做这个郑州语音厅项目时，最早的痛点不是功能列表，而是并发和“沉浸感”二者的矛盾。想要千人在线却又要听觉像现场，服务器不能简单混音，客户端也不能承担全部DSP；在设计那一刻我反复问自己：在哪一端做空间化和音效最划算？答案并非绝对，而是权衡延迟、带宽和算力后决定的混合方案。

      技术选型上我们以WebRTC为传输骨架，SFU（采用mediasoup的C++ workers）负责分发。语音编码统一用Opus，开启FEC与DTX以应对移动网络丢包。关键在于流控：启用transport-cc与TWCC回传，结合自研速率控制策略，根据丢包率和rtt动态调整Opus复杂度与目标比特率。实操感悟是，obs数据（webrtc-internals、rtcp xr）要实时入库，只有看见指标曲线，问题才有脉络可循。

      沉浸式音效的实现拆成两层。服务端负责通道管理与罗列用户流，尽量避免服务器端混音；客户端承担空间化、混响与定位，利用WebAudio或WASM DSP实现HRTF卷积。为降低客户端CPU，我们把长卷积通过FFT overlap-add预计算、用SIMD加速（x86用AVX2，移动端用NEON），并把IR分成近场/远场两套以减少误差。

      噪声抑制与回声消除是反复调试的环节。工程上先禁用重复的AEC：有一次同时启用浏览器和APP端AEC导致相位残留，表现为低频鼓包；排查靠的是录制原始RTP流和回放对比。我们集成了webrtc-audio-processing与轻量级神经降噪（如RNNoise或DeepFilterNet移植版），并在不同场景下按延迟预算切换策略。

      网络与部署带来的毛刺经常超出代码问题。Coturn做TURN弹性扩容，Kubernetes上用自定义指标（平均RTT、丢包率）触发HPA，流量突发时边缘节点优先转发低带宽Opus流。监控方面引入eBPF采集socket层丢包与延迟分布，配合Grafana告警，故障响应效率明显提升。

      实操建议：把延迟预算写成可量化的SLA；把DSP和渲染分层，优先在客户端做视觉化定位与后期效果；测试覆盖要包含真实移动网络与低端设备。未来可尝试更多基于WebAssembly的跨平台DSP模块与更细粒度的网络适配策略，但任何改动都需在真实流量里小步试验，才能把“沉浸”做得既美观又稳健。