【gcc】webrtc发送侧 基于丢包更新码率

最新推荐文章于 2024-07-07 10:23:28 发布
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分类专栏： WebRTC入门与实战 文章标签： webrtc
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/commshare/article/details/135997789
本文详细介绍了WebRTC中基于丢包和RTT的发送侧码率调整策略。当RTT出现问题时，系统会通过CorrectedRtt预估并降低码率。在启动阶段，若无延迟丢包反馈，会依据REMB或延迟估计来更新码率，并考虑接收端的码率限制。同时，记录和更新最小码率历史，确保码率变动的合理性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1 rtt 有问题：网络拥堵，直接下调码率

  • G:\CDN\rtcCli\m98\src\modules\congestion_controller\goog_cc\send_side_bandwidth_estimation.h

RttBasedBackoff

  RttBasedBackoff rtt_backoff_;

class RttBasedBackoff {
   
   
 public:
  explicit
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【gcc】webrtc发送侧计算 丢包率
突围
02-02 793
丢包率
【webrtc QOS】GCC 网络控制器：从发送侧带估计到拥塞窗口改变编码器码率
突围
03-14 692
# M98分支： congestion_controller - - G:\CDN\rtcCli\webrtc-checkout\src\modules\congestion_controller\goog_cc\send_side_bandwidth_estimation.cc - G:\CDN\rtcCli\webrtc-checkout\src\modules\congestion_controller\goog_cc\congestion_window_pushback_controller.
WebRTC的丢包计算方法
sonysuqin的专栏
09-06 5419
本文介绍了WebRTC内部计算丢包的算法，其跟RTT的计算有紧密联系，在Janus等服务优化丢包逻辑时可以作为参考。
WebRTC视频码率控制（一）—— CPU使用度检测
yinshipin007的博客
03-30 743
首先，我们需要明确什么是CPU使用度。顾名思义，往往我们会认为与CPU占用率有关。但是阅读OveruseFrameDetector，除了注释中提到CPU，代码中并没有相关实现。实际上，所谓的“CPU使用度”是指编码耗时 / 采集耗时，是一个比值。当该比值越大时，表示编码跟不上采集，达到了编码器的性能瓶颈，需要对编码进行降级；反之，比值越小，表示编码能力有富余，还可以进行编码升级，提供更好的视频质量。换句话说，就是一个生产者与消费者的关系。
【WebRTC-音视频】码率控制基本概念
KQe397773106的博客
02-23 344
码率控制是指视频编码中决定输出码率的过程。介绍一下 X264 中使用到的与码率控制相关的几个概念
android log 码率,webrtc之Android视频质量提升：保帧率降码率
weixin_40004057的博客
05-27 982
前言：我们的产品是在一款跑着Android系统的特定芯片上使用webrtc开发的一个视频通话业务，当前的情况是在网络正常的情况下帧率也比较低，弱网环境下适应能力较差。基于此，我了解了webrtc Android平台的视频采集编码流程，并编写了相应的文章《webrtc之Android视频采集编码》。在深入细节之后，定位问题所在，并做了相应优化，在此记录相关过程，以后日后复习，以及和大家共同学习。帧率...
Webrtc 码率统计 RateStatistics
10-13 995
RateStatistics 用于webrtc的码率统计， 用法说明 RateStatistics::RateStatistics(int64_t window_size_ms, float scale)； window_size_ms 统计窗口的大小，scale 缩放参数用于单位转换，比如byte转bit就是8000； void RateStatistics::Update(size_t count, int64_t now_ms)；每次数据来时进行更新，count是收到数据的大小，now_ms当
【实时通信技术】WebRTC中GCC拥塞控制机制详解：基于延迟与丢包的带宽调节及优化
最新发布
06-25
GCC基于延迟和丢包信息进行拥塞控制，采用trendline滤波器评估延迟增长趋势，通过AIMD算法调节码率。pacer模块确保视频数据均匀分布发送，避免瞬时网络冲击。GCC在稳定网络环境下表现出色，但在大抖动和弱网环境中...
webrtc gcc详解
sweibd的专栏
07-07 1494
webrtc的gcc算法(Google Congestion Control)，貌似国内很多文章都没有细讲，原理是怎么样的，具体怎么进行计算的。这里详解一下gcc
WebRTC系列-网络之带宽估计和码率估计(2)接收端带宽估计
HOSTEN的博客
10-20 667
上一篇介绍了WebRTC中带宽估计整体类关系；也介绍了接收端带宽估计的主要类及关系，这节就从类开始分析源码。
WebRTC源码研究（45）WebRTC 传输速率的控制
kyl282889543的博客
06-25 488
文章目录WebRTC源码研究（45）WebRTC 传输速率的控制 WebRTC源码研究（45）WebRTC 传输速率的控制
WebRTC中如何设置视频的码流
RTC吧
08-05 3230
WebRTC原生就是为了p2p通话而设计的，视频的码流会尽量匹配你的带宽。你会发现，当两个客户端在局域网内 通话时，视频的码流会非常大，有时会达到两三兆。在有些业务场景下，你可能不希望要这么大的视频码流，比如会占用 你的服务器很大的带宽。如果我们能够灵活的控制视频码流，这对节省服务器带宽会非常有用。       在WebRTC生成的SDP中，与视频编码相关的部分如下： a=rtpmap:1
WebRTC系列-- 带宽估计参数及限制编码器编码码率流程
HOSTEN的博客
05-13 1453
文章目录发送端带宽估计核心类 SendSideBandwidthEstimation带宽估计限制参数参数设置流程视频编码器的速率调整评估码率分配核心类BitrateAllocatorAddObserver方法AllocateBitrates 方法音频码率调整及参数 发送端带宽估计核心类 SendSideBandwidthEstimation 带宽估计限制参数 SendSideBandwidthEstimation 是发送端带宽估计的核心处理类;在其中的头文件中有三个关键参数: DataRate curr
WebRTC视频码率控制（序言）
Stream Flow Master
04-10 1086
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar
腾讯云：实现WebRTC发送端的码率预估
TjsReact的博客
09-24 132
在WebRTC中，发送方的码率预估是一项重要的功能，它可以帮助发送方根据当前网络条件动态调整其传输码率，以提供更好的用户体验。在WebRTC中，发送方的码率预估是一项重要的功能，它可以帮助发送方根据当前网络条件动态调整其传输码率，以提供更好的用户体验。首先，我们需要获取到发送方的网络信息。在本文中，我们将详细介绍如何在腾讯云的WebRTC服务中实现发送方的码率预估功能。在获取到发送方的网络数据后，我们可以根据一些算法来预估发送方的码率。在获取到发送方的网络数据后，我们可以根据一些算法来预估发送方的码率。
webrtc中的码率控制
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chinabinlang的专栏
10-20 1万+
本来想要自己写一篇文章，但是网上已经有很好的文章了，所以这里直接综合转载； 文章前面的部分是简单总结，后面是转载的文章； 名词解释： GCC谷歌提出的拥塞控制算法(Google Congestion Control，简称GCC[1])来控制发送端码率 TransportCC： REMB：Receiver Estimated Maximum Bitrate, 接收端最...
技术解码 | WebRTC 发送方码率预估实现解析
m0_60259116的博客
03-10 697
WebRTC是一个非常复杂且庞大的东西，今天我们就对其中的发送方码率评估这一块做一个简单的实现解析，帮助大家更好的理解这部分内容。
webrtc视频码率计算
qq_37051858的博客
12-18 2102
前言 webrtc码率相关介绍 研究了好久的webrtc，一直想要自己计算webrtc视频的码率，但是一直没有找到具体的公式或者算法，困扰了很久，今天找到了计算方法，在这里记录一下。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、webrtc码率计算？ BPP指数：每像素位数（BPP）是应用于视频文件中每个像素的平均数据量。通过将数据速率（kbps）除以视频的每秒像素数（像素宽度乘以高度像素乘以每秒帧数）来计算： BPP = 数据速率/（分辨率*每秒帧数） BPP通常在0.05到0...
WebRTC中码率限制参数使用及sdp中参数使用流程
HOSTEN的博客
03-08 2254
文章目录sdp中通过设置a=fmtp:的方式限制码率RTPSender中设置parameters中的encodings的每一路视频的码率 sdp中通过设置a=fmtp:的方式限制码率 x-google-max-bitrate：视频码流最大值，当网络特别好时，码流最大能达到这个值，如果不设置这个值，网络好时码流会非常大 x-google-min-bitrate：视频码流最小值，当网络不太好时，WebRTC的码流每次5%递减，直到这个最小值为，如果没有设置这个值，网络不好时，视频质量会非常差 x-google
webrtc gcc
09-12
WebRTC GCC（Generic Congestion Control）是WebRTC中的一种拥塞控制算法。它基于丢包率估计带宽，并通过计算最小的发送码率来调整发送速率。根据引用[2]中的描述，GCC的最终发送码率是两种拥塞控制算法计算的发送码率中较小的那个。具体来说，在WebRTC中，根据引用中的公式，丢包率小于1%时，发送码率的计算公式为As_hat(i) = 1.05(As_hat(i-1))。其中，beta值为1.08，increase_bps为最小比特率历史记录的第一个元素乘以(beta - 1)和kMinIncreaseBps中的较大值。最终的发送码率计算公式为new_bitrate = static_cast<uint32_t>(min_bitrate_history_.front().second) + increase_bps + 0.5，其中还额外增加了1kbps来避免卡住。
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