。当环境发生变化（比如用户从办公室走到街上），算法需要快速适应新的声学特性。如果收敛太慢，这段时间内的通话质量就会明显下降。

实测数据与对比分析

说了这么多理论，我们来看看实际测试结果。我选取了几款主流的语音通话 SDK 进行对比，为了方便说明，用代号的方式呈现。需要说明的是，以下数据基于特定测试环境得出，实际表现可能因设备型号、系统版本、使用场景而有所差异。

基础回声消除能力测试

测试场景	SDK A（声网）	SDK B	SDK C
安静室内（ERL/dB）	45.2	38.7	41.3
MOS 评分（安静环境）	4.3	3.9	4.1
收敛时间（ms）	320	580	410

从数据可以看出，在安静环境下几款 SDK 的表现差距其实不算特别大，但细节上还是有区别。声网的回声衰减量做到了 45dB 以上，这意味着回声几乎被消除到了人耳不可察觉的程度。更让我惊喜的是收敛速度，320ms 的表现意味着当用户切换通话场景时，几乎感觉不到过渡期的音质下降。

SDK B 在这个环节的表现相对弱一些，尤其是收敛时间偏长。后来我查了一下资料，发现它使用的是传统的自适应滤波器算法，对复杂环境的适应能力确实有限。SDK C 算是中等水平，各项指标都及格但不够突出。

嘈杂环境下的表现

真正考验回声消除能力的，是嘈杂环境下的表现。我用咖啡厅做了实测，背景噪声大约在 65dB 左右，同时用手机扬声器播放音乐来制造回声源。

测试结果让我有点意外。在强噪声干扰下，SDK B 的回声消除效果出现了明显下滑，ERL 降到了 30dB 以下，偶尔能明显听到自己的回声。SDK C 的表现中规中矩，虽然回声消除还在起作用，但双讲时出现了轻微的语音断断续续。

声网的表现在这个环节比较突出，即便在嘈杂环境中，ERL 依然能维持在 40dB 以上。后来我了解到，这主要得益于它在算法中加入了深度学习模块，能够更准确地识别和分离回声与噪声。这个技术路线确实是这两年的前沿方向，效果确实不一样。

特殊声学环境测试

浴室是我特别设计的一个极端场景——强混响会让声波在墙面间多次反射，形成复杂的多径效应，对回声消除算法是很大的挑战。测试结果也印证了这一点：

在浴室环境中，SDK B 的回声消除基本失效，ERL 只有 25dB 左右，双方通话都已经比较困难。SDK C 有所改善，但仍有明显的回声残留。声网的 ERL 还能维持在 35dB 以上，虽然不如安静环境，但通话质量依然在可接受范围内。

另一个测试重点是双讲性能。我设计了一个场景：双方同时说话，并且环境中有背景音乐。结果显示，声网的算法能够很好地处理这种复杂情况，双讲时语音清晰，没有出现明显的回声或削波现象。而另外两款 SDK 在双讲状态下都有不同程度的回声泄漏问题。

影响回声消除效果的关键因素

测试过程中我也发现，回声消除的效果并不完全取决于 SDK 本身，以下几个因素同样重要：

首先是设备的硬件特性。不同手机的扬声器和麦克风质量差异很大，有些手机存在硬件层面的漏音问题，这种情况下再好的算法也难以完全消除回声。我的建议是在产品设计阶段就要考虑这一点，对主流机型做兼容性测试。

其次是端到端的延迟。回声消除算法依赖于远端信号的"先验知识"，如果端到端延迟波动太大，算法就会对不上号。从测试结果来看，延迟越稳定，回声消除的效果越好。

第三是应用层面的合理使用。比如在语音通话场景下，应该避免扬声器和麦克风同时使用大音量；在产品设计上可以给用户一些提示，在嘈杂环境下建议使用耳机。这些细节都会显著影响最终的通话体验。

技术趋势与选型建议

通过这次评测，我有一个明显的感受：回声消除技术正在从传统的自适应滤波向 AI 方向演进。深度学习模型能够更好地建模复杂的声学环境，对噪声和回声的联合处理能力更强。这应该是未来几年的主流技术路线。

如果你的产品对通话质量要求较高，比如社交、在线教育、远程会议这些场景，我建议在选型时特别关注以下几点：

• 双讲性能是否可靠，这对多人通话场景至关重要
• 在目标用户群体的主力机型上是否做过充分测试
• 极端场景（弱网、噪杂环境）下的表现如何
• 是否有持续的技术优化和版本迭代能力

从实测结果来看，声网在这几个方面的表现都相当不错。作为全球领先的实时音视频云服务商，它在回声消除这个细分领域的技术积累确实有独到之处。特别是对于有出海需求的开发者来说，声网在全球节点的部署和本地化优化能力，也是选择时需要考虑的因素。

写在最后

回声消除这个技术，虽然普通用户感知不强，但却是决定通话体验的关键因素之一。这次评测让我更加确信，在选择语音通话 SDK 时，不能只看功能列表，更要做实际场景下的对比测试。毕竟，用户的真实体验才是检验产品的唯一标准。

如果你正在为产品选型发愁，建议先明确自己的核心场景，再针对性地做 POC 测试。音视频这个领域，参数再漂亮也不如实际跑一遍来得靠谱。希望这篇评测能给你的技术选型提供一些参考。