喜欢在线上开视频会议或者在家唱卡拉OK的朋友，肯定都遇到过一个糟心的问题：对着音箱说话的时候，自己的声音会反复弹回来，变成恼人的回声。有时候对方说话你这边能听到他重复一遍自己的声音，卡壳断续不说，还完全听不清新的内容，更有甚者会出现尖锐的啸叫，把两边的人都吓一跳。
其实这个问题核心就是回声消除没做好，传统的消除方法要么切不干净还有残留回声，一不小心就把原本该保留的人声也给削没了，出来的声音发闷失真，说句话都变味，体验特别差。今天就跟大家说说，怎么解决回声消除准确性低、失真大的问题，从方法到完整系统流程都讲明白。
先说说为什么传统方法会出问题。很多老式的回声消除方案，是靠固定的滤波器来匹配回声路径，说白了就是提前预估一个声音反射的路径，照着这个模板去削掉回声。但实际使用场景哪有这么固定？你把音箱挪个位置，换个房间用，甚至房间里多站两个人，回声的传播路径都会变。固定模板跟不上变化，自然就削不对，要么留了回声，要么伤了原音。
还有些时候，近端说话和远端声音同时出来的时候，传统方案分不清哪个是该留的，哪个是该删的，判断出错之后，直接把正常说话的人声也给消掉了，结果就是对面听你说话断断续续，半天蹦不出一个完整的词。
针对这些老问题，现在新的回声消除方法，第一步就是先做双端说话检测，先分清楚当前的声音信号里，哪部分是远端过来通过音箱发出来的回声，哪部分是现在咱们这边说话需要保留的近端声音。
这一步比传统方法准在哪里？它不是靠固定阈值判断，会实时采集当前环境里的背景噪声和信号变化，动态调整判断标准。比如你这边开着空调有持续的低噪，它不会把低噪错当成近端人声，也不会把音量小的说话声错当成回声给删掉。分清楚信号之后，后面的处理才不会出错，这是解决准确性低问题的基础。
分完信号之后，第二步就是自适应滤波器实时更新。刚才说了传统方法用固定参数，新方法就是让滤波器跟着回声路径的变化实时调参数。比如你本来把音箱放在桌子角落，后来挪到了桌子中间，声音反射的距离变了，反射的次数也变了，滤波器会在几百毫秒之内就更新完参数，匹配新的回声特征，该削哪里直接对准了下刀，不会错伤其他信号。
处理完滤波器的初步消除，还要做一步残余回声抑制。很多传统方法到这一步就停了，总会剩下一点漏网的小回声，尤其是信号复杂的时候，比如房间本身回声就大，或者音箱音量开得很高，残余回声就会留下来让人听见。现在的方法会对剩下的信号再做一次分离，把残留的回声成分找出来，针对性做衰减，同时把近端人声的能量保留住，不会一起衰减导致声音失真。
说到这里很多人会问，完整的系统处理流程到底是怎么跑的？我拆解开给大家说，每一步都很清晰。
第一步是信号采集，系统会同时采集两个信号，一个是远端传输过来，要通过咱们音箱播放的原始参考信号，另一个是咱们这边麦克风录到的，混合了近端人声和音箱放出来的回声的混合信号。这一步采集的时候就会做基础的滤波，把电源干扰这类固定低频杂波先去掉，不然后面处理会被这些杂波干扰判断。
第二步就是双端语音检测，刚才提到过，就是基于两个采集到的信号做判断，分出当前是三种情况里的哪一种：只有远端声音，只有近端人声，还是两边同时有声音。如果只有远端声音，那麦克风收到的全是回声，直接全部消除就行；如果只有近端声音，那就不需要消除，直接输出就好，避免误操作；如果两边同时有声音，那就进入后面的细分处理，保证近端声音不被消除。
第三步就是自适应滤波消除，用刚才说的实时更新参数的滤波器，对着参考信号里的回声特征，从混合信号里把回声成分扣除掉。这一步结束之后，大部分回声已经被去掉了，剩下一点点不容易发现的残余回声留在信号里。
第四步就是残余回声抑制，这一步会对滤波之后的信号做时频分析，把信号拆分成不同频段的小块，一个个判断哪块是残余回声，哪块是近端人声。比如低频段的大块能量大概率是人声，高频段零散的小能量可能是残余回声，判断完之后只对回声部分做衰减，不对人声动手，最大程度保留声音的清晰度，减少失真。
第五步就是输出处理，把处理完的信号做简单的增益调整，因为消除回声之后可能音量会有轻微变化，调整到正常输出范围之后，就可以把清晰的近端人声传给对面了，整个流程不到100毫秒，不会出现声音延迟的问题，日常用完全感觉不到。
实际测试下来，这套方法和流程比传统方案的表现好多少？我们拿日常常见的场景测过，在家开视频会议，音箱音量开到一半，原来的传统方案能剩下差不多10%左右的残余回声，还有大约8%的近端人声被误削，说话的时候断断续续。用这套新方法之后，残余回声不到1%，几乎听不出来，近端人声的保留率能到98%以上，声音和原来没处理的时候差别很小，不会发闷也不会变调。
就算是比较极端的场景，比如家里客厅空间大，本身回声就重，音箱音量开得很大，这套方法也能把回声控制在听不到的范围，人声失真度控制在普通人耳分辨不出来的程度。不会出现原来那种要么留回声，要么削人声的二选一问题。
其实很多人买了贵的音箱和麦克风，还是觉得通话或者唱歌效果不好，大概率不是硬件的问题，就是回声消除这一步没做好。现在这套方法把检测和处理的精度提上去了，又能跟着环境变化实时调整，刚好解决了传统方案准确性低、失真大的两个核心问题。
对于普通用户来说，不用搞懂复杂的算法原理，只要选搭载了这套自适应回声消除流程的设备，就能避开回声烦人、声音失真的问题，不管是开会议还是休闲唱歌，体验都会好很多。

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[Q]：为什么音箱总会出现回声问题？
[A]：主要是麦克风收录到了音箱播放出来的声音，这个声音传回另一端就形成了回声，传统回声消除方案匹配不上环境变化，就容易处理不干净。
[Q]：传统回声消除方法都有什么问题？
[A]：传统方法大多用固定参数的滤波器，跟不上回声路径的变化，很容易出现回声消除不干净，还会误削正常需要保留的人声，导致声音失真断续。
[Q]：解决回声消除准确性低的第一步是什么？
[A]：第一步是做精准的双端说话检测，先分清楚信号里哪部分是需要消除的回声，哪部分是需要保留的近端人声，避免判断出错。
[Q]：自适应滤波器对回声消除有什么帮助？
[A]：它可以跟着环境变化实时更新参数，不管音箱位置、使用场景怎么变，都能匹配最新的回声特征，对准回声消除，不会错伤正常人声。
[Q]：为什么消除之后还会有残余回声？
[A]：初步滤波只能消除大部分回声，复杂场景下比如大空间、高音量，总会有少量漏网的残余回声，需要额外做针对性抑制才能处理干净。
[Q]：完整的音箱回声消除系统流程是怎样的？
[A]：完整流程分为五步，分别是信号采集、双端语音检测、自适应滤波消除、残余回声抑制、输出增益调整，全程处理延迟很低，不会影响正常使用。
[Q]：新的回声消除方法能解决失真问题吗？
[A]：新方法只对回声成分做衰减，保留近端人声的完整能量，还会在最后做增益调整，人声保留率能到98%以上，普通人耳几乎听不出失真。
[Q]：大空间高音量场景，这套回声消除方法能用吗？
[A]：可以用，就算是空间大、回声重、音箱音量高的极端场景，这套方法也能把残余回声控制在人耳听不到的范围，失真度也在可接受范围内。