baresip项目中SRTP配置问题导致的通话异常分析
2025-07-07 13:47:53作者:范垣楠Rhoda
问题背景
在baresip项目中,用户报告了一个关于SIP通话中音频传输异常的问题。具体表现为:使用两个不同的SIP账户进行外呼时,一个账户能正常工作,另一个账户则出现音频无法传输的情况。经过深入分析,发现这与SRTP(安全实时传输协议)的配置有关。
问题现象
用户在使用baresip进行外呼时,观察到以下现象:
-
使用"正常"账户时:
- 通话建立成功
- 音频传输正常
- SDP协商后只保留了PCMA编解码器
-
使用"异常"账户时:
- 通话能建立但无音频
- SDP协商后保留了PCMU和PCMA编解码器
- 协议从RTP/AVP切换为RTP/SAVP(安全RTP)
技术分析
通过分析SIP消息跟踪记录,发现关键差异在于:
-
正常情况下的SDP应答:
m=audio 56750 RTP/AVP 8 101使用普通RTP协议,仅支持PCMA编解码器
-
异常情况下的SDP应答:
m=audio 24758 RTP/SAVP 8 0 101请求使用SRTP协议,支持PCMA和PCMU编解码器
根本原因
问题根源在于baresip客户端的SRTP配置不完整:
- 当远端要求使用SRTP时(RTP/SAVP),客户端没有正确配置SRTP支持
- 这导致编解码器协商过程出现问题
- 最终结果是虽然通话建立,但无法选择有效的音频编解码器
解决方案
解决此问题的方法很简单:
- 在baresip账户配置中明确启用SRTP支持
- 确保客户端支持并配置了SRTP相关参数
配置示例(在账户配置文件中):
srtp_offer=yes
经验总结
- 在VoIP系统中,安全传输(RTP/SAVP)和普通传输(RTP/AVP)是两种不同的模式,必须明确配置
- SDP协商过程中,协议变更可能导致编解码器选择逻辑变化
- 调试SIP问题时,完整的消息跟踪(使用
baresip -s)是诊断问题的关键 - 在支持多种安全级别的VoIP环境中,客户端应明确配置其安全能力
最佳实践建议
- 对于现代VoIP部署,建议默认启用SRTP支持
- 在baresip配置中明确设置安全偏好:
mediaenc=srtp-mand - 定期测试不同安全配置下的通话质量
- 在开发自定义SIP应用时,确保正确处理各种SDP变体
通过正确配置SRTP支持,可以确保baresip客户端能够处理各种SDP协商场景,提供稳定可靠的VoIP通话体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
671
156
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217