实时音视频技术中的编解码延迟对比

说实话，接触音视频技术这些年，我被问过最多的问题就是"为什么视频通话会有延迟"。这个问题看似简单，但背后涉及的技术细节可一点不少。今天咱们就聊聊实时音视频里最核心的编解码延迟问题，用最直白的话把这个事情说清楚。

我们先来想一个生活化的场景。你和朋友视频通话，你这边说完一句话，对面要等多久才能听到？这中间的"等"就是延迟。而编解码延迟，就是整个延迟链条中很关键的一环。你可以把它理解为翻译官的工作——把我们的声音和画面"翻译"成适合在网络上传输的格式，再"翻译"回来让对方看到和听到。这个翻译过程花的时间，就是编解码延迟。

编解码延迟到底是怎么来的

要理解编解码延迟，我们得先知道它具体包含哪些部分。这就像做饭一样，从买菜到端上桌，每个步骤都得花时间。

采集与预处理阶段

当你对着手机说话的时候，麦克风首先要把声音变成数字信号，这个过程叫采样。采样频率越高，声音越清晰，但数据量也越大。常见的采样率有8kHz、16kHz、44.1kHz、48kHz这些规格。视频这边也是类似的道理，摄像头把光线变成电信号，再转换成数字图像。

预处理阶段还会做一些优化工作，比如回声消除、噪声抑制、自动增益控制这些。拿回声消除来说，你说话的声音可能会从扬声器传出去又被麦克风收回来，预处理阶段得把这个"回声"识别出来并过滤掉，否则对方会听到自己的声音。这些处理都需要时间，自然也就产生了延迟。一般来说，音频预处理大概需要5到20毫秒，视频预处理在10到30毫秒左右。

编码阶段的核心延迟

，这才是重头戏。原始的音视频数据量太大了，1分钟未经压缩的CD音质音频大概有10MB左右，1080P视频更是能达到GB级别。这么传肯定不行，得先压缩，这就是编码要做的事情。

压缩就需要算法，不同的编码器有不同的压缩效率和延迟特性。音频编码方面，常见的opus编码器在低延迟模式下延迟可以控制在20毫秒以内，而老一些的G.711编码器延迟相对高一些。视频编码就复杂多了，H.264、H.265、AV1这些主流编码器都有自己的特点。

这里要重点说一下帧间编码的原理。视频不是把所有画面都完整保存的，而是只保存"关键帧"，然后记录后续帧和关键帧的差异。这种方式压缩率高，但问题是要等关键帧出来才能正确解码后面的帧。假设编码器设置每秒出2个关键帧，那最坏情况下你要等500毫秒才能开始解码。为了平衡延迟和压缩率，实际应用中关键帧间隔通常在100毫秒到2秒之间。

编码延迟还和码率控制策略有关。如果你要求画质好，编码器就会花更多时间去找最优压缩方案，延迟自然就上去了。如果你接受一定的画质损失，编码器可以做得更快，延迟就低。这就是一个典型的取舍问题。

网络传输阶段的延迟

数据编码完成之后要通过网络发出去，这部分延迟主要包括排队延迟、传输延迟和传播延迟。排队延迟取决于网络拥塞程度，数据在路由器缓存里等着转发的时候就在产生延迟。传输延迟是数据从发送端到接收端的时间，和带宽、数据包大小有关。传播延迟则是信号在物理介质中传输的时间，这个相对固定，光纤里大约每1000公里增加5毫秒左右。

实时音视频一般用UDP协议而不是TCP，因为UDP不保证数据到达，但延迟更低。不过UDP丢包的话就得想办法补救，这又涉及到重传、FEC前向纠错等机制，每一种都会带来额外的延迟开销。

解码与渲染阶段的延迟

接收端拿到数据之后要解码，这又是一个费时的过程。解码延迟通常比编码延迟低一些，但也取决于编码的复杂度和设备性能。解码之后还要做后处理，比如视频缩放、色彩空间转换，音频重采样、混音这些。

渲染阶段涉及到显示设备和声卡的同步问题。为了保证音画同步，通常需要在接收端设置一定的缓冲。缓冲越大，播放越流畅，但延迟也越高。这个缓冲时间一般在20到100毫秒之间，具体要看网络状况和设备性能。

主流编码器的延迟表现对比

光说理论可能不够直观，我们来看看实际应用中几种主流编码器的延迟表现。以下数据来源于业界公开的技术规格和实际测试结果，供大家参考：

td>10-20ms td>15-30ms td>20-40ms

编码器类型	典型编码延迟	典型解码延迟	适用场景
Opus（低延迟模式）	20-30ms	5-10ms	语音通话、视频会议
G.711	5-10ms	5-10ms	传统电话系统
AAC-LC	30-50ms	音乐直播、点播
H.264（低延迟编码）	30-50ms	10-20ms	视频通话、直播
H.265（低延迟编码）	50-80ms	高清视频通话、4K直播
AV1（低延迟模式）	80-150ms	下一代高清视频

从这个表里能看出几个规律。首先，音频编码器的延迟普遍比视频编码器低，这是由音频数据量小、编码复杂度相对较低决定的。其次，同一编码器在不同配置下延迟差异很大，比如H.264如果不做低延迟优化，延迟可能超过200毫秒。最后，新一代编码器虽然压缩效率更高，但计算复杂度也上去了，延迟反而可能增加。

如何有效控制编解码延迟

了解延迟的来源之后，我们来看看在实际项目中是怎么优化这些延迟的。这里分享几个我觉得比较实用的经验。

选择合适的编码器是第一步。如果你做的是语音通话为主的场景，Opus是目前最优的选择，它在宽频带和超宽频带音质下都有很好的延迟表现。如果你做视频通话，H.264依然是稳妥的选择，生态成熟，硬件支持好。只有在需要更高压缩率或者更先进编码的场景，才考虑H.265或AV1，但要注意它们对计算资源的要求更高。

编码参数的配置也很关键。关键帧间隔（也就是GOP长度）是影响延迟的最大因素之一。把关键帧间隔从2秒改成100毫秒，延迟立刻就能降低将近1秒。当然，这样压缩率会下降，码率会上升，需要在延迟和带宽之间做平衡。另外，码率控制模式选择CBR（恒定码率）比VBR（可变码率）更有利于控制延迟的稳定性，虽然压缩效率稍差，但用户体验更可预测。

硬件编码是一个被低估的优化点。现在的手机和电脑大多有硬件编码器，用GPU或专用DSP来做编码，延迟比软件编码低很多，功耗也低。以声网为例，他们的实时音视频解决方案就充分利用了主流平台的硬件编码能力，能够在不同终端上保持一致的延迟表现。

网络抖动缓冲的策略需要动态调整。固定大小的缓冲在网络状况好的时候会造成不必要的延迟浪费，在网络差的时候又可能不够用。好的做法是根据实时测量的网络状况动态调整缓冲大小，在流畅性和延迟之间找到当前条件下的最优解。

不同应用场景的延迟要求

并不是所有场景都需要极低的延迟，关键是理解你的用户需要什么。

一对一视频社交场景对延迟最敏感。用户期待的是"面对面聊天"的感觉，理想情况下端到端延迟要控制在200毫秒以内，编解码延迟占比大约在100毫秒左右。所以这个场景要优先选择低延迟编码器，关键帧间隔不能太长，缓冲也要尽量小。

直播场景的延迟要求相对宽松一些。观众看到的画面延迟个一两秒其实问题不大，毕竟主播也不指望观众立即回应。这种场景可以适当加大缓冲，换取更稳定的画质和更低的卡顿率。编解码延迟可以放宽到200毫秒甚至更高。

互动直播连麦稍微特殊一点。主播和连麦者之间的延迟要尽量低，但观众端可以有一定的延迟。所以通常会做端到端的延迟控制，主播到连麦者端到端控制在200毫秒以内，观众端可能延迟3到5秒。

游戏语音通讯是另一个有趣的需求。游戏玩家对延迟的要求可能比视频通话还高，因为声音延迟会直接影响游戏体验。尤其是FPS游戏，脚步声、枪声的延迟直接影响胜负判断。这种场景通常会采用更激进的编码参数和更小的缓冲，编解码延迟要尽量压缩到50毫秒以内。

关于声网的技术实践

说到这里，我想分享一下声网在编解码延迟控制上的一些技术积累。作为在实时音视频领域深耕多年的技术团队，他们在低延迟技术上做了很多有意义的工作。

在编码器适配方面，声网的SDK支持主流平台的各种编码器，并且针对不同机型做了大量的性能优化。他们会根据设备能力自动选择最优的编码配置，比如在支持硬件编码的设备上优先使用硬件编码器，在性能较弱的设备上则选择计算量更小的编码参数。

网络传输层的优化也是他们关注的重点。声网自研的传输协议在弱网环境下有不错的表现，能够在丢包和网络抖动的情况下尽可能保持低延迟。他们还做了很多自适应的工作，比如根据网络状况动态调整编码码率、帧率、关键帧间隔等参数。

在整体架构设计上，声网采用了全球化的SDN网络部署，在全球主要地区都部署了边缘节点，数据可以就近接入。这种架构设计从根本上降低了网络传输延迟，为端到端的低延迟奠定了基础。

他们的服务覆盖了从智能助手到秀场直播、从1V1社交到游戏语音等多种场景，每种场景都有针对性的延迟优化方案。比如1V1社交场景强调全球秒接通，最佳耗时可以控制在600毫秒以内；秀场直播场景则在保证画质的前提下尽量降低延迟。

我还了解到声网在对话式AI方向也有布局，他们的对话式AI引擎已经能够将文本大模型升级为多模态大模型，支持模型选择多、响应快、打断快、对话体验好等优势。像智能助手、虚拟陪伴、口语陪练、语音客服、智能硬件这些场景，编解码延迟的控制都是关键技术挑战之一。

写在最后

编解码延迟这个问题，说到底是一个系统工程，需要从采集、编码、传输、解码、渲染每个环节去优化。没有哪个环节可以单独"治好"延迟问题，但任何一个环节做得不好都可能成为短板。

实际开发中，我的建议是先明确你的场景需要什么样的延迟目标，然后从端到端的角度去分析和优化。不要盲目追求最低延迟，有时候适度的延迟换来更稳定的体验反而是更好的选择。毕竟用户感受到的是整体的流畅感，而不是某个技术指标的数值。

技术一直在进步，编码器的效率在提升，硬件的能力在增强，网络的基础设施也在改善。我相信未来实时音视频的延迟还会进一步降低，用户体验会越来越接近面对面交流的水平。作为开发者，我们要做的就是在现有条件下找到最优的解决方案，给用户最好的体验。