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一、测试前期准备
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一台电脑：用于作为控制播放和录制数据；
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一台音频处理器(调音台)：控制每个通道播放的数据，如噪声、人工头、模拟设备B输入的数据、收集标准麦克风，设备A处理完成的数据；
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四个高保真音响：用于模拟环境噪声；
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一台人工头或者高保真音响：模拟设备A前人讲话；
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一只标准麦克风：用于采集设备A收到的声音，用于处理对比；
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测试设备A:用于测试设备音频处理效果；
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接收设备B:用于接收测试设备处理之后的数据；
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测试使用转接线若干，需搭配音频处理器(调音台)，音响使用；
二、环境搭建
NS和AGC测试环境拓扑图（这个拓扑图同样也适用于AEC）
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设备A和设备B安装需要测的app，其中设备B是要进行测试的设备，设备A不做要求，性能满足要求即可 (接收和发送不出现掉帧，测试过程中不出现CPU80%以上)。
三、测试关注点和打分
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噪声抑制ANS
噪声抑制评估主要包括以下几个方面：
1)噪声的收敛情况，即噪声是否收敛以及收敛的速度；
2)降噪后的音质是否损伤，即音质情况；
3)降噪算法的性能消耗情况（如cpu、内存）。
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自动增益AGC
现实场景中，因主播采集设备差异、距离麦克风的距离不同等因素，导致采集到的声音忽大忽小。AGC的主要作用就是平滑这些差异，当输入语音音量过小时，将其适当放大；当输入语音信号音量过大时，则将适当降低幅度，避免削波失真和较差的音频体验。
AGC算法评测主要包括：
1)增益的大小和增益的平滑度；
2)噪声场景下，AGC是否将噪声放大。AGC测试素材包括大音量音频、小音量音频、噪声音频、以及音量变化音频。将输入和输出的音频做时域对齐，然后分段对比AGC前后幅度计算出平均增益幅度及平滑度。
3)响应时间速度和时间；
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主观打分和核心指标
主观打分规则：
1.选取5人以上，分单讲双讲场景分段对测试音频打分;
2.评价方式是通过对比测试得到的音频文件与近端信号的主观评测;
3.评分说明：
优：5.0：非常好，听得很清楚，无失真感，无延时感，无回声;
良：4.0：次好，听得清楚，延时小，有轻微杂音，无回声;
中：3.0：还可以，听不太清楚，有一定延时，有杂音，有轻微失 真，有轻微回声;
差：2.0：勉强，听不太清楚，有较大杂音或断断续续，失真严重;
劣：1.0：极差，静音或完全听不清，杂音很大;
核心指标：
主观评价中主要关注以下几点：
1、噪声的抑制水平。包括收敛时间、抑制力度、残留平稳性等；
2、语音的损伤程度。好的降噪算法总是能够在这两者之间达到一个相对的平衡，既能有效的抑制噪声，又没有明显的损伤语音。
3、可懂度。表示对语义内容的理解程度，影响可懂度的方面有很多，比如：语音中混入噪声使得语音听不清楚，导致可懂度下降；语音中有大混响，导致语音拖尾，听不清楚。
4、流畅度。直接现象：语音断续、卡顿、丢字、高低起伏等；
5、自然度表示与原始语音的相似程度。影响自然度的典型问题有：算法处理引入的失真；声音放大过多造成的削波、过载等。
6、声音大小适中。研究表明，音量对音质的影响是显著的，在其他条件一致的情况下，音量越大，主观听感越好。讲话者说话声音洪亮，在一定程度上能提升听音者的可懂度。