当前位置: 首页 > news >正文

音视频采集推流时间戳记录方案

音视频同步更多文章

深入理解音视频pts,dts,time_base以及时间数学公式_视频pts计算-CSDN博客

ffplay音视频同步分析_ffplay 音视频同步-CSDN博客

音视频采集打时间戳设计

实时音视频数据的采集和处理场景。具体来说:

采集阶段:

  • 在音视频数据采集过程中,需要为每一帧数据计算出时间戳。
  • 可以采用"起始时间=系统时间"的方式,计算第一帧的时间戳,后续帧按照固定的帧间隔累加得到。
  • 同时引入动态校正机制,检测累计时间戳与系统时间的偏差,及时修正时间戳。

传输阶段:

  • 将计算好的时间戳与音视频数据一起传输到客户端。

播放阶段:

  • 客户端接收到数据后,先将其缓存一段时间。
  • 然后根据附带的时间戳信息,按照正确的时间顺序进行播放。
  • 客户端可以进一步利用时间戳信息来调整缓冲区,以适应网络环境的变化。

这种时间戳设计方案的核心思路就是:

  1. 在采集端尽量保证时间戳的准确性和稳定性。后续讲解如何设计稳定和准确的方案
  2. 将时间戳信息传输到客户端,利用它来进行缓冲和时间校正。
  3. 通过客户端和服务器端的协作,最终实现音视频数据的平滑播放。

        这是实时音视频领域常用的一种时间戳管理策略,能够很好地应对系统负载变化、小数误差累积等问题。

方案推导

第一方案 直接系统时间模式


初始化 starttime = systime
frameTimeStamp = systime - start time
缺陷:涉及到音频硬件采样不稳定,操作系统调度和网络传输的时间,导致ts准确度不够问题且没用纠正机制。


第二种方案 帧间隔模式


初始化 starttime = systime
frameTimeStamp = current systime - start time
Compute TimeStamp = last FrameTimeStamp + duration

优点:能输出frame duration稳定的音视频时间戳。
缺陷:

  • 系统负载过高时,实际帧采集间隔可能与理论设定不一致。这将导致计算出的时间戳与实际情况不符,影响播放效果。
  • 帧间隔涉及到无限小数时,会随时间累积产生较大的误差。例如预计30帧,通常按帧间隔33毫秒处理,但实际是33.3333333毫秒。累积3333帧(约111秒)就出现1秒的误差。


第三种方案  帧间隔+直接系统时间模式


初始化 starttime = systime                                                        //起始时间=系统时间
frameTimeStamp = current systime - start time                       //第一帧时间戳= 系统时间–起始时间
Compute TimeStamp = last FrameTimeStamp + duration       //后续帧TimeStamp=上一帧时间戳+ 帧间隔

 T = current systime  -  starttime     //当前系统时间 – 起始时间 
if( |Compute TimeStamp - T |  >= duraiton/2 )  Compute TimeStamp  = last FrameTimeStamp

//如果当前帧的计算时间戳(CurrentFrameTS)与系统时间差值(T)的绝对值大于等于一个半帧间隔,那么我们就应该将当前帧的时间戳直接设置为系统时间差值T。 


解决:动态纠正,在第二方案基础上,解决了随着播放帧数,时间戳落后或提前现象。落点值 =  T = current systime  -  starttime     //当前系统时间 – 起始时间。关键点是设置一个合理的校正阈值,这里我们使用了半帧间隔。

优点:能够实时纠正时间戳,只要系统正常运转,就能立即恢复正确的时间戳。

缺陷:帧间隔不均匀,能否正常播放依赖于终端解决方案。 比如,假如音频一帧间隔为24毫秒,被采集的回调时间可能为20 毫秒,28毫秒,27毫秒,21毫秒。

终端解决这个问题,可以从以下几个方面着手:

在客户端使用自适应缓冲机制:

  • 根据实际采集帧率的波动情况,动态调整缓冲区大小,尽量平滑播放。

在服务器端进行帧率转换:

  • 服务器可以对不同帧率的数据进行帧率转换,输出稳定的帧率。
  • 这样可以屏蔽掉客户端设备性能的影响。

使用更加先进的时间戳校正算法:

  • 例如利用机器学习等方法,预测并修正时间戳的偏差。

 

采集时间戳同步问题分析

在使用帧间隔+直接系统模式基础上,发送端时间戳记录:

  • 记录每一帧音视频数据的pts时间戳和pts_duration帧间隔
  • 同时记录相邻帧之间的系统时间间隔 sys_duration
  • 这样可以分析在采集阶段,帧间隔的稳定性

分析发送端时间戳:

  • (1) ptsd(pts_duration)波动大,说明采集帧间隔不稳定,可能是由于系统负载波动等因素引起的
    • ​​​​​​​帧间隔 pts_duration 波动很大,那么意味着每帧数据被实际采集的时间间隔是不稳定的。这通常是由于系统负载波动、硬件性能波动等因素引起的,导致采集过程不够稳定。
  • (2) pts稳定,但sysd(sys_duration)波动大,说明在数据发送过程中,速率不够稳定可能是网络传输过程中出现了抖动.
    • ​​​​​​​这里的 pts 时间戳是相对稳定的,意味着数据在采集端生成时间戳是比较准确的。但是,相邻帧之间的系统时间间隔 sys_duration 却出现了波动,说明在数据发送过程中,速率不够稳定。这种情况通常是由于网络传输过程中出现了抖动,导致实际发送速率不够平滑。
  • (3) sysd和ptsd的值应该较为一致,如果两者差异较大,说明在整个采集-传输过程中存在问题
  • ​​​​​​​比如: [send]audio:1-pts:20ms-ptsd:24ms; sysd=23ms

接收端时间戳记录:

  • 接收到的帧信息包含: 帧序号、pts时间戳、pts_duration帧间隔
  • 同样记录了相邻帧的系统时间间隔 sys_duration

分析接收端时间戳:

  • (1) ptsd(pts_duration)波动大,说明采集帧间隔不稳定
  • (2) pts稳定,但sysd(sys_duration)波动大。说明在数据发送过程中,速率不够稳定
  • 比如: [recv] audio:1-pts:20ms-ptsd:24ms; sysd=23ms 200ms

总结核心思路是:

  • 在发送端和接收端同时记录时间戳信息,包括pts时间戳和系统时间
  • 通过对这些时间戳数据的分析,可以全面诊断出音视频同步过程中的各种问题
    • ptsd异常 采集端的帧间隔不稳定
    • pts稳定下 sysd异常 推流端的数据传输速率不稳定,存在网络传输过程中的抖动。

 

 学习资料分享

0voice · GitHub

http://www.lryc.cn/news/512656.html

相关文章:

  • 【Linux】:线程安全 + 死锁问题
  • 【深度学习】时间序列表示方法
  • 1.微服务灰度发布落地实践(方案设计)
  • 【UE5 C++课程系列笔记】15——Assert的基本使用
  • kubernetes Gateway API-1-部署和基础配置
  • likeAdmin架构部署(踩坑后的部署流程
  • 【一款超好用的开源笔记Logseq本地Docker部署与远程使用指南】
  • 浅谈torch.utils.data.TensorDataset和torch.utils.data.DataLoader
  • gesp(C++二级)(16)洛谷:B4037:[GESP202409 二级] 小杨的 N 字矩阵
  • FFmpeg:详细安装教程与环境配置指南
  • 《特征工程:自动化浪潮下的坚守与变革》
  • webrtc 源码阅读 make_ref_counted模板函数用法
  • 【深度学习基础之多尺度特征提取】特征金字塔(Feature Pyramid)是如何在深度学习网络中提取多尺度特征的?附代码
  • 【Docker】离线安装 Docker
  • 三大行业案例:AI大模型+Agent实践全景
  • Dockerfile基础指令
  • 12.30 linux 文件操作,磁盘分区挂载
  • [图形渲染]【Unity Shader】【游戏开发】 Shader数学基础17-法线变换基础与应用
  • YOLOv9-0.1部分代码阅读笔记-train.py
  • 等保测评和密评的相关性和区别
  • 活动预告 |【Part2】 Azure 在线技术公开课:迁移和保护 Windows Server 和 SQL Server 工作负载
  • 大语言模型(LLM)一般训练过程
  • 单片机的基本组成
  • GO性能优化的一些记录:trace工具的使用
  • dede-cms关于shell漏洞
  • NAT 技术如何解决 IP 地址短缺问题?
  • 使用 IDE生成 Java Doc
  • 通过无障碍服务(AccessibilityService)实现Android设备全局水印显示
  • flask后端开发(2):URL与视图
  • 力扣-数据结构-7【算法学习day.78】