一对一语音直播系统源码——如何解决音视频直播技术难点

直播作为对实时性和互动性要求较高的音视频应用场景，存在着诸多技术难点，即使是一对一的直播模式也不例外。低延迟、流畅性、回波消除、国内外互操作性、大规模并发等问题都是开发过程中的难点。但是，在开发过程中如果有一个高质量的一对一语音广播系统的源代码，那么这些困难可能会在一定程度上得到解决。

1.低延迟

为了确保低延迟，整个链的前端和后端必须非常小心地完成。像前端的一些编码算法或帧丢弃策略做得很好。另外，编码器的选择在不同的业务场景中会有所不同，这会带来不同程度的编码延迟，因此不同的业务场景可以实现不同程度的延迟。此外，对于推挽式网络的选择，大多数解决方案都会允许需要实时交互的用户通过核心语音视频网络进行传输，比如 BGP 等高质量节点。也可以进行转码、传输协议或混合流程，然后通过聂荣的网络分发。这样，在接入核心语音视频网络时，就需要智能调度策略来完成就近接入。

2.流畅性

流畅性作为直播过程中容易出现很多技术难题的一个方面，也是需要注意的。

(1) JitterBuffer 可以作为一个动态扩展的 JitterBuffer 使用。当网络条件较差或网络抖动较严重时，可以适当增大 Jitterbuffer，以减少响应网络抖动的延迟。

(2)当网络环境较差时，快播和全播技术可以在用户没有感知的情况下稍微降低播放速度，然后解决临时网络抖动造成的慢速情况，当网络恢复时，可以快速赶上。需要注意的是，这种方法并不适用于所有应用程序中。

(3)码率自适应，即选择合适的码率进行动态传输。为了保证平滑度，可以适当调整分辨率和帧率。当然，语音视频引擎会根据当前的网速测量结果和应用所需的码率，动态调整码率、帧率和分辨率，以达到流畅地观看用户体验。

(4)在推侧做一些分层编码，让拉侧根据检测到的网络带宽动态拉出不同的数据进行渲染。分层编码允许流端选择不同级别的视频编码数据。网络条件好的时候会选择更多层次的数据，网络条件差的时候会选择基础层次的数据。

(5)当当前推拉流质量较差时，即使降低码率、分辨率和帧率也不能保证质量的情况下，可以放弃链路。

3.回波消除

首先对回声抵消的原理做一个简单的介绍，将信号发送到回声抵消模块后，将其作为参考信号进行消去，以后再将信号发送给扬声器，由于周围环境反射形成回声后，用真实的音频通过麦克风输入，然后用回声采集输入信号，回波消除模块根据之前的参考信号产生滤波器，将回波进行消去，然后发送出去。对于回声消除的问题，谷歌的开源 WebRTC 提供了回声消除模块，但其设计目的是在 PC 上实现音视频交互场景，在移动端适应性较差，尤其是在 Android 上。

4. 国内、国际交流

这适用于在海外运营的用户。流媒体数据和控制信令需要跨国通信。因此，应该在世界范围内合理安排一些中继节点。数据路径的选择取决于业务。也就是说，需要在链路物理路由的基础上建立业务路由表，根据用户分布、接入频率、高频峰值等用户场景确定业务路由表。也许每次的路线都不一样。

5. 大规模的并发性

这是所有互联网相关产品都会遇到的问题，主要考虑的是负载均衡，如何平滑扩容，agent 对无法覆盖的地方进行调度，甚至灾难恢复和访问层的设计等等，这里就不讨论了。

可以看出，在开发过程中，我们不仅需要优质的一对一语音直播系统源代码作为“辅助”，还需要考虑各种因素和可能出现的问题。只有这样，我们才能开发出一款真正高品质的直播 app。否则，它将在直播领域“消失”。