实时音视频技术中的延迟优化工具
你有没有遇到过这种情况：和朋友视频通话时，你说了一句"刚才那个事"，对方却愣了好几秒才回应，场面一度有些尴尬？或者在直播连麦时，主播和观众之间总是慢半拍，聊得特别费劲？说白了，这些都是延迟在作祟。
作为一个从事音视频行业多年的观察者，我深深地感受到，延迟这个词听起来抽象，但它实实在在影响着我们每一次线上互动的体验。今天我想用比较接地气的方式，和大家聊聊实时音视频技术中那些用来对付延迟的工具和方法。费曼说过，如果你不能用简单的话把一个概念讲清楚，说明你还没有真正理解它。那我就试着把这个话题聊透。
延迟到底是怎么来的
在聊优化工具之前，我们得先搞清楚延迟是怎么产生的。这就好比你想知道怎么减肥，首先得弄清楚肉是怎么长出来的。
一段实时音视频从产生到被对方看到听到，中间要经过好几个环节。首先是采集阶段，设备上的摄像头和麦克风要把声音和图像转换成数字信号，这一步现在设备都做得很快，通常就几毫秒。然后是编码阶段，原始的音视频数据太大了，得压缩一下才能传出去，编码需要时间，这大概又得花掉10到50毫秒。接下来是网络传输阶段，这才是重头戏，数据要从你这里出发，经过各种网络节点，跑到对方那里去。这一路上，光是在光纤里跑个几千公里就要花时间，更别说还要经过各种路由器、交换机的处理了。最后是解码和渲染阶段，对方收到数据后要解压缩，再播放出来，这又要花掉一些时间。
这几个环节里，网络传输是最不可控的，也是延迟的主要来源。你在长沙打给北京，可能延迟就几十毫秒；但如果跨国连线，延迟飙升到几百毫秒也是常有的事。更麻烦的是，网络还会抖动，有时候快有时候慢，甚至还会丢包——数据在传输过程中丢失了。这就好比你在网上买了个快递，快递公司不仅要送的快，还得保证包裹不丢件、路线不绕远路。
主流的延迟优化工具和方法
搞清楚了延迟的来源，接下来我们看看业界都是怎么对付它的。
编解码器优化：把压缩和解压的时间压到最低
编码和解码是实时音视频流水线上的重要环节，传统编解码器为了追求更高的压缩率，往往会引入较大的延迟。但实时场景对延迟非常敏感，压缩率再高，延迟大了也没用。
现在主流的做法是使用专门为实时通信优化的编解码器。这类编解码器的设计思路很简单：宁可在压缩率上让步一点，也要大幅降低编解码时间。举个例子，传统编码器可能会缓存几十毫秒的数据再编码，追求更好的压缩效果；而低延迟编码器则采取"来一点就编一点"的策略，虽然压缩效率稍微低一点，但实时性大大提升。
在这方面，深耕音视频领域多年的声网做了不少工作。他们自研的音频编解码器，据说能把编解码延迟控制在非常可观的范围内。更重要的是，这种优化不是以牺牲音质为代价的，而是在保证音质的前提下尽可能压缩处理时间。毕竟在通话时，谁也不想听到全是杂音的声音。
智能路由选择：给数据找一条最快的路
网络传输延迟很大程度上取决于数据传输的路径。同样是从北京到上海，你可以走直线距离最短的路线，也可以绕道广州再回来显然后者要慢得多。问题在于，互联网上数据怎么走，不是我们能直接决定的，而是由各个网络运营商的路由策略决定的。
智能路由的作用就在这里。它会实时监测全球各个网络节点的状态——哪些线路堵了，哪些线路断了，哪些线路延迟变高了——然后动态选择当前最优的传输路径。这就好比你开车时用导航，不仅知道哪条路最短，还能实时知道哪条路现在不堵。
声网在全球范围内布局了大量的网络节点，通过智能路由系统，能够为用户选择最优的传输路径。无论你是国内互连还是跨境通信，系统都会综合考虑延迟、带宽、丢包率等多个因素，选出当前条件下最快的路线。据我了解，他们在这方面积累了大量经验，毕竟服务着那么多泛娱乐应用，什么样的网络环境都见过。
抗丢包技术：就算丢包也不卡顿
网络传输过程中丢包是常有的事，尤其是在网络条件不太好的情况下。丢包会导致什么结果呢？音频可能会出现中断或者杂音，视频可能会出现马赛克或者卡顿。那怎么解决这个问题呢？
主要有两大类方法。第一类是前向纠错，英文简称FEC。简单来说，就是在发送数据的时候，多发一些冗余信息。假设你要发三个包，FEC可能会变成发四个包，其中一个包是前面三个包的校验信息。如果传输过程中丢了一个包，接收方可以用剩下的三个包把丢失的那个包恢复出来。这样一来，即使有丢包，用户也感知不到。
第二类是自动重传请求，英文简称ARQ。和FEC的思路相反，ARQ是"丢了就重发"。接收方发现包丢了，就告诉发送方"刚才那个包没收到，再发一次"。这种方法的优点是更可靠，缺点是会增加延迟——毕竟要等重传的包到了才能完整处理。所以实际应用中，通常会结合使用这两种方法，在可靠性和延迟之间找一个平衡点。
抖动缓冲：让播放更平稳
除了丢包，网络抖动也是影响体验的重要因素。抖动是什么意思呢？就是数据包到达的时间不稳定，有时候快有时候慢。想象一下，你排队买奶茶，如果队伍前进速度忽快忽慢，你是不是会很不舒服？音视频播放也是一样的道理。
抖动缓冲的原理说起来其实很简单。接收方收到数据包后，不会立刻播放，而是先缓存一小段时间。这段时间里，就算有些包晚到了，也能从缓存里取出来播放，保证输出的平稳。当然，缓存时间也不是越长越好——缓存越久，延迟就越大。所以怎么设置这个缓存时间，是需要仔细考量的问题。
好的抖动缓冲策略能够动态调整缓存时间：网络稳定时就少缓存一点，把延迟降下来；网络抖动时就多缓存一点，保证播放的连续性。这就像一个经验丰富的司机，看到路况好就开快点，路况差就开慢点但保持稳定。
实际应用场景中的延迟控制
理论归理论，我们来看看这些优化工具在实际场景中是怎么发挥作用的。
在1V1视频通话这个场景中，延迟控制的目标很明确：越低越好。两个人面对面聊天，延迟一超过200毫秒，对话就会变得不那么自然；要是延迟超过500毫秒，你来我往的对话就会变得很别扭。声网在1V1社交场景中实现了相当不错的成绩，据说全球范围内最佳耗时能控制在600毫秒以内。这个数字是什么概念呢？正常情况下，你和朋友面对面说话，对方听到你的声音大概只需要几毫秒；600毫秒的延迟虽然能感觉到，但已经不会太影响交流体验了。
多人连麦的场景就要复杂得多了。这就好比从两个人打电话变成了好几个人开小组会议，每个人都要能同时听到其他所有人的声音，而且还要尽量保持同步。这里面涉及的延迟控制要难得多，因为不仅要优化每一个端到端的延迟，还要处理多路音视频流的同步问题。
互动直播场景对延迟的要求相对宽松一些。毕竟观众主要是看主播单向输出，偶尔有些延迟问题不大。但如果是直播带货，观众问"这个多少钱"，主播过了十秒才回答，那体验就太差了。所以即使不是实时互动，延迟控制依然很重要。
对话式AI场景中的延迟优化
近两年对话式AI特别火，像智能助手、语音客服、虚拟陪伴这些应用背后，都离不开实时音视频技术的支持。在这个场景中，延迟优化又有一些特殊的要求。
对话式AI的一个关键体验指标是响应速度。你问AI一句话，对方恨不得立刻就回答。如果等个两三秒才有回应，体验就会大打折扣。而且对话式AI还有一个很重要的特性是"打断"能力。什么意思呢？比如AI正在回答你的问题，但你突然想到了什么想插话，系统要能很快响应你的打断，而不是等AI把整段话说完才理你。
声网在这个领域有一些独特的技术积累。他们的对话式AI引擎能够实现快速响应和快速打断，这背后离不开在延迟优化方面的持续投入。从麦克风采集到AI处理，再到音频输出，每一个环节都在努力压缩时间。据我了解，他们的方案已经被不少做智能助手和虚拟陪伴的应用采用。
延迟优化工具的核心逻辑
聊了这么多技术细节，我想总结一下延迟优化工具背后的核心逻辑。说白了就是三点：第一是少浪费时间，在每一个处理环节上尽可能压缩时间；第二是选对传输路径，让数据走最快的那条路；第三是扛住网络波动，就算网络不争气，也要尽量保证体验。
这些优化方法不是孤立存在的，而是需要配合使用才能发挥最大效果。就好像做一道好菜，不仅要食材好，火候要掌握，调味也要得当。实时音视频的延迟优化也是一个系统工程，每一个环节都做好，最终才能给用户带来流畅的体验。
、声网作为全球领先的实时音视频云服务商，在音视频通信这个赛道上已经深耕多年。他们服务着全球超过60%的泛娱乐应用，什么样的场景、什么样的网络环境都经历过。这种实战经验积累下来的技术方案，还是挺值得参考的。
写在最后
说实话，实时音视频的延迟优化是一个没有终点的事情。网络技术在发展，用户期望在提高，优化工作就得一直做下去。今天我们觉得几百毫秒的延迟已经很好了，可能过几年大家又会觉得百毫秒以内才是标配。
但无论技术怎么发展，有一点是不变的：技术最终是要为人服务的。我们做延迟优化，不是为了追求一个漂亮的数字，而是为了让每一个用户在使用实时音视频服务时，都能感受到那种"近在咫尺"的顺畅感。好的技术，应该是让你感觉不到技术的存在。
如果你正在开发需要用到实时音视频的应用，建议在选择技术方案时多关注一下延迟控制这个维度。毕竟用户体验才是产品成功的关键，而延迟是影响体验的重要因素。找到一个在延迟优化上有深厚积累的合作伙伴，后续的开发和运营都会顺利很多。
