文章目录1. 简介2. 源码中相关参数2.1 源码中相关参数2.2 AEC采集数据2.2 AEC近段和远端的延迟2.3 关键参数调优指南2.3.1 滤波器长度（filter.length_blocks）2.3.2 延迟估计（delay）2.3.3 自适应步长与收敛速度（filter.refined/coarse）2.3.4 非线性处理（suppressor / render_levels）2.3.5 使用示例：自定义 AEC3 参数2.4 调优总结与常用策略2.5 如何获取 AECDump 数据2.5.1 开启 AEC 录制2.5.2 导出为 WAV 进行分析2.5.3 可视化分析：对比波形排查延迟2.5.4 常见问题排查这篇文章只是介绍基础的，详细推荐文章：https://www.nxrte.com/jishu/1090.htmlWebRTC的自适应回声消除（AEC）是一个广泛使用的技术，用于在音频通信中消除扬声器输出产生的回声。在WebRTC中，有三种AEC算法可供选择，分别是AECM、AEC和AEC3。本文将介绍WebRTCAEC 3算法的原理和应用场景。在上图中可以看出AEC算法是一个闭环算法，使用远端数据作为参考数据，对本地麦克风采集的音频数据包含远端的部分数据(一定延迟后的播放的数据被麦克风采集到了，从波形上看有着一定的类似性)进行处理的过程，其中关键点是对延迟的计算和估计；AEC 3算法是WebRTC AEC算法的一种改进，主要是针对高性能的应用场景进行优化。相比于AEC 算法，AEC 3算法在计算性能和消除效果方面都有所提升。AEC 3算法的核心思想是在传统的AEC算法基础上增加了一种自适应模式选择策略，可以根据不同的输入信号选择不同的滤波器结构和参数。具体来说，AEC 3算法在计算AEC滤波器系数时，会根据输入信号的特征动态地调整滤波器结构和参数，以达到最佳的消除效果和计算性能。1. 简介下图是通