深入探究音视频开源库WebRTC中NetEQ音频抗网络延时与抗丢包的实现机制

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分类专栏： C/C++实战专栏 C/C++软件开发从入门到实战 文章标签： 音视频 开源 WebRTC NetEQ音频均衡器 抗网络延时 抗丢包 抗网络抖动
于 2024-04-24 08:45:32 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/chenlycly/article/details/138144499
本文深入探讨了WebRTC中的NetEQ网络均衡器，它是一个高级自适应抖动缓冲器，用于解决音频数据在低带宽下出现的延迟、抖动和丢包问题。NetEQ通过自适应抖动控制和丢包补偿算法，能够在高丢包环境下保持良好的语音质量。本文详细分析了NetEQ的原理、处理流程、丢包补偿技术，并对其模拟测试和应用到软件设计中进行了讨论。

目录

1、引言

2、WebRTC简介

3、什么是NetEQ？

4、NetEQ技术详解

4.1、NetEQ概述

4.2、抖动消除技术

4.3、丢包补偿技术

4.4、NetEQ概要设计

4.5、NetEQ的命令机制

4.6、NetEQ的播放机制

4.7、MCU的控制机制

4.8、DSP的算法处理

4.9、DSP算法的模拟测试

5、NetEQ源文件说明

6、参考文档

C++软件异常排查从入门到精通系列教程（专栏文章列表，欢迎订阅，持续更新...）https://blog.youkuaiyun.com/chenlycly/article/details/125529931C/C++基础与进阶（专栏文章，持续更新中...）

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【NetEQ】读 《白话解读 WebRTC 音频 NetEQ 及优化实践》学习笔记
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白话解读 WebRTC 音频 NetEQ 及优化实践
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NetEQ 作为音频接收侧的核心功能，基本上包含了各个方面，所以很多很多音视频通讯的技术实现里都会有它的踪迹，乘着WebRTC开源快 10 年的东风，NetEQ 也变的非常普及，希望这篇白话文章能帮大家更好的理解 NetEQ。原文白话解读 WebRTC 音频 NetEQ 及优化实践 - 知乎★文末名片可以免费领取音视频开发学习资料，内容包括（FFmpeg ，webRTC ，rtmp ，hls ，rtsp ，ffplay ，srs）以及音视频学习路线图等等。见下方!
浅谈 WebRTC NetEQ
qq_52703909的博客
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WebRTC NetEQ 模块大概介绍完毕了。正是因为 Google 将其开源，才能一窥究竟，而大部分自研的语音引擎，或多或少都参考过 NetEQ 里的策略。不得不说，WebRTC 真是音视频领域的值得学习的好源码。
基于C++的视频融合技术实战项目
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视频融合技术旨在通过整合来自多个传感器或视角的视频数据，生成更具信息完整性、空间覆盖性和视觉可读性的合成视频。其核心目标是在保留原始数据关键特征的基础上，提升感知质量与系统决策能力。该技术历经从早期像素级简单叠加到现代基于深度学习的多模态融合演进，广泛应用于智能监控、医学影像、自动驾驶等领域。构建图像 $I_1$ 和 $I_2$ 的拉普拉斯金字塔 $L_{I1}, L_{I2}$对每层构造融合金字塔 $L_F$：- 低频层：使用能量加权或局部方差选择。
【WebRTC】NetEQ概述
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WebRTC由语音引擎，视频引擎和网络传输三大模块组成，其中语音引擎是WebRTC中最具价值的技术之一。 WebRTC语音引擎由一系列音频和网络处理模块组成，包括了从音频采集到网络传输等处理流程的完整解决方案。 语音引擎工作流程图 语音引擎的一般工作流程如下： 1.发起端进行声音采集 2.采集到的声音信号进行回声消除，噪音抑制，自动增益控制处理 3.语音压缩编码 4.
WebRTC语音引擎中NetEQ技术的研究
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WebRTC语音引擎中NetEQ技术的研究 找了好久可以下载的文档，辗转从caj类型转换为pdf。有需要的人学习。
WebRTC中的NETEQ技术的研究
nuptxiaoli
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静态抖动缓冲控制算法：缓冲区的大小在语音通话建立后保持不变，对于抖动超出缓冲区大小的数据包会被丢弃。     优点：算法模型简单     缺点：网络抖动大，丢包率高；网络抖动小，语音延迟大。 自适应缓冲控制算法：缓冲区大小根据实际网络的抖动情况而变化，考虑多网络状态的多样化，缓冲区一般设置为自适应的。 网络延时高，调大缓冲区。延迟小，降低缓冲区。     缺点：算法多样模型复杂
webRTC中音频相关的netEQ（一）：概述
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上篇文章（语音通信中终端上的时延(latency)及减小方法）说从本篇开始会切入webRTC中的netEQ主题，netEQ是webRTC中音频技术方面的两大核心技术之一（另一核心技术是音频的前后处理，包括AEC、ANS、AGC等，俗称3A算法）。webRTC是Google收购GIPS重新包装后开源出来的，目前已是有巨大影响力的实时音视频通信解决方案。国内的互联网公司，要做实时音视频通信产品，绝大多...
webRTC音频NetEq之音频包插入缓冲抖动BUFF处理过程
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    从远端接收的音频帧，经过解头部RTP后，会首先插入到抖动buff，然后统计延迟信息，绘制延迟直方图，根据直方图计算抖动延时的参数，后续dsp的处理根据这个参数以及其他参数，来决策何种策略处理音频数据。这部分根据webrtc源码详细讲解如何插入抖动buff以及统计延迟直方图。     在webrtc中，NetEQ ...
webrtc 音频 NetEQ 笔记
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1.计算当前帧是提前还是延后到 先计算当前帧持续时长 再从定时器获取本地时长，定时器10ms tick一次 得到iat_packets，也就是延迟包数，iat_packets =0，就是提前到了，iat_pakets =1就是正常时间到，iat_packets>1就是延迟到了 然后计算延迟时间，并记录2s以内的总延迟 2.更新统计直方图 这个里面有个容量为100的数组，index是2s内总延迟的包数，数组记录的是延迟包数出现过的概率（通过遗忘因子和历史数据调整过的概率，数据
浅谈WebRTC NetEQ
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浅谈WebRTC NetEQ WebRTC Native 代码里面有很多值得学习的宝藏，其中一个就是 WebRTC 的 NetEQ 模块。根据 WebRTC 术语表 对 NetEQ 的解释： A dynamic jitter buffer and error concealment algorithm used for concealing the negative effects of network jitter and packet loss. Keeps latency as low as pos
NetEQ 算法
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NetEQ 算法中集成了自适应抖动控制算法以及语音包丢失隐藏算法。这项技术使其能够快速且高解析度地适应不断变化的网络环境，确保音质优美且缓冲延迟最小。   研究的重点是 NetEQ 模块，其中所涉及的处理过程包括抖动消除、丢包补偿和压缩解码。 抖动消除原理 抖动通常采用抖动缓冲技术来消除，即在接收方建立一个缓冲区，语音包到达接收端时首先进人缓冲区暂存，随后系统再以稳定平滑的速率将语音包从
WebRTC网络平等（Neteq）：实现高质量实时通信的关键技术
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而WebRTC中的网络平等（Neteq）则是其中的关键技术之一，它通过调整音频流的传输速率和延迟，以实现高质量的实时通信体验。它能够自动调整音频数据的传输速率和延迟，以适应网络情况的变化，并通过缓冲和抗丢包算法来提供更稳定的音频传输。比特率调整（Bitrate Adaptation）：根据延迟估计的结果，网络平等模块会动态调整音频数据的比特率，以适应当前的网络带宽和延迟。通过上述的自适应传输过程，网络平等模块可以在不同的网络环境下提供高质量的实时音频传输。延迟估计的结果将用于后续的传输调整。
WebRTC ：NetEQ源码分析
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参考： https://www.cnblogs.com/talkaudiodev/p/9142192.html https://www.cnblogs.com/talkaudiodev/p/9185067.html https://www.cnblogs.com/talkaudiodev/p/9231526.html ...
webrtc防抖动策略NetEq
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NetEq用到的几种缓冲区。NetEq的MCU与DSP。
是webrtc传输视频包时用了RED
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<think>我们正在讨论WebRTC中的RED（Redundancy）机制。RED是一种用于音频的抗丢包技术，通过发送冗余编码来应对网络丢包。虽然用户的问题是关于视频传输的，但需要澄清：在WebRTC中，RED通常用于音频，而视频则使用其他机制（如FEC、NACK、PLI/FIR）。然而，根据引用[3]提到“音频RED”，我们可以推断用户可能混淆了音频和视频。但为了全面性，我们将解释音频RED的原理，并说明视频传输中类似的技术。 根据引用[3]： > 对抗丢包，WebRTC的Qos策略有，音频RED、NACK，FEC，PLI，FIR 这里明确提到“音频RED”，因此RED主要用于音频。但是，如果用户坚持要了解视频RED（尽管标准WebRTC视频传输不使用RED），我们可以讨论冗余思想在视频中的应用（例如通过FEC或重传）。 因此，回答将分为两部分： 1. 音频RED的原理和实现（标准用法） 2. 视频传输中类似的冗余机制（非RED，但思想类似） 注意：WebRTC视频传输通常不使用RED，而是使用FEC（前向纠错）、NACK（重传请求）和关键帧请求（PLI/FIR）等。 --- ### 一、音频RED（Redundant Audio Data）原理 RED是RTP音频负载的一种冗余编码方案（RFC 2198）。其核心思想是在当前音频包中携带之前一个或多个音频包的冗余副本。当网络发生丢包时，接收端可以使用冗余数据恢复丢失的包。 #### 1. RED封包格式 一个RTP包中可以包含多个冗余块，每个块可以是主编码数据或冗余数据。格式如下： - **RTP头部**：标准RTP头部，PT（Payload Type）字段设置为RED的负载类型（动态值，通过SDP协商）。 - **RED头部**：包含一个块头列表和可选的辅助信息。 - 块头列表：每个冗余块的头（1~3字节），描述块的类型、长度和时间戳偏移。 - 主数据块：当前时间戳的音频数据（主编码）。 - 冗余数据块：之前时间戳的音频数据（冗余编码，通常使用更低比特率的编码）。 **RED头部结构**（简化）： ``` 0 1 2 3 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 +-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+ |F| block PT | timestamp offset | block length | +-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+ |F| block PT | ... (更多块头) | +-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+ | 主数据块（当前包） | +-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+ | 冗余数据块（前一个包） | +-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+ ``` - `F`：1位，指示是否还有后续块头（0表示还有，1表示最后一个块头）。 - `block PT`：7位，该块的负载类型（如OPUS、PCMA等）。 - `timestamp offset`：14位，相对于RTP头部时间戳的偏移量（以采样点为单位）。 - `block length`：10位，该块的长度（字节数）。 #### 2. RED工作流程 - **发送端**： 1. 对当前音频帧进行主编码（高质量）。 2. 将前一个音频帧进行冗余编码（低质量，如更低比特率）。 3. 将主编码数据（当前帧）和冗余编码数据（前一帧）打包到同一个RTP包中。 4. 设置RTP头部的PT为RED类型，并构造RED头部。 - **接收端**： 1. 收到RTP包后，根据PT判断为RED包。 2. 解析RED头部，提取主数据块和冗余数据块。 3. 若下一个包丢失（即当前包的主数据块对应的下一个包丢失），则使用当前包中的冗余数据块（它是前一个包的副本）来填补丢失的包。 4. 解码时优先使用主数据块，若主数据块对应的包丢失，则使用其他包中的冗余块恢复。 #### 3. 冗余策略 - **冗余层级**：可配置携带多级冗余（如最近1~3个包）。 - **编码选择**：冗余块通常使用低复杂度编码（如CELT、低比特率OPUS）以节省带宽。 - **带宽开销**：冗余数据增加带宽占用（例如，50%冗余意味着带宽增加50%）。 #### 4. WebRTC中的实现 - **启用条件**：通过SDP协商RED负载类型。例如： ```sdp a=rtpmap:111 red/8000/1 // 定义RED负载类型为111 a=fmtp:111 96/97 // 96为主编码类型（如OPUS），97为冗余编码类型 ``` - **配置参数**：在WebRTC中可通过`PeerConnection`配置编码器参数，设置冗余包数量。 - **源码位置**：WebRTC中RED编码/解码实现在`modules/audio_coding/neteq`和`modules/rtp_rtcp/source/rtp_format_red.[h/cc]`。 --- ### 二、视频传输中的冗余机制（非RED） 视频数据量远大于音频，直接使用RED携带完整冗余帧会导致带宽剧增。因此，WebRTC视频采用以下冗余机制： #### 1. 前向纠错（FEC） - **原理**：发送原始数据包的同时发送冗余校验包（如XOR、Reed-Solomon编码）。当原始包丢失时，可通过校验包恢复。 - **实现**：WebRTC使用UlpFEC（Uneven Level Protection FEC）和FlexFEC（RFC 8627）。FlexFEC独立于RTP流发送，支持恢复连续丢包。 - **开销**：固定比例冗余（如10%~20%）。 #### 2. NACK重传 - **原理**：接收端检测到丢包后发送NACK报文请求重传。 - **适用场景**：低延迟、带宽充足且丢包率较低时（引用[3]提到“NACK：延时低，带宽够，少量随机的丢包”[^3]）。 #### 3. 关键帧请求（PLI/FIR） - **原理**： - PLI（Picture Loss Indication）：接收端通知发送端“画面不完整”，请求重发关键帧（I帧）[^3]。 - FIR（Full Intra Request）：强制发送端生成关键帧（如新参与者加入时）[^3]。 - **适用场景**：大量丢包或解码失败时。 #### 4. 参考帧选择（RPS）与SVC - **RPS**：编码时选择参考帧，减少丢包传播。 - **SVC（可伸缩视频编码）**：将视频分为多层（基础层+增强层）。基础层丢失时可通过FEC保护，增强层可丢弃。 --- ### 三、视频传输中类似RED的冗余方案 尽管视频通常不使用RED，但某些场景下可采用： - **重传包（RTX）**：WebRTC定义RTX负载类型（RFC 4588），用于重传原始包。与RED不同，RTX是独立的重传流。 - **带内FEC**：将FEC数据与原始数据打包在同一包中（类似RED思想），但WebRTC未采用。 --- ### 四、RED的优缺点 | 优点 | 缺点 | |------|------| | 抗随机丢包（无需反馈） | 带宽开销大（冗余数据始终发送） | | 恢复延迟低（接收端即时恢复） | 不适用于突发丢包（冗余数据可能同时丢失） | | 实现简单 | 视频场景不适用（数据量大） | --- ### 五、相关问题 §§相关问题§§ 1. WebRTC中音频RED如何配置？ 2. WebRTC视频传输如何选择FEC和NACK策略？ 3. 如何评估RED对音频质量的影响？ 4. WebRTC中FlexFEC的实现原理是什么？</think>### WebRTC视频传输中RED机制的原理与实现 RED（Redundant Coding，冗余编码）是WebRTC中用于对抗网络丢包的关键技术，尤其在音频传输中广泛应用（引用[3]明确提到“音频RED”作为QoS策略之一[^3]）。虽然RED主要面向音频，但其核心思想在视频传输中也有类似应用（如FEC冗余）。下面详细解析RED机制的原理和实现方式： --- ### 一、RED的核心原理 RED通过**发送冗余数据包**来提升抗丢包能力，其工作流程如下： 1. **冗余生成**： 发送端将当前数据包（$P_n$）与之前的数据包（$P_{n-1}$, $P_{n-2}$等）按特定算法组合，生成冗余包（$R_n$）。 $$ R_n = f(P_n, P_{n-1}, ..., P_{n-k}) $$ 其中$k$为冗余层级（通常$k=1$或$2$）。 2. **并行传输**： 原始数据包和冗余包通过**不同网络路径**或**不同RTP包**发送（避免同时丢失）。 3. **丢包恢复**： 接收端检测到原始包丢失时，利用冗余包中的信息重建丢失数据： - 若$P_n$丢失，但$R_n$包含$P_n$的信息 → 直接恢复 - 若$P_n$丢失，但$R_{n+1}$包含$P_n$的信息 → 间接恢复 4. **带宽权衡**： 冗余数据增加带宽开销（典型冗余率$20\%-50\%$），但显著降低丢包影响（引用[3]指出需“冗余带宽够”时使用[^3]）。 --- ### 二、RED在WebRTC中的实现方式 #### 1. 音频RED实现（标准方案） 音频RED遵循**RFC 2198**标准，在RTP包中封装冗余数据： ```plaintext | RTP头部 | RED头部 | 主数据块 | 冗余数据块1 | 冗余数据块2 | ... ``` - **RED头部结构**： - 块PT（7位）：冗余块的负载类型（如OPUS） - 时间戳偏移（14位）：相对于主块的时间偏移 - 块长度（10位）：冗余块字节数 **WebRTC源码关键位置**： - 编码器配置：`modules/audio_coding/audio_network_adaptor/` - RED封包逻辑：`modules/rtp_rtcp/source/rtp_sender_audio.cc` #### 2. 视频传输中的类RED机制 虽然视频不直接使用RED格式，但采用类似冗余思想： - **FEC（前向纠错）**： 生成奇偶校验包（类似RED冗余包），通过异或运算恢复丢失包： ```c // 伪代码：生成FEC冗余包 fec_packet = original_packet1 XOR original_packet2 ``` - **参考帧冗余**： 关键帧（I帧）复制到多个RTP包发送（类似RED的多级冗余），避免帧丢失导致解码中断（引用[3]的FIR/PLI策略与此相关[^3]）。 **视频冗余源码位置**： - FEC生成：`modules/rtp_rtcp/source/flexfec_sender.cc` - 抗丢包策略：`modules/video_coding/utility/framerate_controller.cc` --- ### 三、RED的性能优化策略 1. **动态冗余调整**： 根据网络QoS动态改变冗余层级$k$： - 低丢包率：$k=0$（关闭冗余） - 高丢包率：$k=2$（双重冗余） ```mermaid graph LR A[网络监测] -->|丢包率<5%| B[k=0] A -->|丢包率5%-15%| C[k=1] A -->|丢包率>15%| D[k=2] ``` 2. **分层冗余**： 对关键数据（如音频SILK层、视频I帧）采用更高冗余级别。 3. **带宽自适应**： 冗余率$r$与可用带宽$B$的关系： $$ r = \min\left(0.5, \ \frac{B - B_{\text{min}}}{B_{\text{max}} - B_{\text{min}}}\right) $$ 当$B$接近$B_{\text{min}}$时关闭冗余（优先保流畅性）。 --- ### 四、RED的适用场景与限制 | **场景** | **效果** | **限制** | |-------------------------|------------------------------|------------------------------| | 随机单包丢失（<15%） | 恢复率>90% | 突发丢包时失效 | | 低延迟通信（<200ms） | 比NACK重传更快恢复 | 带宽开销增加20%-50% | | 移动网络（4G/5G） | 对抗信号波动 | 需终端支持RED解码 | > 注：引用[3]强调RED在“带宽够”时效果显著，高丢包场景需结合FEC/NACK[^3]。 --- ### 五、调试与验证 1. **Wireshark分析**： 过滤RTP包查看RED头结构：`rtp.payload_type == RED_PT` 2. **WebRTC日志**： 启用`rtc_event_log`查看冗余包统计： ```bash peerconnection.setOptions({rtcEventLog: true}); ``` ---
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