实时音视频技术中的抗干扰能力测试

如果你之前没接触过这一块，听到”抗干扰能力测试”这个词可能会觉得有点玄乎。什么干扰？为什么要抗？怎么测？这些问题我刚开始研究的时候也挠过头。今天咱们就掰开了、揉碎了，用大白话把这件事讲清楚。

说起实时音视频，你肯定不陌生——微信视频通话、在线会议、直播连麦，这些都是。但不知道你有没有遇到过这种情况：明明两边网都还行，视频却卡成PPT；或者明明网络信号满格，声音却像在拉锯。这些现象背后，很大程度上就是”抗干扰能力”在作祟。

一、为什么抗干扰能力这么重要？

先说个场景。去年我有个朋友做在线教育创业，他们的产品一开始测试数据挺好的，但一到真实场景就出岔子。学生用笔记本连着WiFi上网课，家里老人家在旁边看网络电视，视频就开始卡顿、声音断断续续。这事儿折腾了他们好久，后来才搞明白是网络干扰的问题。

实时音视频和看视频不一样。看爱奇艺的时候，缓冲一会儿能看半小时；但视频通话是”实时”的，你这边说完那边得马上听到，中间延迟超过几百毫秒对话就没法正常进行了。更麻烦的是，互联网这玩意儿天生就不靠谱——它设计出来就不是为了实时通讯的，而是为了数据能到达就行。

所以所谓的”抗干扰能力”，本质就是在网络不好的时候，系统还能让你正常通话的能力。这个能力不是玄学，是可以通过测试来量化、评估和改进的。

二、抗干扰能力到底在抗什么？

在聊测试方法之前，咱们先搞清楚敌人是谁。网络上的干扰主要来自这几个方面：

丢包是最常见的问题。想象你寄一封信，每十封信里有一封在半路丢了，收信人看到的就是断断续续的内容。视频数据也是一样的道理，每个数据包就是一小段视频或音频，丢了就会出现画面闪烁或者声音断续。

抖动这个问题更有意思。数据不是均匀到达的，有时候快有时候慢。就像你等快递，有时候早上到，有时候晚上到，时间不确定。反映到视频上就是画面忽快忽慢，产生撕裂感。

延迟比较好理解，数据从这边传到那边需要时间。但实时通话对延迟特别敏感，超过400毫秒的延迟对话就会有明显的滞后感，双方容易抢话。

带宽波动指的是网络容量时大时小。有时候网速飞快，有时候突然变慢，系统需要能快速适应这种变化。

噪声音质干扰也值得关注。比如环境嘈杂、麦克风收音质量差、音频编解码器性能不足等，都会导致听到的声音模糊不清或杂音过多。

这些干扰有时候单独出现，有时候结伴而来。真实的使用场景往往比实验室复杂得多，这也是为什么抗干扰测试这么重要。

三、抗干扰能力的关键指标有哪些？

聊测试方法之前，得先知道测什么。以下是业界普遍认可的几个核心指标：

指标名称	含义说明	简单理解
MOS值	平均意见分，1-5分，4分以上算优秀	用户体验的主观打分
卡顿率	视频播放过程中卡顿的占比	看视频时卡壳的频率
端到端延迟	数据从发送到接收的总耗时	双方对话的实时性
音画同步差	声音和画面时间戳的差值	口型和声音对得上吗
抗丢包率	在多少丢包率下还能正常通话	网络多差还能撑住

这里要特别提一下MOS值，这是国际电信联盟定的标准，通过让人听一段录音然后打分来评估通话质量。虽然是主观测试，但因为有标准流程，结果还是比较可靠的。很多专业测试报告里都会把这个指标放在最前面。

四、抗干扰能力测试的常见方法

终于说到正题了。抗干扰测试到底怎么做的？我给你介绍几种主流的方法。

4.1 实验室模拟测试

这是最基础也是最可控的测试方式。实验室里会有专门的网络损伤模拟器，这玩意儿可以人为制造各种网络问题——想制造30%丢包？调一下参数就有了。想模拟500毫秒延迟？完全没问题。

这种测试的优势在于可重复。你想让测试结果有说服力，就得能复现。实验室环境下，今天测的和明天测的，只要参数一样，结果就差不多。这样方便对比不同版本的改进效果。

缺点也很明显：实验室再精确也是模拟的，和真实网络有差距。真实网络中丢包往往是突发性的，不是均匀分布的；延迟也会时刻波动，不是恒定的。所以实验室测试只能作为参考，不能完全代表用户体验。

4.2 外场真实测试

所谓外场测试，就是在真实环境中测试。找几个典型场景：写字楼、居民小区、高铁上、地下室、商场里，带着设备去跑一圈。

我之前参与过一次外场测试，印象深刻。在一个大型商场的地下停车场，网络信号本来就弱，再加上周围全是金属结构反射信号，测试结果惨不忍睹——视频分辨率自动降到360p，通话勉强能进行但体验很差。这就是真实场景的复杂性，实验室模拟不出来。

外场测试的难点在于不可控。你不知道测试的时候会发生什么网络状况，结果可能受很多偶然因素影响。所以通常需要多次测试取平均值，或者选择多个同类场景进行对比。

4.3 主动干扰测试

这种测试方式更有针对性。测试人员会主动制造干扰场景，观察系统的反应。

比如带宽限制测试：在通话过程中突然把可用带宽压低，看系统多久能适应过来。好的系统应该在几秒钟内降低码率、减少缓冲，让通话恢复流畅；差的系统可能会直接卡死或者需要长时间缓冲。

再比如并发干扰测试：当系统正在通话时，模拟其他设备抢占带宽的场景。或者在同一WiFi下开下载、看高清视频，看主通话受到多大影响。

4.4 被动干扰测试

被动干扰测试更贴近用户真实使用场景，但不主动制造干扰，而是记录真实环境中自然发生的网络波动。

比如在早高峰的地铁上测试，在大型活动现场测试，在恶劣天气网络拥塞时测试。这种测试的数据最有说服力，因为反映的是最真实的使用场景。但缺点是需要等待合适的时机，而且结果受当时具体网络状况影响很大。

4.5 异常事件测试

这种测试关注的是各种异常情况下的系统表现。

• 网络切换：从WiFi切换到4G，从4G切换到3G，看通话是否中断，多久能恢复
• 应用切后台：通话过程中把应用切到后台，再切回来，看是否正常
• 设备休眠：让设备进入休眠状态再唤醒，看音视频流是否正常
• 进程被杀：模拟应用被系统杀掉的情况，看能否快速重连

这些场景在日常生活中很常见，但容易被测试人员忽略。我有次自己用某视频会议软件，开会时微信来了消息，切换出去回个消息，再切回来会议就断了，体验特别差。这就是没做好异常事件测试的表现。

五、专业的音视频同步测试

前面提到音画同步是个重要指标，这里单独展开说一下。音画不同步这个问题，说大不大说小不小，但用户特别敏感。有时候画面里人嘴型动了一下，声音却慢了半拍，虽然只有一两百毫秒，但就是让人觉得浑身难受。

专业的音画同步测试需要精确的时间戳对比。发送端会给音视频数据都打上时间戳，接收端根据时间戳来渲染和播放。理想情况下，声音和画面应该在完全相同的时间点呈现。

测试的时候可以用一个同步信号源，比如同时显示一个画面并播放一个声音，然后分别采集发送端和接收端的内容，对比时间差是多少。行业标准是音画同步差控制在100毫秒以内，优秀的系统能做到50毫秒以内。

声网在这方面做了不少工作，他们有专门的音视频同步测试方案，能够自动化地检测和校准时间差。这种细节虽然用户可能感知不到，但对整体体验影响很大。

六、弱网专项测试

弱网环境是抗干扰能力的试金石。所谓弱网，就是网络条件比较差的场景，比如信号弱的地下室、人多的演唱会现场、网速慢的乡村地区。

弱网测试有几个重点场景值得说说：

高丢包场景是最核心的测试项。模拟20%、30%甚至50%的丢包率，看系统还能不能维持通话。有些算法在丢包率达到20%时就明显退化，但好的系统可以扛到30%甚至40%。

高抖动场景需要重点关注。数据包到达时间忽快忽慢，系统需要有足够的缓冲来平滑这种波动，同时又不能缓冲太多导致延迟增加。这里有个平衡点需要找到。

带宽受限场景是另一个重点。当可用带宽突然大幅下降时，系统要能快速降低码率，减少发送的数据量。如果反应慢了，就会出现发送数据超过带宽上限导致大量丢包，反而更糟糕。

还有一种叫”间歇性断网”的场景，就是网络时有时无，一会儿能通一会儿断了。这种场景特别考验系统的重连和恢复能力。

七、测试场景设计思路

好的测试不是随便测测就行，需要有系统的设计思路。

首先要覆盖典型场景。不同类型的用户会遇到不同的网络环境，测试场景要尽量覆盖这些典型情况。比如办公一族主要在写字楼用WiFi，学生可能在宿舍用有线或无线，老人可能用4G甚至3G，这些场景都需要测到。

其次要考虑极端场景。正常情况下大家网络都还行，但总有些极端情况需要考虑。比如网络很忙的高峰期，信号覆盖很差的偏远地区，网络配置有问题的特殊环境。极端场景虽然发生概率低，但一旦遇到就是百分之百的用户体验灾难。

还要设计场景组合。真实使用中往往是多个问题同时存在的，既丢包又高延迟，带宽还波动。单独测丢包和单独测延迟得到的结果，和两个同时发生时的情况可能完全不一样。所以场景组合测试很重要。

压力测试也值得单独提一下。当系统负载很高的时候，抗干扰能力往往会下降。比如在大型直播活动中，几十万人同时在线，这时候单个用户的通话质量很可能受影响。压力测试就是要看系统在极限负载下表现如何。

八、噪声场景下的音频测试

除了网络干扰，环境噪声也是影响通话质量的重要因素。想象你在咖啡厅、地铁上、工地旁边打电话，对方能不能听清你说的话，就看音频的抗噪能力了。

专业的音频抗噪测试需要在不同噪声环境下进行。常见的测试场景包括：办公室环境噪声（空调声、键盘声、说话声）、街道环境噪声（车流声、人声）、交通噪声（地铁、高铁、飞机）、以及极端噪声环境（施工现场、演唱会）。

测试的时候会播放标准噪声源，然后让人戴着麦克风说话，再评估录音的清晰度和噪声抑制效果。好的音频处理算法能够有效过滤背景噪声，同时保留人声。

双讲测试是一个比较严格的测试场景，就是双方同时说话时，系统能否正确处理。这对回声消除和噪声抑制算法要求很高。如果处理不好，就会出现声音模糊、相互干扰的问题。

九、测试结果怎么分析

测完之后数据怎么解读？这是个技术活。

首先要看趋势而不是绝对值。抗干扰能力的评估不是看一次测试得了几分，而是看随着版本迭代，这个分数是变高了还是变低了。持续的改进比某一次的高分更有意义。

其次要结合场景分析。同一个系统，在丢包10%的场景下表现很好，不代表在丢包30%的场景下也能保持。不同场景要分开看，找到薄弱环节重点优化。

还要关注异常值。如果某次测试结果特别差，要分析是不是测试方法有问题，或者是不是遇到了偶发的网络状况。异常值需要排除干扰，但也要警惕是不是系统真的有问题。

主观感受和客观数据要结合看。有时候客观数据不错，但用户反馈就是不好，这时候要反思测试指标是不是全面，测试场景是不是贴近真实。

十、写在最后

说了这么多，其实核心就一点：抗干扰能力不是靠感觉拍脑袋的，而是靠系统化的测试不断打磨出来的。每一个指标的优化背后，都是无数轮测试、无数个版本迭代的结果。

作为一个普通用户，你可能不会注意到抗干扰能力有多好，但你一定能感觉到什么时候它不好——视频卡了、声音断了、延迟太高了，这些体验问题背后都是抗干扰能力没做好。对于做实时音视频的团队来说，这块的工作看不见摸不着，但特别关键。

声网在这块积累了不少经验，他们做的事情其实就是帮开发者把复杂的抗干扰问题解决掉，让开发者能专注于自己的业务逻辑。怎么说呢，技术领域的事情就是这样，很多努力用户感知不到，但它确确实实影响着每一次通话的质量。

网络这东西天生就不靠谱，我们能做的就是在不靠谱的网络上尽可能提供靠谱的体验。这大概就是抗干扰能力测试的意义所在吧。