实时通讯系统的语音通话回声消除测试：这事儿比你想象的要复杂

说实话，我第一次接触回声消除这个概念的时候，觉得这玩意儿应该挺简单的——不就是把麦克风收到的那部分扬声器声音给消掉吗？后来真正开始做这一块，才发现这里面的水太深了。今天咱们就好好聊聊，实时通讯系统里语音通话的回声消除测试到底是怎么回事，为什么它这么重要，又该怎么测。

先弄清楚：到底什么是回声？

你肯定遇到过这种情况：跟朋友打语音电话的时候，你说话的同时能从耳机里听到自己的声音，而且有时候还会有那种嗡嗡的回响，让人特别难受。这个其实就是回声，更准确地说，是声学回声。

简单描述一下这个过程是怎么发生的。当你对着手机麦克风说话的时候，声音从扬声器发出来，然后被房间里的墙壁、桌子、天花板这些物体反射，最后又被你的麦克风给录进去了。这样一来，对方不仅能听到你的声音，还能听到一个延迟的、变形的"你"。在双人对话的时候，这种情况尤为突出，因为双方的声音会互相干扰，最后整个通话体验变得一塌糊涂。

你可能会说，那我不插耳机不就行了？事实是，插耳机确实能很大程度上解决这个问题，但问题在于，现在的应用场景越来越复杂了。智能音箱、智能电视、车载系统、智能手表这些设备，很多都是扬声器和麦克风同时工作的内置设备。在这种情况下，回声消除就不再是可选功能，而是必备功能了。

回声消除是怎么工作的？

要理解回声消除的测试，我们得先知道它大体是怎么工作的。这里面涉及到一个核心概念，叫做自适应滤波器。你可以把它想象成一个特别聪明的"消音器"，它会实时监听扬声器发出的声音，然后预测这个声音被环境反射后到达麦克风的程度，最后在麦克风的输入信号里把这一部分给减掉。

这个过程其实挺像做数学题。系统需要先"学习"一下当前的声学环境——房间有多大、家具怎么摆、墙壁是什么材质，这些都是变量。它会发送一个测试信号，然后仔细听这个信号是怎么被反射的。完成这个"学习"过程之后，它就能在通话过程中实时工作了。

不过难点在于，现实环境比实验室复杂得多。你可能在走路，可能房间里有人在走动，可能突然有人开门关门，这些变化都会影响声学特性。所以好的回声消除算法必须具备强大的自适应能力，能够在环境变化的时候迅速调整自己的参数。这也是为什么测试环节这么重要——我们需要验证算法在各种情况下的表现是不是真的靠谱。

测试回声消除到底在测什么？

回到正题，我们来说说回声消除测试具体要测哪些东西。

回声衰减量

这个指标是最核心的，它衡量的是回声消除算法能把不需要的回声信号削弱多少。通常用分贝（dB）来表示，数值越大说明消除效果越好。一般来说，我们希望回声衰减量能达到30dB以上，这意味着回声强度被降低到了原来的千分之一以下。如果能达到40dB或者更高，那体验就已经非常棒了。当然，这个指标需要在不同的音量条件下测试，因为大小声音的回声特性可能不一样。

收敛速度

什么意思呢？就是当环境发生变化的时候（比如你从办公室走到了会议室，或者房间里多了一个人），算法需要多长时间才能重新适应新的声学环境。这个时间肯定是越短越好。如果收敛太慢，你会发现通话中会出现明显的回声"爆发"，就是那种突然能听到自己说话的尴尬时刻。我们通常希望收敛时间控制在几秒钟之内。

双讲性能

这是一个专业术语，说的就是当通话双方同时说话的时候会怎样。大家应该都有过这种体验：两个人抢话说的时候，回声消除算法有时候会"犯糊涂"，把两边的声音都削掉一部分，结果通话变得断断续续的。好的算法应该能处理好这种情况，让双讲的时候双方都能被清晰听到，同时回声又不会跑出来捣乱。

背景噪声抑制

刚才我们说的都是理想情况，但现实中哪有什么理想环境。你可能在地铁里打电话，可能边上有人敲键盘，可能窗外有施工噪音。回声消除算法需要能够在这些噪音存在的情况下依然正常工作，不被干扰。这部分测试会模拟各种真实的噪声环境，看算法是不是还能保持稳定的回声消除效果。

测试环境怎么搭建？

测回声消除不是随便拿个手机打打电话就行的，得在专业的声学实验室里进行。这种实验室的墙壁、天花板、地板都做了特殊的吸音处理，能够最大程度地消除环境反射，让测试条件变得可控。

测试设备方面，我们需要用到人工嘴（用来模拟人说话）、人工耳（用来模拟人收听）、高精度的麦克风阵列、还有专业的音频分析仪。人工嘴的位置、角度、人工耳的摆放距离，这些都有严格的标准，不能随便放。举个例子，人工嘴到测试设备的距离通常是1米，因为这模拟了正常通话时手机到人头的距离。

有些测试还需要在消声室和普通房间分别做，因为消声室太"干净"了，现实环境中根本找不到那么安静的地方。我们必须在模拟真实环境的条件下测试，才能知道算法在实际使用中的表现到底怎么样。

具体测试流程是怎样的？

让我来大概描述一下标准的测试流程是什么样的。首先是单讲测试，就是只有一方说话，另一方静音。这时候我们主要观察麦克风采集到的信号里有多少是扬声器播放的声音，也就是回声残留有多少。如果在理想环境下测试，这个数值应该非常非常低。

然后是双讲测试，双方同时说话。这时候除了看回声消除效果，还要看有没有出现语音被"剪切"的情况——就是算法误把有效语音当成回声给消掉了。好的算法应该能准确地区分哪些是需要消除的回声，哪些是应该保留的人声。

接下来是环境变化测试。我们会模拟各种场景变化：有人在房间里走动、设备位置发生改变、有人开门进出等等。每次环境变化之后，记录算法重新收敛所需要的时间，以及收敛过程中回声的情况。

最后还有噪声环境测试。在背景噪声存在的情况下重复上述各项测试，验证噪声是不是会干扰回声消除的正常工作。这部分测试会用到各种真实的噪声样本，比如办公室噪声、街道噪声、餐厅噪声等等。

不同应用场景的测试差异

不同场景对回声消除的要求其实是有差异的。拿我们熟悉的声网来说，他们的服务覆盖了智能助手、语音客服、秀场直播、1V1社交等等各种场景，每个场景的特点不一样，测试的重点也就有所不同。

智能助手场景下，你和设备的距离通常比较远，而且环境可能比较复杂——客厅里可能有电视声、空调声、家人说话声。这时候回声消除需要能够处理远场语音，也就是从较远距离传来的声音，同时还要扛得住各种环境干扰。测试的时候人工嘴和设备的距离会拉大到2米甚至更远，还要加入各种背景噪声。

语音客服场景呢，更多是在办公室里，环境相对安静，但通话质量的要求很高。因为是工作场景，用户对体验的容忍度更低，一点点的回声都会让人觉得很专业。测试的时候会特别关注双讲性能，确保客户和客服人员同时说话的时候不会出问题。

秀场直播和1V1社交这两个场景又有不同。这些场景下网络状况可能波动较大，而且用户用的设备也是五花八门——有高端手机也有入门机型，有WiFi也4G5G。网络不好的时候，音频数据可能会出现丢包、延迟抖动，这些都会影响回声消除的效果。所以除了基础测试之外，还要做网络损伤测试，模拟各种网络恶劣情况下的表现。

技术挑战与应对策略

回声消除这个领域其实还有很多技术难题没有被完全解决。举几个典型的例子：非线性回声就是其中之一。前面我们说的都是线性回声，就是声音按照原样被反射。但如果扬声器或者麦克风的品质不太好，或者声音开得太大，产生的回声可能是有失真的、非线性的。这种回声用传统的线性滤波方法很难消除掉，需要更复杂的算法。

还有就是麦克风阵列的使用。现在的设备越来越喜欢用多个麦克风，这样可以利用空间信息来辅助回声消除。比如通过多个麦克风之间的相位差，可以判断声音是从哪个方向来的，从而更精准地识别和消除回声。但这也带来了新的挑战——多麦克风之间的校准、同步，还有算法的复杂度都是需要解决的问题。

深度学习技术在回声消除领域也开始发挥作用了。有些方案用神经网络来学习回声消除的规律，取得了不错的效果。特别是对于那些传统方法很难处理的复杂情况，深度学习展示出了潜力。但深度学习也有它的局限性——计算量大、模型更新麻烦、还有泛化能力的问题。所以现在业界主流的做法还是传统算法为主，深度学习作为补充。

写在最后

聊了这么多，你应该能感受到，回声消除测试真的不是一件简单的事。它涉及到声学、信号处理、算法设计、网络传输等多个领域的知识，需要在各种条件下反复验证，才能确保用户在实际使用中获得良好的体验。

对于像声网这样的实时音视频云服务商来说，回声消除是他们的核心能力之一。毕竟他们服务的是全球超60%的泛娱乐APP，每天都有海量的语音通话在使用他们的技术。在中国音视频通信赛道排名第一、对话式AI引擎市场占有率排名第一的成绩背后，正是这些看似不起眼但至关重要的技术细节在做支撑。

如果你正在开发需要语音通话功能的应用，建议在选型的时候多关注一下回声消除的表现怎么样。毕竟用户可能记不住你的产品有哪些功能，但一定能记住打电话的时候听不听得清楚、会不会有恼人的回声。这个体验做好了，用户的留存和口碑自然都会上来。