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万物互联的时代,音视频实时通讯的应用场景已随处可见,从“吃鸡”的语音对讲、直播连麦,到企业日常远程视频会议、与合作伙伴的远程会商,再到医院的远程会诊、智能银行VTM的远程视频开户等。对于解决方案服务商来讲,除了关注如何能快速实现不同应用场景的音视频通讯,另一个更需要关注的可能就是“低延时”。但是,到底实时音视频传输延时应该如何“低”,才能满足你的应用场景呢?小南将看到的专家剖析截取部分分享给大家。! C) i1 w! x, e9 ~; Z* z
在音视频传输过程中,在不同阶段都会产生延时。总体可以分为三类:* e1 S, T7 R! J/ v9 O
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% D( M3 u- l$ e5 v& MT1:设备端上的延时
& M4 y& b# u( j2 i& T音视频数据在设备端上产生延时还可以细分。设备端上的延时主要与硬件性能、采用的编解码算法、音视频数据量相关,设备端上的延时可达到 30~200ms,甚至更高。如上表所示,音频与视频分别在采集端或播放端产生延时的过程基本相同,但产生延时的原因不同。
9 k6 @/ X9 [& Q% y1 R/ {* i——音频在设备端上的延时:1 Z ]! C9 K# \+ g7 \
音频采集延时:采集后的音频首先会经过声卡进行信号转换,声卡本身会产生延时,比如 M-Audio 声卡设备延迟 1ms,艾肯声卡设备延迟约为 37ms;1 a( H6 y7 \( o' ]; L3 h
编解码延时:随后音频进入前处理、编码的阶段,如果采用 OPUS 标准编码,最低算法延时大约需要 2.5~60ms;2 E: Y4 }9 K9 [: B1 G- n# h
音频播放延时:这部分延时与播放端硬件性能相关。
1 Q3 x' W5 @1 X7 S音频处理延时:前后处理,包括 AEC,ANS,AGC 等前后处理算法都会带来算法延时,通常这里的延时就是滤波器阶数。在 10ms 以内。2 }$ a! N" c+ q( w& A# Z- J
端网络延时:这部分延时主要出现在解码之前的 jitter buffer 内,如果在抗丢包处理中,增加了重传算法和前向纠错算法,这里的延时一般在 20ms 到 200ms 左右。但是受到 jitter buffer 影响,可能会更高。
- F0 {4 W" C4 N* D——视频在设备端上的延时:
; {. b3 q4 W* c* L8 z5 \, R采集延时:采集时会遇到成像延迟,主要由 CCD 相关硬件产生,市面上较好的 CCD 一秒可达 50 帧,成像延时约为 20ms,如果是一秒 20~25 帧的 CCD,会产生 40~50ms 的延时;
% N \6 L+ G4 ]& h: Y编解码延时:以 H.264 为例,它包含 I、P、B 三种帧(下文会详细分析),如果是每秒 30 帧相连帧,且不包括 B 帧(由于 B 帧的解码依赖前后视频帧会增加延迟),采集的一帧数据可能直接进入编码器,没有 B 帧时,编码的帧延时可以忽略不计,但如果有 B 帧,会带来算法延时。( A% Q1 L+ J: O8 ^% ~* m* `
视频渲染延时:一般情况下渲染延时非常小,但是它也会受到系统性能、音画同步的影响而增大。1 g) K+ Z2 o& a6 Q
端网络延时:与音频一样,视频也会遇到端网络延时。
* t( H7 t# E" F另外,在设备端,CPU、缓存通常会同时处理来自多个应用、外接设备的请求,如果某个问题设备的请求占用了 CPU,会导致音视频的处理请求出现延时。以音频为例,当出现该状况时,CPU 可能无法及时填充音频缓冲区,音频会出现卡顿。所以设备整体的性能,也会影响音视频采集、编解码与播放的延时。1 X' D o, ]! m. P5 t+ R6 X% w
T2:端与服务器间的延时
3 i% J1 x) Q1 @/ _ y; D0 S+ g影响采集端与服务器、服务器与播放端的延时的有以下主几个因素:客户端同服务间的物理距离、客户端和服务器的网络运营商、终端网络的网速、负载和网络类型等。如果服务器就近部署在服务区域、服务器与客户端的网络运营商一致时,影响上下行网络延时的主要因素就是终端网络的负载和网络类型。一般来说,无线网络环境下的传输延时波动较大,传输延时通常在 10~100ms 不定。而有线宽带网络下,同城的传输延时能较稳定的低至 5ms~10ms。但是在国内有很多中小运营商,以及一些交叉的网络环境、跨国传输,那么延时会更高。8 l% f5 w6 C k; e. B
T3:服务器间的延时
; w; B( V" t: Q% ^在此我们要要考虑两种情况,第一种,两端都连接着同一个边缘节点,那么作为最优路径,数据直接通过边缘节点进行转发至播放端;第二种,采集端与播放端并不在同一个边缘节点覆盖范围内,那么数据会经由“靠近”采集端的边缘节点传输至主干网络,然后再发送至“靠近”播放端的边缘节点,但这时服务器之间的传输、排队还会产生延时。仅以骨干网络来讲,数据传输从黑龙江到广州大约需要 30ms,从上海到洛杉矶大约需要 110ms~130ms。( V8 K0 y$ E' X$ S
在实际情况下,我们为了解决网络不佳、网络抖动,会在采集设备端、服务器、播放端增设缓冲策略。一旦触发缓冲策略就会产生延时。如果卡顿情况多,延时会慢慢积累。要解决卡顿、积累延时,就需要优化整个网络状况。% c. \+ j+ ^: E' n4 M7 u
综上所述,由于音视频在采集与播放端上的延时取决于硬件性能、编解码内核的优化,不同设备,表现不同。所以通常市面上常见的“端到端延时”指的是 T2+T3。1 n* T% p( |0 R8 S5 ~8 m; Q/ C+ _
延时低≠通话质量可靠# K5 s" a: B9 S; @
不论是教育、社交、金融,还是其它场景下,大家在开发产品时可能会认为“低延时”一定就是最好的选择。但有时,这种“追求极致”也是陷入误区的表现,低延时不一定意味着通讯质量可靠。由于音频与视频本质上的差异,我们需要分别来讲实时音频、视频的通讯质量与延时之间的关系。
* z2 G, g! b4 {/ h7 n8 {4 _' N——音频质量与延时) U! R# s* o5 z+ r8 q {
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音频采样示意图
, q/ I) T# O5 [7 u5 W: p影响实时音频通讯质量的因素包括:音频采样率、码率、延时。音频信息其实就是一段以时间为横轴的正弦波,它是一段连续的信号(如上图)。: D: U2 j! c2 q, C( D# F5 N
码率:它描述了单位时间长度的媒体内容需要空间。码率越高,意味着每个采样的信息量就越大,对这个采样的描述就越精确,音质越好。
7 A& z) p9 S! d' ^7 P) G$ T假设网络状态稳定不变,那么采样率越高、码率越高,音质就越好,但是相应单个采样信息量就越大,那么传输时间可能会相对更长。 A( m1 a% l# H E3 o5 W
对照我们之前的公式,如果想要达到低延时,那么可以提高网络传输效率,比如提高带宽、网络速度,这在实验室环境下可以轻易实现。但放到生活环境中,弱网、中小运营商等不可控的问题必定会影响网络传输效率,最后结果就是通讯质量没有保障。还有一种方法,就是降低码率,那么会损失音质。
! H6 p2 J7 G7 j# I' b3 v' j6 b——视频质量与延时
2 ]" N% F' ~& d: A* ?. B s* _影响实时视频质量的因素包括:码率、帧率、分辨率、延时。其中视频的码率与音频码率相似,是指单位时间传输的数据位数。码率越大,画面细节信息越丰富,视频文件体积越大。
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帧:正如大家所知,视频由一帧帧图像组成,如上图所示为 H.264 标准下的视频帧。它以 I 帧、P 帧、B 帧组成的 GOP 分组来表示图像画面(如下图):I 帧是关键帧,带有图像全部信息;P 帧是预测编码帧,表示与当前与前一帧(I 或 P 帧)之间的差别;B 帧是双向预测编码帧,记录本帧与前后帧的差别。) ~! f9 |- h, g/ [
帧率:它是指每秒钟刷新的图像帧数。它直接影响视频的流畅度,帧率越大,视频越流畅。由于人类眼睛与大脑处理图像信息非常快,当帧率高于 24fps 时,画面看起来是连贯的,但这只是一个起步值。在游戏场景下,帧率小于 30fps 就会让人感到画面不流畅,当提升到 60fps 时会带来更实时的交互感,但超过 75fps 后一般很难让人感到有什么区别了。
- J G; u7 J+ g. h# \分辨率:是指单位英寸中所包含的像素点数,直接影响图像的清晰度。如果将一张 640 x 480 与 1024 x 768 的视频在同一设备上全屏播放,你会感到清晰度明显不同。- L2 o/ h0 u- C* F; A4 }
在分辨率一定的情况下,码率与清晰度成正比关系,码率越高,图像越清晰;码率越低,图像越不清晰。
% z! X/ {. u( _1 V- W. N在实时视频通话情况下,会出现多种质量问题,比如:与编解码相关的画面糊、不清晰、画面跳跃等现象,因网络传输问题带来的延时、卡顿等。所以解决了低延时,只是解决了实时音频通讯的一小部分问题而已。& R+ m W6 F- U$ B- _4 i/ v
综上来看,如果在网络传输稳定的情况下,想获得越低的延时,就需要在流畅度、视频清晰度、音频质量等方面进行权衡。2 u; w; m) L5 v% b3 ?/ N/ K4 ^ P
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' v+ e& l) G9 m. ?. ] ?8 ?0 `7 A+ M来源:http://mp.weixin.qq.com/s?src=11×tamp=1558778404&ver=1628&signature=rcNx1By1kwoTdFu2BVJ-F2NXmoBaZS4mAcYEbkxsc1hQBIzgL0Gm0uKPCJk96Nix*C2*bNnsK*KuDMKpETPY078ikxZGC2wwocvSqFr5bKr1pqvXQXH3Bnd1vHXEKNSa&new=10 X. n& P. w/ g
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