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目前市面上广为运用的DSP实现方法有很多，在这里主要列举两项，一是利用通用的可编程DSP实现，即非专用的DSP芯片。与单片机相比，DSP芯片具有更加适合于数字信号处理的软件和硬件资源，可用于复杂的数字信号处理算法。二是用专用的DSP芯片实现。
在一些特殊的场合，要求的信号处理速度极高，用通用DSP芯片很难实现，这种芯片将相应的信号处理算法在芯片内部用硬件实现，无需进行编程。
大部分的音频回声消除算法都是基于DSP实现的，很少基于Windows电脑，这其中主要原因考虑实时性与高效问题。
DSP芯片资源有限而回声消除算法所需资源较大。以视频会议系统为例，大规模的会议室可以产生超过512ms的回音，要消除这么长延时的回音，即使按照8k赫兹采样率计算，自适应滤波器W(n)的长度都会达到4096个点，这样一方面需要非常大的存储空间来存储W(n)，另一方面，W(n)的更新需要的计算量也是成倍增长,传统自适应滤波器的效率很难保证。
目前基于DSP的回声消除算法已比较成熟，市场上也有一批专门的算法/芯片公司的能够对外提供已经优化好的基于DSP的软件回声消除模块，如亿联网络的音视频系统产品均使用独家的智能消噪芯片。
相关文章：《硬件视频会议及软件视频会议优势对比》
回声消除技术新的应用领域是基于Windows平台的各种VoIP应用，比如软件视频会议，VoIP软件电话等。当回声消除算法应用到Windows平台，相对于传统的DSP平台，既带来优势，也带来了新的难点。高效性在Windows平台已经不是问题，现在的pc机，拥有丰富的CPU资源和海量的内存资源，再复杂的回声消除算法都可以运行自如。但是，新增加的麻烦比带来的好处要多。
首先，Windows平台是一个非实时的平台，音频的采集和播放对回声消除算法而言，也是非实时的。Windows平台下，应用程序很难在底层直接控制声卡的采集播放，获得的是非实时的音频流，从而带来了采集和播放音频流的同步问题。
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首先，Windows平台是一个非实时的平台，音频的采集和播放对回声消除算法而言，也是非实时的。Windows平台下，应用程序很难在底层直接控制声卡的采集播放，获得的是非实时的音频流，从而带来了采集和播放音频流的同步问题。
实际情况，在一般的VoIP软件中，接收对方语音（远端语音）并传到声卡播放是在一个线程中进行的，而采集本地语音（近端语音）并传送到对方在另一个线程中进行。声学回声消除（AEC）算法在对近端语音进行回声消除的同时，还需要播放线程中的数据作为参考。而要同步这两个线程中的数据是非常重要的，因为稍不同步，声学回声消除算法中的自适应滤波器就会发散，不但消除不了回音，还会破坏原始采集到的声音，使声音难以分辨。
从上面分析来看，由于Windows平台的非实时性，基于Windows平台的回声消除技术比DSP平台要难得多，基于DSP的回声消除技术：芯片资源较小，实时性较高，易于实现近端语音信号和远端参考信号的同步；基于Windows的回声消除技术：资源相对宽裕，能够轻松运行音频处理算法，但实时性不足，很难实现近端信号和远端参考信号的同步，导致很难实现回声消除的功能。
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