实时音视频技术中的编解码算法对比分析

当我们打开一个视频通话软件，和远在千里之外的朋友面对面聊天时，或者在直播平台上观看一场精彩的演出时，不知道你有没有想过：这些画面和声音是如何在毫秒之间跨越千山万水，完整地呈现在我们眼前的？

这背后有一个功不可没却很少被普通用户注意到的技术——编解码。说得直白一点，编解码就是一套"压缩-还原"的魔法。原始的视频和音频数据量巨大无比，一分钟未经压缩的高清视频可能占用好几个G的存储空间，显然无法满足实时传输的需求。编解码算法的作用，就是在这些数据到达我们眼睛和耳朵之前，先做一轮高效的"瘦身"，等传到目的地再"解压"还原。

作为一个在实时音视频领域摸爬滚打多年的从业者，我见证了编解码技术从H.264时代一路演进到今天AV1逐渐普及的整个过程。今天想用一种更接地气的方式，和大家聊聊这个看似枯燥实则充满门道的话题。

视频编解码：一场关于压缩效率的军备竞赛

让我们先从视频编解码说起。目前主流的视频编码标准基本可以分成两大阵营：一个是国际标准化组织ISO/IEC主导的H.26x系列，另一个是Google力推的VP系列。这两个阵营的算法思路有相似之处，但在具体实现和适用场景上各有千秋。

H.264：老当益壮的行业基石

H.264也叫AVC，是2003年就已经问世的"老前辈"了。别看它年纪大，到现在依然是实时音视频领域应用最广泛的编码标准。为什么？三个字概括：成熟度。

H.264有着近二十年的生态积累，硬件支持极其完善。从你手机里的芯片到专业级的视频编码器，几乎都能跑H.264。而且它的编码效率在当时来看相当惊艳，相比之前的MPEG-2，压缩率提升了一倍左右。这意味着在同样的带宽条件下，H.264能传输更高质量的画面。

当然，H.264也有它的局限性。它的压缩效率放在今天已经不算最优了，特别是在高分辨率场景下，同样的画质会比新一代标准占用更多带宽。另外，H.264的专利费用问题曾经困扰了业界很多年，虽然现在有相应的专利池解决方案，但这个历史遗留问题还是让一些厂商选择观望。

H.265：高清时代的后起之秀

H.265也叫HEVC，是2013年推出的新一代标准。如果说H.264是1080p时代的王者，那H.265就是为4K甚至8K而生的。它的压缩效率比H.264提升了将近50%，这意味着在传输4K超高清视频时，H.265所需的带宽只有H.264的一半左右。

这个提升幅度是非常可观的。举个例子，当你用视频会议软件开一个4K分辨率的会议时，如果用H.264，带宽可能需要15到20Mbps，而H.265可能只需要8到10Mbps。对于网络条件不太好的用户来说，这就是能否流畅通话的差别。

不过H.265也不是没有烦恼。首先，它的编码复杂度比H.264高出不少，编码端需要更强的计算能力。其次，H.265的专利授权问题比H.264更加复杂，费用也更高，这就导致很多浏览器和平台在支持H.265这件事上持谨慎态度。直到今天，你仍然能看到不少应用坚持使用H.264，而不是全面升级到H.265。

VP8与VP9：Google的破局之作

p>面对H.26x系列高昂的专利费用，Google决定自己动手。VP8是2008年Google收购On2 Technologies后推出的开源编码标准，后来Google又推出了它的继任者VP9。相比H.264，VP8在压缩效率上已经有了一定提升，而VP9则更进一步，能和H.265掰掰手腕。

VP系列最大的优势在于开源和免费。Google把VP8和VP9的代码都开放了出来，任何人都可以自由使用，不用担心专利诉讼的问题。这对于很多中小开发者来说极具吸引力。而且Google旗下的YouTube从2013年开始就支持VP9播放，Chrome浏览器也提供了原生支持，生态逐渐建立起来。

但VP系列也有短板。它的硬件支持不如H.264那么广泛，很多老旧设备的芯片没有内置VP9解码器。另外，VP9在移动端的性能表现也稍逊一筹，特别是在一些中低端Android手机上，解码VP9视频可能会导致耗电和发热问题。

AV1：面向未来的新希望

AV1是近两年备受关注的新一代编码标准，由开放媒体联盟开发，这个联盟的成员包括Google、Amazon、Netflix、Apple等科技巨头。AV1的压缩效率比VP9又提升了30%左右，比H.265也略胜一筹，被认为是下一代视频编码的标准答案。

更重要的是，AV1完全免收专利费，开放性和H.264、H.265这些需要缴纳授权费的标准形成了鲜明对比。这让AV1在流媒体平台和硬件厂商中获得了广泛支持。Netflix早在2020年就开始在Android客户端支持AV1播放，Amazon Prime Video也快速跟进。

不过AV1目前最大的挑战是编码速度太慢。同样一段视频，用AV1编码可能需要H.264编码时间的十倍甚至更多。虽然硬件编码器正在逐步普及，但软件编码的效率仍然是制约AV1大规模应用的主要瓶颈。另外，AV1的生态还在建设期，虽然主流浏览器都已经支持，但内容覆盖率和H.264相比还有差距。

主流视频编码参数对比

为了让大家有个更直观的感受，我整理了一个对比表格供参考：

编码标准	推出年份	压缩效率	硬件支持	专利费用	主要应用场景
H.264/AVC	2003	基准	极其完善	有	通用场景，实时通信
H.265/HEVC	2013	比H.264高50%	较好	较高	4K/8K视频，流媒体
VP9	2013	与H.265相当	较好	免费	YouTube，webrtc
AV1	2018	比VP9高30%	逐步普及	免费	下一代流媒体，实时通信

音频编解码：让声音穿越噪音

如果说视频编解码是做"瘦身"，那音频编解码就是做"精炼"。人耳对声音的感知其实很微妙，不是所有的声音细节我们都能分辨出来。音频编码的原理就是利用人耳的听觉特性，把那些我们听不到或者不敏感的信号去掉，从而大幅压缩数据量。

Opus：实时通信的王者

在实时音视频领域，Opus可以说是当之无愧的主流选择。这个编码器由IETF开发，融合了SILK和CELT两种技术的优点，专门为网络传输场景优化。

Opus有几个让我印象深刻的特点。首先是自适应性强，它可以根据网络带宽动态调整码率，从6kbps到510kbps都能覆盖，不管你是在WiFi环境下还是在4G、5G网络下，都能找到合适的编码参数。其次是延迟低，Opus的编码延迟最低可以控制在5毫秒以内，这对于需要实时互动的通话场景至关重要。

我记得第一次在项目中切换到Opus时，明显感受到通话质量提升了一个档次。特别是对端网络出现波动时，Opus的抗丢包能力比之前的G.711和AAC好了不是一点半点。后来了解到，Opus在20%丢包率下仍能保持可用的通话质量，这对真实网络环境来说太重要了。

G.711：经典但不建议新项目使用

G.711是国际电信联盟在1972年制定的标准，距今已经五十多年了。它是传统电话网络的基础编码器，优点是算法极其简单，硬件实现成本低，延迟也可以忽略不计。

但G.711的压缩效率放在今天看就有点不够看了。它使用64kbps的固定码率，比Opus在相同质量下占用的带宽高好几倍。而且G.711只支持8kHz采样率，无法呈现丰富的高频细节，音乐效果很差。

我现在维护的一些老旧系统中还在用G.711，毕竟替换成本摆在那里。但如果你是新做项目，真的没必要再考虑G.711了。Opus在各方面都是碾压式的存在，而且开源免费，何乐而不为呢？

AAC系列：流媒体与广播的首选

AAC也就是高级音频编码，是MP3的继任者，在音乐流媒体和广播领域应用非常广泛。iTunes、YouTube、Netflix这些平台都大量使用AAC编码。AAC的压缩效率比MP3高出一截，相同音质下文件体积能小30%左右。

不过在实时通信场景下，AAC的表现就没有Opus那么亮眼了。AAC-LC的编码延迟相对较高，不太适合对实时性要求极高的通话场景。而且AAC的专利授权问题比较复杂，虽然有专利池提供打包授权，但很多开发者还是会选择绕道而行。

AAC-LD与ELD：低延迟的特殊版本

p>为了满足实时通信的需求，AAC家族也推出了低延迟版本。AAC-LD的编码延迟可以控制在20到50毫秒左右，ELD更是能把延迟压到15毫秒以内。这些版本在视频会议、直播等场景有一定应用。

但说实话，当Opus这样一个在延迟、音质、压缩效率、专利自由度方面都表现出色的选手存在时，AAC低延迟版本的优势就不是那么明显了。我观察下来，除了少数对AAC生态有强依赖的系统，大多数新项目还是会优先考虑Opus。

实时音视频平台如何选择编解码方案

说了这么多技术细节，可能有人要问了：作为一个实时音视频服务平台，到底该怎么选择编解码方案？这确实是个需要综合考量的问题，不是简单的"选最新最强"就行。

兼容性与覆盖度的平衡

首先要考虑的是用户端的兼容性。你不可能要求所有用户都使用最新款的设备对吧？像声网这样的全球性实时音视频云服务商，用户遍布世界各地，设备条件参差不齐。如果只支持最新的编码标准，那使用老旧手机的用户可能连通话都打不开。

所以在实际应用中，往往采用的是多编码器适配的策略。平台会同时支持H.264、VP8、AV1等多种视频编码，Opus、AAC等多种音频编码，然后根据对端的设备能力和网络状况动态选择最合适的编码方案。这个过程中，复杂度增加不少，但换来的是更好的用户覆盖。

网络自适应能力

实时音视频传输最大的挑战在于网络条件的千变万化。用户可能在WiFi和移动网络之间切换，可能遇到带宽骤降，可能面对20%、30%的丢包率。好的编解码方案必须能够快速响应这些变化。

现代实时音视频平台通常会内置一套复杂的自适应算法，实时监测网络状况，动态调整码率、帧率、分辨率等参数。Opus在这方面有天然优势，它的自适应码率机制设计得很好。但仅有编码器的支持还不够，平台层面也需要做大量的工作，比如快速的码率切换、平滑的画质过渡等等。

端到端延迟的控制

实时音视频对延迟的要求是非常苛刻的。两个人打电话，如果有几百毫秒的延迟，对话就会变得很别扭。直播场景中，如果观众看到画面比主播慢了好几秒，那互动体验就无从谈起了。

编解码本身会引入一定的延迟。帧间预测需要缓存多帧数据，运动估计和模式选择需要计算时间，这些都会增加延迟。在H.265、AV1这些新一代编码器中，这个问题更加明显，因为它们使用了更复杂的编码算法。

为了控制延迟，平台需要在编码器配置上做一些取舍。比如使用更小的GOP间隔，关闭一些高复杂度的编码工具，启用低延迟编码模式等等。这会对压缩效率有一定影响，但为了实时性，这个取舍是值得的。

编解码技术的演进方向

回顾编解码技术的发展历程，有一个清晰的趋势：压缩效率不断提高，但复杂度也在急剧攀升。H.264时代的编码器在普通电脑上就能实时编码，但AV1的软件编码速度在很多场景下仍然无法满足实时需求。

未来的发展方向我觉得有几个值得关注点。首先是AI辅助编码，用机器学习模型来优化编码决策，比如更智能地识别画面中的感兴趣区域，在这些区域分配更多码率，在不重要的地方节省带宽。Google的RAVT和Netflix的VMAF都是这个方向的探索。

其次是硬件加速的普及。随着芯片算力的提升和AV1等新标准硬件支持的扩大，软件编码的效率瓶颈会逐渐被突破。特别是移动端芯片，这几年在视频编解码能力上的进步有目共睹。

还有就是端云协同的编码方案。有些计算可以放到云端处理，有些必须本地执行，怎么在终端算力和云端资源之间找到最优平衡点，是一个值得深入研究的问题。

写到这里，关于实时音视频编解码的这次技术分享就差不多告一段落了。这个领域的技术演进非常快，可能过两年又会有新的标准出来主流。但无论技术怎么变化，编解码的核心目标始终是不变的：在有限的带宽条件下，用更低的延迟传输更高质量的音视频内容。

如果你正在开发一个实时音视频应用，我的建议是：不要盲目追新，先把H.264和Opus这两个基础打好，它们的生态最成熟，兼容性最好。在这个基础上，再根据业务需求逐步引入H.265、AV1这些新一代标准。毕竟对于大多数应用来说，稳定可靠的通话体验比极限的画质提升更重要。