实时音视频技术中的抗丢包技术评测

如果你之前没接触过实时音视频这一行，可能很难想象"丢包"这两个字有多让开发者头疼。简单来说，我们在网上打视频电话、连麦直播、或者和智能助手聊天时，声音和画面数据都要通过网络传输。但网络这东西有时候就是不太靠谱——路由器可能会把数据包弄丢，拥挤的带宽会迫使部分数据"等等再走"，甚至有时候信号不好直接就断了。

这些丢失的数据包到了接收端，就会出现各种让人崩溃的情况：声音断断续续、画面卡成PPT、视频通话突然"大眼特效"——其实是因为丢包导致的关键帧丢失。更麻烦的是，实时场景下根本没有时间等你重传，因为等你重传完，黄花菜都凉了，对方早就说完下一句话了。

所以抗丢包技术就变得特别重要。这篇文章我想用比较接地气的方式，聊聊现在主流的抗丢包技术到底是怎么回事，以及怎么去评测它们的效果。毕竟作为一个在实时音视频领域深耕多年的团队，我们确实积累了不少实战经验，也踩过不少坑，希望能给大家一些有价值的参考。

一、丢包这件事比你想象的更复杂

在开始聊抗丢包技术之前，我们得先搞清楚"丢包"到底是怎么回事。很多人以为丢包就是数据包没了，其实丢包的原因和类型远比这个复杂得多。

1.1 丢包的原因分类

从网络层面来看，丢包主要可以分为几类。第一类是拥塞丢包，这是最常见的情况——当网络带宽不够用的时候，路由器会把多余的数据包直接扔掉。这就好比高峰期挤地铁，人太多了闸机就直接不让进了。第二类是传输丢包，数据在网络传输过程中因为信号干扰、线路老化等原因损坏，接收方发现校验不通过就只能丢弃。第三类是队列延迟丢包，当数据包在路由器队列里等待太久，超过一定时间阈值后，即使最终到达也失去了意义，这种通常也会被当作丢包处理。

还有一种情况比较特殊，叫做物理层丢包。比如你用手机打电话时进了电梯，信号直接从满格掉到一格，这种情况下丢包是成片成片来的，比网络拥塞造成的零星丢包要严重得多。

1.2 丢包对音视频的影响差异

这里有个很有趣的事实：同样的丢包率，对音频和视频的影响是完全不同的。

音频对丢包其实没那么敏感。人的听觉有一定的"容错能力"，偶尔丢几个采样点你根本听不出来。而且音频数据量相对较小，传输间隔也短，就算丢了几个包，很快就有新的数据补上。所以一般音频丢包率在5%以内，很多抗丢包技术甚至可以做到10%以内用户都感觉不到明显差异。

视频就麻烦多了。一段视频由很多帧组成，其中I帧（关键帧）是完整画面，后面跟着的P帧、B帧都是增量数据。如果一个I帧丢了，那后面一长串帧都没法正确解码，画面就会出现马赛克或者直接黑屏。而且视频数据量大，一个高清视频每秒钟产生的数据可能是音频的几十倍甚至上百倍，抗丢包的难度自然也高得多。

二、主流抗丢包技术原理解密

了解了丢包的本质，接下来我们看看现在的抗丢包技术都是怎么工作的。我会尽量用简单的语言把这些技术讲清楚。

2.1 前向纠错：多发几份备着

FEC（Forward Error Correction，前向纠错）是最直接的抗丢包思路。简单说就是发送方在发原始数据的同时，多发一些冗余数据。这些冗余数据是通过数学算法生成的，接收方如果发现某些包丢了，可以用冗余数据把丢失的内容恢复出来。

举个例子，假设你要发三个数据包A、B、C，FEC可能会变成发A、B、C和它们的校验包D。万一丢了A，可以用B、C、D算出A；丢了B可以用A、C、D算出来，以此类推。这种方式的优点是延迟低，因为不需要等待重传，收到数据就能直接处理。缺点是会增加带宽开销，毕竟多发了东西。

FEC的纠错能力是有限的——一般来说，N个原始包加M个校验包，最多能恢复M个丢包。如果丢包超过M，那就真的无力回天了。所以实际使用中需要根据网络状况动态调整冗余比例，网络好就少发点，网络差就多发点。

2.2 丢包重传：丢了就再要一次

ARQ（Automatic Repeat Request，自动重传请求）是最传统的方案。接收方发现丢了包，就告诉发送方"麻烦把第N个包再发一遍"。发送方收到请求后重新发送。

这种方式的优势是准确率高——只要重传成功，数据就一定能恢复。但问题在于实时场景下重传带来的延迟可能让人无法接受。比如你在视频通话中说了一句话，对方过了300毫秒才收到，这时候你早就说到下一句了，这种延迟是没法接受的。

所以纯ARQ在实时音视频中用得不多，更多是结合其他技术一起使用。比如对音频这种对延迟敏感但对少量丢包容忍度高的场景，可以不用重传；但对关键的视频关键帧，丢了还是得重传一下。

2.3 交织技术：把丢包打散

交织（Interleaving）的思路很巧妙。它不是防止丢包发生，而是改变丢包的影响方式。怎么做呢？发送方在发送数据之前，先把相邻的数据包顺序打乱。比如本来要发1、2、3、4、5、6这样一串数据，经过交织后可能变成1、4、2、5、3、6这样的顺序发出去。

这样做的效果是：如果网络连续丢包4个（也就是突发丢包），在交织解码后，丢包就变成了分散的丢包。对音频来说，连续丢4个包会听到4声"滋滋滋"的杂音，非常刺耳；但如果是分散丢包，每两个包之间隔着其他数据，听到的可能只是轻微的"卡顿"一下，人的主观感受要好很多。

交织技术的代价是增加延迟——因为接收方要等足够多的数据包到齐才能正确排序还原。所以交织深度越大，抗突发丢包能力越强，但延迟也越高，需要根据场景权衡。

2.4 编码器层面的优化：丢了也能猜

除了传输层的抗丢包策略，编码器本身也有一些技术来对抗丢包。比如有些视频编码器支持"帧内刷新"——定期强制插入一个完整的I帧，这样即使之前的数据丢了，很快就能恢复画面。另外还有错误隐藏算法，当检测到丢包时，用前后帧的内容猜测丢失帧的样子，虽然不完全准确，但总比马赛克好。

在音频领域，Opus等现代编码器都有丢包隐藏模块。它们会分析之前的音频数据特征，当检测到丢包时，用信号预测的方式"脑补"出丢失的音频内容。因为语音信号有一定的规律性，这种脑补效果往往相当逼真，用户很难察觉。

三、抗丢包技术评测方法论

说了这么多技术原理，作为开发者或者技术决策者，最关心的问题可能是：我怎么知道这些技术效果好不好？下面我分享一些我们团队在评测中常用的方法和指标。

3.1 客观指标测量

首先是一些可以量化的客观指标。最基础的就是丢包率本身——这当然是越低越好，但完全没丢包是不现实的，所以我们更关注的是"有效丢包率"，也就是对用户体验产生影响的丢包比例。

延迟是另一个关键指标。不同的抗丢包技术带来的延迟是不同的：FEC基本没有额外延迟，交织会增加几十毫秒到一两百毫秒的延迟，重传机制的延迟则取决于RTT（往返时间）。在实时通话场景中，端到端延迟最好控制在150毫秒以内，300毫秒是很多用户的忍耐极限。

带宽占用也需要关注。FEC和交织都会增加额外的带宽开销，这在对带宽敏感的场景下可能是问题。我们需要测量在相同网络条件下，开启抗丢包功能后带宽增加了多少，以及带来的质量提升是否值得这个开销。

3.2 主观质量评估

客观指标固然重要，但最终还是要看用户的真实感受。所以主观质量评估是必不可少的环节。

最传统的方法是MOS（Mean Opinion Score，平均意见分）测试。找一批测试员，让他们打完电话后给通话质量打分，通常是1到5分。然后把分数汇总平均，得到一个量化的质量评估。这种方法比较接近真实用户感受，但缺点是耗时耗力，而且每个人的主观感受差异比较大。

现在也有一些基于算法的主观质量评估模型，比如VQM（Video Quality Metric）、PESQ（Perceptual Evaluation of Speech Quality）等。这些模型会根据一些技术指标来预测用户的MOS分数，虽然不如真人测试准确，但胜在速度快、成本低，可以用来做大规模自动化测试。

3.3 真实网络环境测试

实验室里用网络模拟器造出来的丢包和真实世界的丢包还是不太一样的。所以除了实验室测试，我们也需要在真实网络环境中进行测试。

可以考虑在不同时间段、不同网络条件下进行测试——用4G网络在早晚高峰测试，用WiFi在网络拥堵时测试，甚至可以模拟进电梯、钻地铁隧道等场景。这些测试能发现很多实验室里发现不了的问题。

四、主流技术方案对比

为了让大家更直观地了解不同抗丢包技术的特点，我整理了一个对比表格。当然，具体的实现效果还会因厂商和具体参数设置而有差异，这个表格更多是展示不同技术方案的一般特性。

技术方案	主要原理	延迟影响	带宽开销	适用场景
FEC（前向纠错）	发送冗余数据，丢失可恢复	几乎无额外延迟	增加20%-100%	对延迟敏感、丢包适中的场景
交织技术	打乱数据包顺序，分散丢包影响	增加20-200ms	基本无额外开销	突发丢包严重的网络环境
重传机制	丢包后请求重新发送	取决于RTT，可能较高	取决于丢包率	非实时场景或关键数据传输
丢包隐藏PLC	接收端猜测丢失内容	无	无	作为其他方案的补充

从我们自己的实践经验来看，单纯使用某一种技术往往效果有限。更有效的做法是多种技术组合使用，根据实时网络状况动态调整策略。比如在网络状况良好时减少FEC冗余节省带宽，当检测到丢包上升时自动提高冗余比例同时启用交织；在视频关键帧丢失时使用重传，但在音频丢包时直接用PLC隐藏。

五、声网在抗丢包方面的实践

说到我们自己在这一块的积累，声网作为全球领先的实时音视频云服务商，在抗丢包技术上确实下了不少功夫。毕竟我们要服务全球超过60%的泛娱乐APP，从1v1社交、语聊房到秀场直播、智能客服，这些场景对抗丢包能力的要求各有侧重，不打磨好技术是不行的。

先说下我们整体的技术思路。我们采用的是自适应抗丢包策略，简单说就是系统会实时监测网络状况，根据当前的丢包率、延迟、抖动等指标自动调整抗丢包策略和参数。这比固定配置的方案要智能得多——网络好的时候不浪费带宽，网络差的时候自动加强保护。

在具体技术实现上，我们把FEC、交织、PLC、重传等多种技术整合成了一个完整的抗丢包框架，针对音频和视频分别做了优化。音频方面，我们深度优化了Opus编码器的PLC模块，在突发丢包场景下也有很好的隐藏效果。视频方面，我们设计了智能关键帧策略，在保证画面质量的同时减少不必要的带宽开销。

实际效果怎么样呢？在我们服务的1V1社交场景中，实现了全球秒接通，最佳耗时小于600ms的接通体验，同时在弱网环境下也能保持流畅通话。在秀场直播场景中，我们的"实时高清・超级画质"解决方案能够从清晰度、美观度、流畅度三个维度全面升级，实际数据显示高清画质用户留存时长高10.3%。这些数据都是来自真实业务场景的反馈，不是实验室里测出来的理想值。

值得一提的是，我们的服务覆盖了全球200多个国家和地区，不同地区的网络基础设施差异很大。比如东南亚一些地区网络基础设施相对薄弱，但在这些市场我们同样积累了丰富的服务经验，知道怎么在复杂网络环境下保证通话质量。这也是为什么很多出海企业会选择我们的服务——他们需要在全球多个市场提供一致的通话体验，而我们正好具备这种全球化的服务能力。

六、写在最后

抗丢包这个话题看似技术，但归根结底是为了用户体验。技术做得再好，最终还是要靠用户的实际感受来检验。这篇文章里提到的很多技术概念，其实都是几十年前就有的，但怎么把不同技术组合好、参数调优好、在不同场景下灵活运用，反而是最考验功力的地方。

如果你正在为实时音视频的抗丢包问题发愁，我的建议是：先搞清楚自己的场景特点是什么——是对延迟极其敏感的一对一通话，还是对画质要求更高的直播场景？是在网络相对稳定的地区，还是需要覆盖全球各种复杂网络环境？搞清楚这些，再来选择和配置抗丢包策略，会比盲目调参数有效得多。

当然，如果想省事直接用现成的方案，我们也很乐意交流。实时音视频这条路大家一起摸索，互相分享经验，总是比单打独斗要强的。