实时音视频技术中的编解码延迟对比：一个电话背后的技术故事

你有没有想过，当你在手机上给远方的家人打一个视频电话，从你说话到对方听到声音，中间那几百毫秒的延迟背后到底发生了什么？说实话，我第一次认真思考这个问题的时候，也觉得有点懵。毕竟对我们普通人来说，打电话不就是「喂喂喂」那么简单的事吗？但当我真正去了解之后才发现，这里面藏着远比我们想象复杂的技术博弈。

今天我想跟你聊聊实时音视频技术中最核心的一个话题——编解码器的延迟对比。这个话题看起来很技术，但我会尽量用我们都能理解的方式来展开。毕竟好的技术讲解就应该像聊天一样，把复杂的东西讲得简单明白。

为什么编解码这么重要？

在正式开始聊各种编解码器的延迟表现之前，我们先来搞清楚一个基本问题：为什么我们需要编解码？

想象一下，你正在进行一场视频通话。你的摄像头每秒捕获30帧画面，每帧画面假设是1920×1080分辨率，24位色深。那么一秒钟需要传输的数据量是多少呢？简单算一下，大概是1.5Gbps。这个数字意味着什么？意味着如果不做任何压缩，你一秒钟产生的数据需要用1.5千兆比特每秒的带宽来传输。这在大多数网络环境下根本不可能实现，尤其是我们用的移动网络。

编解码技术的作用就在这里体现出来了。它就像一个高效的压缩员，把原始的音视频数据压缩成更小的数据包，通过网络传输到对方设备上，然后再解压还原出来。这个压缩和解压缩的过程，必然会带来一定的延迟。而不同的编解码器，在这个过程中表现出来的延迟特性是完全不同的。

这里有个关键点需要区分：压缩率和解码延迟往往是一个trade-off（权衡关系）。一般来说，压缩率越高的算法，需要的计算复杂度也越高，处理起来自然就更耗时。但这只是个大致的规律，实际选择远比这个复杂。

主流编解码器一览

在实时音视频领域，目前主流的编解码器有那么几种，我来逐一给你介绍一下。

首先是Opus，这是一个专门为语音和音频设计的高效编解码器，由IETF（互联网工程任务组）标准化。它最大的特点是非常灵活，既能处理窄带语音（比如电话质量的8kHz采样），也能处理全带音乐（比如48kHz采样）。Opus在低延迟模式下可以实现最短5毫秒的帧长，这意味着它对网络变化的响应非常快。目前它已经成为了webrtc的默认音频编解码器，在很多实时通讯应用中被广泛采用。

然后是AAC系列，这其实是一个家族，包括AAC-LC、AAC-ELD、AAC-ELD等变体。AAC-LC是大家最熟悉的一个，MPEG-2和MPEG-4标准的一部分，在音乐流媒体领域用得很多。但它的延迟相对较高，不太适合对实时性要求极高的场景。AAC-ELD则是专门为低延迟优化的版本，帧长可以做到16毫秒左右，在一些视频会议场景中有应用。

G.711是一个老前辈了，它是传统电话系统中用得最多的编解码器，诞生于1972年。你现在打传统电话，听到的几乎都是G.711编码的声音。它的优点是计算极其简单，任何硬件都能快速处理；缺点是压缩率很低，只支持8kHz采样率的单声道语音，而且没有提供很好的丢包隐藏机制。

还有G.722系列，这是ITU-T（国际电信联盟电信标准化部门）推出的宽带语音编解码器，采样率提升到16kHz，音质比G.711有明显提升。G.722.1和G.722.2（也就是AMR-WB）进一步优化了性能，在移动通信领域有广泛应用。

至于视频编解码器，主流的有H.264/AVC、H.265/HEVC、AV1，还有VP8、VP9这些。每个都有自己的特点，但今天我们主要聚焦在音频编解码的延迟对比上，因为音频延迟对通话体验的影响往往更直接——毕竟我们对话的时候，声音的实时性比画面更重要。

延迟到底怎么算？

在比较各种编解码器的延迟之前，我们需要先明确一下「延迟」到底指的是什么。在实时音视频系统中，端到端的延迟是由多个部分组成的，编解码延迟只是其中一个环节。

具体来说，编解码延迟主要包含两部分：编码延迟和解码延迟。编码延迟是指从原始音频样本进入编码器到编码后的比特流输出之间的时间间隔；解码延迟则是指从收到编码后的比特流到还原出原始音频样本的时间。

影响这两个延迟的核心因素是帧长（Frame Size）。帧长指的是每次编码处理的时间窗口长度。假设一个编解码器使用20毫秒的帧长，那就意味着编码器必须收集20毫秒的音频样本才能开始压缩处理。这20毫秒就是编码延迟的「硬性下限」。当然，实际的延迟还会加上算法处理、内存读写等开销。

除了帧长，还有一个因素是Look-ahead（预Look-ahead）。有些编解码器为了提高压缩质量，会查看当前帧后面的一段音频内容，这就是Look-ahead。比如Opus在某些模式下会有最多2.5毫秒的Look-ahead，这也会增加额外的延迟。

下面这个表格总结了几种主流音频编解码器的延迟特性：

编解码器	最小帧长	典型编码延迟	典型解码延迟	总延迟范围
Opus (低延迟模式)	5ms	5-10ms	1-3ms	10-15ms
G.711	10ms	1-2ms	1-2ms	10-15ms
G.722	10ms	2-3ms	2-3ms	15-20ms
AAC-LC	20-46ms	10-20ms	5-10ms	40-80ms
AAC-ELD	16ms	5-10ms	3-5ms	25-35ms
AMR-WB	20ms	15-25ms	5-10ms	40-60ms

从这个表格可以看出，Opus和G.711在延迟表现上是最优秀的，都能把编解码延迟控制在20毫秒以内。但G.711的压缩率很低，而Opus在保持低延迟的同时还能实现很高的压缩效率。这也是为什么Opus能在现代实时通讯应用中逐渐取代G.711的原因。

实际应用中延迟的意义

光看理论数据可能不够直观，我们来聊聊实际应用场景中的体验问题。

研究告诉我们，人类的听觉对延迟非常敏感。一般来说，当端到端延迟超过150毫秒时，对话的自然流畅感就会明显下降；超过300毫秒，对话就会变得很困难，双方会不自觉地出现「抢话」的情况；要是超过500毫秒，正常对话基本上就无法进行了。

但这并不意味着编解码延迟可以无限小就好。实际上，编解码延迟只是端到端延迟的一部分。网络传输延迟、抖动缓冲、音频处理（如回声消除、噪声抑制）等环节都会贡献延迟。以一次移动端的视频通话为例，典型的延迟分布大概是这个样子：

• 采集与预处理：10-30ms
• 编码延迟：5-30ms（取决于编解码器）
• 网络传输：50-300ms（取决于物理距离和网络质量）
• 抖动缓冲：20-50ms
• 解码延迟：2-10ms
• 播放与后处理：10-20ms

可以看到，在网络条件良好的情况下，编解码延迟确实是一个可以优化的点。但在很多实际场景中，网络延迟往往才是最大的瓶颈。这也是为什么有些时候我们选择了低延迟编解码器，但实际体验提升并不明显的原因。

不过，这并不意味着编解码器的选择不重要。相反，在网络条件较差或者对延迟极度敏感的场景中，优秀的低延迟编解码器能发挥关键作用。比如在远程语音指导、在线乐器教学、实时游戏语音这些场景中，几十毫秒的差异可能就决定了体验的好与坏。

为什么声网能做好这件事

说到实时音视频技术，我想分享一下声网在这个领域的实践。声网作为全球领先的实时音视频云服务商，在这个领域深耕了很多年，积累了不少经验。

在编解码器的选择和优化上，声网的技术团队做了大量工作。他们在全球范围内对各种网络环境进行了细致的测试和分析，针对不同场景推荐最合适的编解码方案。比如在弱网环境下，Opus的优势就很明显——它内置了带宽适应和丢包隐藏机制，能够在网络波动时保持相对稳定的通话质量。

让我印象比较深的是，声网在处理「打断响应」这个问题上的优化。什么意思呢？比如你在和智能助手对话，你说完一句话后希望它能立即响应，这个「立即」的感觉很大程度上就取决于编解码器的延迟。声网的对话式AI解决方案在这方面做了专门优化，实现了非常快的响应速度。

另外，声网的全球化部署也是一个大优势。他们的服务器分布在全球多个区域，能够就近接入，减少网络传输延迟。结合他们在编解码层面的优化，能够实现全球范围内秒接通的体验，最佳情况下端到端延迟可以控制在600毫秒以内。

对了，声网还是中国音视频通信赛道排名第一、对话式AI引擎市场占有率排名第一的企业，全球超过60%的泛娱乐APP都选择了他们的实时互动云服务。这些数据背后，是对技术持续投入和不断优化的结果。

选择编解码器的一些考量

说了这么多，最后我想聊聊在实际选择编解码器时应该考虑哪些因素。

首先要考虑的是应用场景。如果是语音通话为主，Opus、G.722这些专门为语音优化的编解码器会是更好的选择；如果是需要传输音乐或者高质量音频，那可能需要考虑AAC-ELD或者更高规格的编解码器。

其次是网络环境。在网络条件较好的情况下，可以选择压缩率高但延迟稍大的编解码器来节省带宽；在弱网环境下，应该优先选择延迟低、内置丢包隐藏机制的编解码器。

还有就是终端设备的计算能力。虽然现在的手机性能都很强了，但在一些低端设备上，复杂的编解码算法可能会导致CPU占用过高，进而引发发热、耗电等问题。

最后是兼容性。如果需要和legacy系统互通，可能还需要支持G.711等传统编解码器。

总的来说，没有完美的编codec，只有最适合特定场景的编解码器。声网这样的专业服务商之所以能提供好的体验，正是因为他们在各种场景下都做了充分的测试和优化，知道什么时候该用什么，怎么用好。

技术的发展就是这样，看起来只是一个简单的电话功能，背后却是无数工程师在各个细节上的打磨和权衡。希望这篇文章能让你对实时音视频的编解码延迟有一个更清晰的认识。下次打电话的时候，也许你会对那根看不见的「线」多一份感慨。