音视频实时通讯的应用场景已经随处可见，从“吃鸡”的语音对讲、直播连麦、直播答题组队开黑，再到银行视频开户等。对于开发者来讲，除了关注如何能快速实现不同应用场景重点额音视频通讯，另一个更需要关注的可能就是“低延时”。但是，到底实时音视频传输延时应该如何“低”，才能满足你的应用场景呢？

延时的产生与优化

在聊低延时之前，我们先要讲清延时是如何产生的。由于音视频的传输路径一样，我们可以通过一张图来说明延时的产生:

在音视频传输过程中，在不同阶段都会产生延时。总体可以分为三类：

T1：设备端上的延时 音视频数据在设备端上产生延时还可以细分。设备端上的延时主要与硬件性能、采用的编解码算法、音视频数据量相关，设备端上的延时可达到 30~200ms，甚至更高。如上表所示，音频与视频分别在采集端或播放端产生延时的过程基本相同，但产生延时的原因不同。 音频在设备端上的延时：

• 音频采集延时：采集后的音频首先会经过声卡进行信号转换，声卡本身会产生延时，比如 M-Audio 声卡设备延迟 1ms，艾肯声卡设备延迟约为 37ms；
• 编解码延时：随后音频进入前处理、编码的阶段，如果采用 OPUS 标准编码，最低算法延时大约需要 2.5~60ms；
• 音频播放延时：这部分延时与播放端硬件性能相关。
• 音频处理延时：前后处理，包括 AEC，ANS，AGC 等前后处理算法都会带来算法延时，通常这里的延时就是滤波器阶数。在 10ms 以内。
• 端网络延时：这部分延时主要出现在解码之前的 jitter buffer 内，如果在抗丢包处理中，增加了重传算法和前向纠错算法，这里的延时一般在 20ms 到 200ms 左右。但是受到 jitter buffer 影响，可能会更高。

视频在设备端上的延时：

• 采集延时：采集时会遇到成像延迟，主要由 CCD 相关硬件产生，市面上较好的 CCD 一秒可达 50 帧，成像延时约为 20ms，如果是一秒 20~25 帧的 CCD，会产生 40~50ms 的延时；
• 编解码延时：以 H.264 为例，它包含 I、P、B 三种帧（下文会详细分析），如果是每秒 30 帧相连帧，且不包括 B 帧（由于 B 帧的解码依赖前后视频帧会增加延迟），采集的一帧数据可能直接进入编码器，没有 B 帧时，编码的帧延时可以忽略不计，但如果有 B 帧，会带来算法延时。
• 视频渲染延时：一般情况下渲染延时非常小，但是它也会受到系统性能、音画同步的影响而增大。
• 端网络延时：与音频一样，视频也会遇到端网络延时。

另外，在设备端，CPU、缓存通常会同时处理来自多个应用、外接设备的请求，如果某个问题设备的请求占用了 CPU，会导致音视频的处理请求出现延时。以音频为例，当出现该状况时，CPU 可能无法及时填充音频缓冲区，音频会出现卡顿。所以设备整体的性能，也会影响音视频采集、编解码与播放的延时。

T2：端与服务器间的延时 影响采集端与服务器、服务器与播放端的延时的有以下主几个因素：客户端同服务间的物理距离、客户端和服务器的网络运营商、终端网络的网速、负载和网络类型等。如果服务器就近部署在服务区域、服务器与客户端的网络运营商一致时，影响上下行网络延时的主要因素就是终端网络的负载和网络类型。

一般来说，无线网络环境下的传输延时波动较大，传输延时通常在 10~100ms 不定。而有线宽带网络下，同城的传输延时能较稳定的低至 5ms~10ms。但是在国内有很多中小运营商，以及一些交叉的网络环境、跨国传输，那么延时会更高。

T3：服务器间的延时 在此我们要要考虑两种情况，第一种，两端都连接着同一个边缘节点，那么作为最优路径，数据直接通过边缘节点进行转发至播放端；第二种，采集端与播放端并不在同一个边缘节点覆盖范围内，那么数据会经由“靠近”采集端的边缘节点传输至主干网络，然后再发送至“靠近”播放端的边缘节点，但这时服务器之间的传输、排队还会产生延时。仅以骨干网络来讲，数据传输从黑龙江到广州大约需要 30ms，从上海到洛杉矶大约需要 110ms~130ms。 在实际情况下，我们为了解决网络不佳、网络抖动，会在采集设备端、服务器、播放端增设缓冲策略。一旦触发缓冲策略就会产生延时。如果卡顿情况多，延时会慢慢积累。要解决卡顿、积累延时，就需要优化整个网络状况。

综上所述，由于音视频在采集与播放端上的延时取决于硬件性能、编解码内核的优化，不同设备，表现不同。所以通常市面上常见的“端到端延时”指的是 T2+T3。 延时低≠通话质量可靠 不论是教育、社交、金融，还是其它场景下，大家在开发产品时可能会认为“低延时”一定就是最好的选择。但有时，这种“追求极致”也是陷入误区的表现，低延时不一定意味着通讯质量可靠。由于音频与视频本质上的差异，我们需要分别来讲实时音频、视频的通讯质量与延时之间的关系。

https://docs.qq.com/doc/DWHhNTlVtaFJId0ht

资料获取点击:
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音频质量与延时

影响实时音频通讯质量的因素包括：音频采样率、码率、延时。音频信息其实就是一段以时间为横轴的正弦波，它是一段连续的信号（如上图）。

采样率：是每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数。采样率越高，音频听起来越接近真实声音。

码率：它描述了单位时间长度的媒体内容需要空间。码率越高，意味着每个采样的信息量就越大，对这个采样的描述就越精确，音质越好。 假设网络状态稳定不变，那么采样率越高、码率越高，音质就越好，但是相应单个采样信息量就越大，那么传输时间可能会相对更长。

对照我们之前的公式，如果想要达到低延时，那么可以提高网络传输效率，比如提高带宽、网络速度，这在实验室环境下可以轻易实现。但放到生活环境中，弱网、中小运营商等不可控的问题必定会影响网络传输效率，最后结果就是通讯质量没有保障。还有一种方法，就是降低码率，那么会损失音质。

视频质量与延时 影响实时视频质量的因素包括：码率、帧率、分辨率、延时。其中视频的码率与音频码率相似，是指单位时间传输的数据位数。码率越大，画面细节信息越丰富，视频文件体积越大。

帧：正如大家所知，视频由一帧帧图像组成，如上图所示为 H.264 标准下的视频帧。它以 I 帧、P 帧、B 帧组成的 GOP 分组来表示图像画面（如下图）：I 帧是关键帧，带有图像全部信息；P 帧是预测编码帧，表示与当前与前一帧（I 或 P 帧）之间的差别；B 帧是双向预测编码帧，记录本帧与前后帧的差别。

帧率：它是指每秒钟刷新的图像帧数。它直接影响视频的流畅度，帧率越大，视频越流畅。由于人类眼睛与大脑处理图像信息非常快，当帧率高于 24fps 时，画面看起来是连贯的，但这只是一个起步值。在游戏场景下，帧率小于 30fps 就会让人感到画面不流畅，当提升到 60fps 时会带来更实时的交互感，但超过 75fps 后一般很难让人感到有什么区别了。

分辨率：是指单位英寸中所包含的像素点数，直接影响图像的清晰度。如果将一张 640 x 480 与 1024 x 768 的视频在同一设备上全屏播放，你会感到清晰度明显不同。 在分辨率一定的情况下，码率与清晰度成正比关系，码率越高，图像越清晰；码率越低，图像越不清晰。

在实时视频通话情况下，会出现多种质量问题，比如：与编解码相关的画面糊、不清晰、画面跳跃等现象，因网络传输问题带来的延时、卡顿等。所以解决了低延时，只是解决了实时音频通讯的一小部分问题而已。 综上来看，如果在网络传输稳定的情况下，想获得越低的延时，就需要在流畅度、视频清晰度、音频质量等方面进行权衡。 不同场景下的延时 我们通过下表看到每个行业对实时音视频部分特性的大致需求。但是每个行业，不仅对低延时的要求不同，对延时、音质、画质，甚至功耗之间的平衡也有要求。在有些行业中，低延时并非永远排在首位。

游戏场景

在手游场景下，不同游戏类型对实时音视频的要求不同，比如狼人杀这样的桌游，语音沟通是否顺畅，对游戏体验影响很大，所以对延时要求较高。其它类型游戏具体如下方表格所示。

但满足低延时，并不意味着能满足手游开发的要求。因为手游开发本身存在很多痛点，比如功耗、安装包体积、安全性等。从技术层面讲，将实时音视频与手游结合时，手游开发关注的问题有两类：性能类与体验类。

在将实时音视频与手游结合时，除了延时，更注重包的大小、功耗等。安装包的大小直接影响用户是否安装，而功耗则直接影响游戏体验。 社交直播场景 目前的社交直播产品按照功能类型分有仅支持纯音频社交的，比如荔枝 FM；还有音视频社交的，比如陌陌。这两类场景对实时音视频的要求包括：

直播答题场景

在直播答题场景中，对实时音视频的要求主要有如下两点：

我们以前经常能看到主持人说完一道题，题目却还没发到手机上，最后只剩 3 秒的答题时间，甚至没看到题就已出局。该场景的痛点不是低延时，而是直播音视频与题目的同步，保证所有人公平，有钱分。 K 歌合唱场景 天天 K 歌、唱吧等 K 歌类应用中，都有合唱功能，主流形式是 A 用户上传完整录音，B 用户再进行合唱。实现实时合唱的主要需求有如下几点：

在这个场景中，两人的歌声与音乐三者之间的同步给低延时提出了很高的要求。同时，音质也是关键，如果为了延时而大幅降低音质，就偏离了 K 歌应用的初衷。 金融场景 对于核保、银行开户来讲，需要一对一音视频通话。由于金融业特殊性，该类应用对实时音视频的需求，按照重要性来排序如下：

在这个场景中，低延时不是关键。重要的是，要保证安全性、双录功能和系统平台的兼容。

在线教育

在线教育主要分为两类：非 K12 在线教育，比如技术开发类教学，该场景对实时音视频的要求主要有：

很多非 K12 教学发生在单向直播场景下，所以延时要求并不高。

另一类是 K12 在线教育，比如英语外教、部分兴趣教学，通常会有一对一或一对多的师生连麦功能，它对直播场景的要求包括：

在 K12 的在线教育中，师生的连麦在低延时方面有较高的要求。如果会涉及跨国的英语教学，或需要面向偏远地区学生，那还要考虑海外节点部署、中小运营商网络的支持等。 在线抓娃娃 在线抓娃娃是近期新兴热点，主要依靠实时音视频与线下娃娃机来实现。它对实时音视频的要求包括：

瓶颈与权衡

产品的开发追求极致，需要让延时低到极限。但理想丰满，现实骨感。我们曾在上文提到，延时是因多个阶段的数据处理、传输而产生的。那么就肯定有它触及天花板的时候。 我们大胆假设，要从北京机场传输一路音视频留到上海虹桥机场。我们突破一切物理环境、财力、人力限制，在两地之间搭设了一条笔直的光纤，且保证真空传输（实际上根本不可能）。

两地之间距离约为 1061 km。通过计算可知，传输需要约 3.5ms。数据在采集设备与播放设备端需要的采集、编解码处理与播放缓冲延时计为较高的值，30ms。那么端到端的延时大概需要 33.5ms。请注意，我们在这里还忽略了音视频文件本身、系统、光的衰减等因素带来的影响。 所以，所谓“超低延时”也会遇到瓶颈。在任何实验环境下都可以达到很低的延时，但是到实际环境中，要考虑边缘节点的部署、主干网络拥塞、弱网环境、设备性能、系统性能等问题，实际延时会更大。在一定的网络条件限制下，针对不同场景选择低延时方案或技术选型时，就需要围绕延时、卡顿、音频质量、视频清晰度等指标进行权衡与判断。

原文链接：
https://juejin.cn/post/6844903601043669000