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目前市面上廣為運用的DSP實現方法有很多，在這里主要列舉兩項，一是利用通用的可編程DSP實現，即非專用的DSP芯片。與單片機相比，DSP芯片具有更加適合于數字信號處理的軟件和硬件資源，可用于復雜的數字信號處理算法。二是用專用的DSP芯片實現。
在一些特殊的場合，要求的信號處理速度極高，用通用DSP芯片很難實現，這種芯片將相應的信號處理算法在芯片內部用硬件實現，無需進行編程。
大部分的音頻回聲消除算法都是基于DSP實現的，很少基于Windows電腦，這其中主要原因考慮實時性與高效問題。
DSP芯片資源有限而回聲消除算法所需資源較大。以視頻會議系統為例，大規模的會議室可以產生超過512ms的回音，要消除這么長延時的回音，即使按照8k赫茲采樣率計算，自適應濾波器W(n)的長度都會達到4096個點，這樣一方面需要非常大的存儲空間來存儲W(n)，另一方面，W(n)的更新需要的計算量也是成倍增長,傳統自適應濾波器的效率很難保證。
目前基于DSP的回聲消除算法已比較成熟，市場上也有一批專門的算法/芯片公司的能夠對外提供已經優化好的基于DSP的軟件回聲消除模塊，如億聯網絡的音視頻系統產品均使用獨家的智能消噪芯片。
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回聲消除技術新的應用領域是基于Windows平臺的各種VoIP應用，比如軟件視頻會議，VoIP軟件電話等。當回聲消除算法應用到Windows平臺，相對于傳統的DSP平臺，既帶來優勢，也帶來了新的難點。高效性在Windows平臺已經不是問題，現在的pc機，擁有豐富的CPU資源和海量的內存資源，再復雜的回聲消除算法都可以運行自如。但是，新增加的麻煩比帶來的好處要多。
首先，Windows平臺是一個非實時的平臺，音頻的采集和播放對回聲消除算法而言，也是非實時的。Windows平臺下，應用程序很難在底層直接控制聲卡的采集播放，獲得的是非實時的音頻流，從而帶來了采集和播放音頻流的同步問題。
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首先，Windows平臺是一個非實時的平臺，音頻的采集和播放對回聲消除算法而言，也是非實時的。Windows平臺下，應用程序很難在底層直接控制聲卡的采集播放，獲得的是非實時的音頻流，從而帶來了采集和播放音頻流的同步問題。
實際情況，在一般的VoIP軟件中，接收對方語音（遠端語音）并傳到聲卡播放是在一個線程中進行的，而采集本地語音（近端語音）并傳送到對方在另一個線程中進行。聲學回聲消除（AEC）算法在對近端語音進行回聲消除的同時，還需要播放線程中的數據作為參考。而要同步這兩個線程中的數據是非常重要的，因為稍不同步，聲學回聲消除算法中的自適應濾波器就會發散，不但消除不了回音，還會破壞原始采集到的聲音，使聲音難以分辨。
從上面分析來看，由于Windows平臺的非實時性，基于Windows平臺的回聲消除技術比DSP平臺要難得多，基于DSP的回聲消除技術：芯片資源較小，實時性較高，易于實現近端語音信號和遠端參考信號的同步；基于Windows的回聲消除技術：資源相對寬裕，能夠輕松運行音頻處理算法，但實時性不足，很難實現近端信號和遠端參考信號的同步，導致很難實現回聲消除的功能。
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