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最近，我们公司进行了环境降噪（ENC）效果的实际测试，发现了一个问题：在连续通话中，测试不同的外部噪音（比如大声音乐和嘈杂的办公室）时，从客户角度看会有差异。
核心原因是：音乐和办公噪音的声学特性截然不同，ENC系统的设计目标和工作原则导致这两种声音的处理方法不同，从而给客户带来不同的聆听体验。
我们将ENC算法视为“智能滤波器”，其主要任务是识别和抑制稳态宽带、非人类环境噪声，同时保留和增强你的声音。
| 噪声类型 |
响亮的音乐 |
嘈杂的办公环境 |
| 声学特性 |
高度结构化、瞬态性强、能量充沛，并且与人声频谱有显著重叠。音乐包含清晰的旋律和节奏，能量分布在整个频率范围内（低频鼓点、中频人声和高频乐器）。 |
相对随机、无结构且能量分散。 包括间歇性语音（人声频谱重叠）、清晰的键盘音色（中高频）以及低频电话铃声等。 |
| ENC算法如何“看到”它 |
一个强大且无法区分的干扰源。ENC算法很难完全区分外部播放的音乐和你正在听的人声，因为它们在频率和动态上非常相似。算法可能会变得“混乱”或“被攻破”。 |
这是需要抑制的典型背景噪声例子。 这正是ENC算法的核心设计目标。该算法有效地模拟噪声并从信号中减去噪声。 |
| 对“侧音”信号的影响 |
抑制效果有限。 算法无法完全消除音乐，所以你听到的“侧音”仍包含少量音乐。你通过耳机听到的是“侧音”中的音乐，加上直接通过空气传来的原始音乐声音，以及耳机外壳传到耳朵的声音。当这两者结合时，你会听到少量音乐。 |
其降噪效果显著。 算法成功去除了大部分办公室噪音。因此，你收到的“侧音”反馈中的环境噪声大大减少，主要剩下你自己的声音和对方的声音。你通过耳机听到的是“干净”的侧音加上直接传来的原始噪声。然而，由于侧音中的噪声被抑制，形成对比，你可能会感知到整体环境噪声被减弱了。 |
结论是，当你戴上ENC降噪耳机时：
- 在典型的室内办公环境通话中（有键盘声/通话声/电话铃声等），客户几乎听不到你那边的环境噪音：ENC算法有效地抑制了侧音中的这些声音，主要只剩下你自己的声音和对方的声音。
- 在户外打电话时，附近播放响亮的音乐：由于音乐的频谱与人声频谱高度重叠，超出标准ENC算法的理想处理范围。算法难以完美区分音乐与人声，导致音乐出现在你的侧音中，但不会影响客户清晰听到你说话的能力。
- 该测试准确揭示了 ENC 技术在不同场景下的性能差异和局限性。它在处理室内环境中的随机噪音方面表现出色，如说话声、空调声、键盘声和电话铃声，但在处理高度结构化、带有旋律和节奏的声源时，表现有限，比如户外环境中的响亮音乐，尽管这不会影响通话清晰度。
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