一、 应用场景
双向通信中扬声器播放出来的声音被麦克风拾取后发回远端，被称为“回声”。
产生回音的原因是什么呢？是由于近端发送出的声音在远端进行传播，再进入远端麦克风，让近端发声人听到自己的声音。
单方同时说话（单讲）
以同一时间只有一端讲话为例，单讲“回声”产生示意图，如图1所示。
双方同时说话（双讲）
图2中A端说“Hi~”，A麦克风采集到后经过传输路径的延时和非线性变换为“Hi~”从B的扬声器播放，在B房间内与B端说“你好！”一同被麦克风采集，经过传输路径后从A端的扬声器被播放，这样就会让A端听到“你好！”与自己的“Hi~”混合声音，使用感受很差。（这样的声学回路还会让声音循环往复，当扬声器增益大，会使得系统发散产生啸叫。）
二、 回声消除
有2个原始声音采样，IGB和MIC
1、房间B(男)的扬声器接收到房间A(女)发送过来的声音，这一信号为回声消除参考信号IGB采样；
2、房间B(男)的话筒拾取到自己的声音与房间A(女)通过扬声器传来的声音，作为MIC采样
3、声音被送到内置回音消除算法（使用自适应滤波或神经网络方法）的设备中，从MIC采样中移除房间A(女)的IGB采样，仅剩房间B(男)端声音，通过扬声器发送回房间A，从而提升听感效果。
预期效果：
单讲场景（双方串行说话）：房间B(男)听不到从房间A(女)的话筒传来（由房间A扬声器发出的）自己的回声。
双讲场景（双方同时说话）：A、B房间听到扬声器播放的声音均无参杂自己的回音
效果对比（房间A播放效果）
WebRTC 算法处理
Speex 算法处理后效果
KYAEC 经过快鱼传统算法处理后效果
KYAIAEC 经过快鱼回声消除算法处理后效果
评价指标：
1. 当回声路径有明显的非线性时变特征时，回声消除后的语音质量；
2. 当存在双讲时，回声消除后的语音质量评估；
3. 能否应用在嵌入式设备（对讲设备）上，保证实时的处理效果；
4. 按照表1的标准进行MOS打分。
| 单讲（仅B端说话） | 双讲（A、B端同时说话） | AEC 效果 |
| 基本听不到回声或尾音 | 对端声音清晰透彻，且连续无抑制 | S-优秀 |
| 偶尔可以听到尾音 | 偶尔抑制，但连续无掉字 | A-可用 |
| 偶尔可以听到回声，但很快收敛 | 偶尔抑制，但连续无掉字 | B-基本可用 |
| 听到回声后无法收敛 | 有抑制，存在掉字的情况 | C-不可用 |
| 从始到终都有回声 | - | D-不可用 |
经过对大量录音的主观测试打分，得到比对评价如表2所示。
| 使用的算法 | 效果 | |
| 传统AEC | WebRTC AEC | S |
| Speex AEC | A | |
| KYAEC | A | |
| 神经网络 | KYAIAEC | S+ |