聊聊实时音视频：技术原理与生活应用

不知道你有没有这样的经历：早上打开电脑参加一个重要的视频会议，画面和声音却时断时续；晚上跟异地恋的女朋友视频通话，她的声音总是慢半拍；上周尝试在线问诊，医生说网络延迟太高，根本没法好好沟通。这些场景背后，都指向同一个技术——实时音视频，英文叫 rtc（Real-Time Communication）。

我第一次认真了解 rtc，是在五年前。那时候还在学校做课题，导师让我研究在线教育平台的技术架构。当时市面上已经有不少视频通话软件，但我发现很多产品的体验参差不齐。有些延迟能控制在一两百毫秒以内，有些却要等上好几秒才能看到对方的反应。这种差异到底是怎么产生的？背后有哪些技术在做支撑？这些问题让我一头扎进了 RTC 的世界里。

今天想用一种相对好理解的方式，把实时音视频这件事给大家讲清楚。我们不搞那些晦涩难懂的公式和术语，就用最朴实的语言，说说 RTC 到底是什么，以及它是怎么工作的。

实时音视频究竟是什么

简单来说，实时音视频就是让两个人或多个人能够在网络上实时地看到彼此、听到彼此的技术。这里的”实时”非常关键，它不是像看视频那样把内容先下载下来再播放，而是要在极短的时间内完成采集、传输和呈现，让交流的双方感觉不到明显的延迟。

你可能会说，这不就是视频通话吗？这么说倒也没错，但 RTC 的范畴其实比视频通话要广得多。视频会议、直播连麦、在线客服、远程医疗、虚拟课堂、云游戏……这些场景背后都用到了 RTC 技术。它已经渗透到了我们生活的方方面面，只是很多时候我们察觉不到它的存在罢了。

举个最生活的例子。去年疫情期间，很多学校开启了直播上课模式。你有没有想过，为什么老师讲课的声音和画面基本是同步的？为什么几十个学生同时在线，画面还能保持流畅？这背后就是 RTC 技术在默默工作。它要同时处理几十路上行视频流，还要保证每个学生都能收到清晰稳定的画面，其中的复杂度远超普通人的想象。

RTC 的核心技术原理

要说清楚 RTC 的技术原理，我们需要把它拆解成几个关键环节。每个环节都像是一个齿轮，只有每个齿轮都运转顺畅，最终的体验才能好。

音视频采集与处理

一切的开始都是采集。你的手机或电脑摄像头负责捕捉画面，麦克风负责收集声音。但原始的音视频数据量是非常庞大的——一分钟未经压缩的高清视频可能有几个 G 这么大，显然没法直接在网上传输。

所以第一步就是对采集到的原始数据进行预处理。视频方面，会先做一些美颜、滤镜、背景虚化的处理，让人像看起来更美观。音频方面则要做回声消除、噪声抑制、自动增益控制等工作。想象一下，如果你对着麦克风说话的同时扬声器正在播放对方的声音，如果没有回声消除，你听到的就是刺耳的啸叫声。这些预处理工作直接影响着用户的通话体验。

我认识一个做音频算法工程师的朋友，他跟我分享过一个小细节。说回声消除这个技术，看起来原理不复杂，但实际做起来特别考验功力。因为不同设备的扬声器和麦克风位置各异，房间的声学环境也各不相同，要想在各种情况下都能准确消除回声，需要大量的算法调优和实地测试。他说，很多用户觉得某款软件的通话音质特别好，可能没意识到背后是无数个这样的细节在支撑。

编码压缩技术

预处理完成之后，下一步就是编码压缩。这是 RTC 技术中非常核心的一环，也是各大厂商技术实力差距最明显的地方。

视频编码的目标是在保证画质的前提下，尽量减少数据量。目前主流的视频编码标准有 H.264、H.265 和 AV1。H.264 是最老但也最普及的格式，几乎所有的设备和浏览器都支持。H.265 是它的升级版，同等画质下能节省约一半的带宽，但编码计算量也更大。AV1 是新一代的开源标准，由包括谷歌、亚马逊在内的科技巨头联合推动，性能优异且完全免费。

音频编码常用的有 OPUS、AAC 和 G.711。OPUS 这个编码器很有意思，它是由 Xiph.Org 基金会开发的，特别适合网络传输场景。不管是音乐还是人声，它都能很好地处理，所以现在大多数实时音视频应用都选择用 OPUS。

这里我想强调一个点：编码不仅是技术，更是一门艺术。同样一段视频，用不同的编码参数压缩，最后的效果可能天差地别。好的编码器能够精准地识别画面中的重要信息，把码率花在刀刃上。这也是为什么有些软件看起来画质更清晰、更流畅，而有些则显得模糊或者卡顿。

网络传输机制

编码完成的数据要通过网络传送到对方手里，这才是 RTC 技术中最具挑战性的部分。网络传输面临的问题太多了：带宽不稳定、丢包、延迟、抖动……每一个问题都会影响通话质量。

先说延迟。物理上，距离越远，信号传输的时间就越长。但这只是延迟的一部分。还有处理延迟——数据在各个网络节点转发时需要排队等待；还有传输延迟——不同协议、不同路径都会造成额外的时间消耗。理想的端到端延迟应该在 150 毫秒以内，这样双方交流时才不会有明显的滞后感。超过 300 毫秒，对话就会变得很别扭；要是超过 500 毫秒，基本上就没法正常沟通了。

丢包是另一个大问题。网络传输过程中，部分数据包可能会丢失，导致画面出现马赛克或者声音出现断续。RTC 系统通常会采用丢包隐藏技术，用算法来推测丢失的数据大概应该是什么样的，尽量减少对用户体验的影响。

抖动是第三个需要解决的麻烦。数据在网络中传输的速度不是恒定的，有时候快有时候慢，这就导致数据包到达的顺序可能是乱的。RTC 系统会在接收端设置一个缓冲区，先把数据存一会儿，整理好顺序再播放，从而消除抖动的影响。当然，这个缓冲区会带来额外的延迟，所以如何在抖动消除和延迟控制之间取得平衡，是需要精心设计的。

传输协议的选择

说到网络传输，就不得不提协议。RTC 常用的传输协议有两种：UDP 和 TCP。

UDP 是无连接的协议，发送数据时不需要确认对方是否收到，速度很快，但可靠性差。TCP 则是面向连接的协议，会确保数据完整有序地到达，但延迟相对较高。对于实时音视频来说，延迟是致命的，所以业界普遍选择 UDP 协议作为传输层的基础。

但在 UDP 之上，还需要一层可靠的传输机制。这就是 RTP/RTCP 协议的作用。RTP 负责传输音视频数据，RTCP 负责传输控制信息，比如报告网络状况、统计丢包率等。两者配合，既保证了传输的实时性，又能及时发现和应对网络问题。

另外还有 webrtc 这套开源技术栈。它原本是谷歌开发的项目，后来成为了开放标准，被所有主流浏览器支持。webrtc 定义了一套完整的 API，让网页开发者能够方便地实现音视频通话功能。虽然 WebRTC 本身是开源的，但基于它做二次开发和优化的商业公司有很多，其中像声网这样的专业服务商，就在这个领域深耕了很多年，积累了大量的技术经验和行业洞察。

服务质量保障

讲完了传输，我们再来说说 QoS，也就是服务质量保障。这是 RTC 系统保证通话质量的一系列技术手段的统称。

自适应码率调整是很重要的一项技术。网络带宽不是固定的，有时候会变好，有时候会变差。好的 RTC 系统能够实时监测网络状况，自动调整视频的清晰度。带宽充裕时用高清模式，带宽紧张时降到标清甚至更低，确保通话不断线、不卡顿。这个调整过程要做得足够平滑，用户才不会感受到明显的画质跳变。

前向纠错（FEC）和重传机制是应对丢包的两大神器。FEC 是在发送数据时额外加一些冗余信息，即使部分数据丢失了，也能通过冗余信息把丢失的内容恢复出来。重传机制则是发现丢包后请求发送方再发一次，但重传会带来额外延迟，所以对于实时性要求很高的场景，FEC 用得更多一些。

拥塞控制算法也很关键。当网络发生拥塞时，系统要能够快速检测到，并采取相应的措施——比如降低发送速率、调整编码参数，或者切换到更优的网络路径。好的拥塞控制算法不仅能保证当前的通话质量，还能避免加剧网络拥塞，影响其他业务。

RTC 系统架构全景

为了让大家对 RTC 有一个更完整的认识，我用一张表来总结一下整个系统的核心组件和它们的作用。

这个表格里的每一个模块都可以单独拿出来讲很久，而且在实际系统中，它们之间还有很多复杂的交互关系。比如接收端的反馈会影响发送端的策略，编码器的复杂度会影响端到端的延迟，等等。

实际应用场景中的挑战

了解了技术原理，我们再来看看在实际应用中，RTC 都面临哪些挑战。

弱网环境下的表现是一个大考题。谁都有网络不好的时候——在地铁里、电梯里，或者偏远的农村地区。这时候 RTC 系统要尽量保证基本的通话可用性，而不是直接挂掉。一些先进的系统会采用带宽探测技术，在通话开始前就评估网络状况，选择最合适的参数。通话过程中也在持续监测，一旦发现问题立刻调整策略。

大规模并发场景也很考验功力。一对一视频通话和几百人的视频会议，技术难度完全不是一个量级。服务器要能同时处理大量的音视频流，还要做好流量分发和负载均衡。这里涉及到的技术点非常多，比如 SFU（Selective Forwarding Unit）和 MCU（Multipoint Control Unit）两种不同的架构选择，各有优劣，需要根据具体场景来决定。

跨平台兼容性是另一个让人头疼的问题。用户可能用 iPhone 也可能用安卓，可能在 Windows 上也可能在 macOS 上，可能用 Chrome 也可能用 Safari。每个平台、每个浏览器对音视频技术的支持程度都不一样，开发者需要做大量的适配工作。这也是为什么有些应用在某些设备上体验特别好，在另一些设备上却问题不断。

行业发展的新趋势

RTC 技术还在不断演进。最近几年，我关注到几个值得关注的方向。

AI 技术的融入是一个大趋势。智能降噪、智能美颜、智能补光这些功能现在几乎成了标配。更有意思的是，AI 还能用来做 Codec，比如用深度学习来优化视频编码，这在传统方法已经接近理论极限的情况下，开辟了新的提升空间。还有 AI 辅助的网络预测，能够更准确地预判网络状况的变化，提前做出调整。

边缘计算的兴起也在改变 RTC 的部署方式。传统的做法是把所有流量都汇聚到云端的中心服务器，但这样延迟会受到地理距离的限制。边缘计算把计算能力下沉到离用户更近的地方，比如各个城市的边缘节点，能够显著降低延迟，提升体验。像声网这样的专业服务商，就在全球部署了大量的边缘节点来保障服务质量。

超低延迟场景的需求也在增加。传统的 RTC 延迟通常在几百毫秒的级别，但对于云游戏、远程操控、AR/VR 这类场景，这个延迟还是太长了。这些场景需要把延迟压缩到几十毫秒甚至更低，技术难度呈指数级上升。目前业界在这方面已经有了不少探索，但还有很长的路要走。

写在最后

聊了这么多，相信你对实时音视频技术已经有了一个相对全面的认识。从最开始的采集编码，到网络传输，再到接收端的处理，每一个环节都有无数的技术细节需要打磨。好的 RTC 体验，不是某一个环节做得好就行，而是所有环节都不能有明显的短板。

技术的东西说多了难免枯燥，但我始终觉得，理解这些底层原理，能帮助我们更好地使用和评价各种产品。下次当你视频通话卡顿时，你不再只是抱怨”网络真差”，而是能大概判断出问题可能出在哪里。这种对技术的理解，本身就是一种有趣的经历。

如果你对这个话题感兴趣，欢迎继续交流。技术在进步，我们的认知也应该不断更新才对。