在 Teams 中監控 Microsoft 通話和會議品質
使用通話健康情況指派識別和疑難解答 Teams 會議或撥入時所發生的問題。 檢視網路、音訊、螢幕畫面分享和外寄視訊品質的實時數據。 通話健康情況指派每 15 秒更新一次。
若要檢視通話健康情況指派:
-
選取會議控制件中
的 [ 更多動作 ]。 -
選取 [通話健康情況 #x2
> 設定] 。
如何讀取您的通話健康情況統計數據
網路
計量 |
描述 |
一般值 |
---|---|---|
四捨五入時間 |
在群組通話中,是系統與 Teams 服務之間的響應時間。 在一對一通話中,就是系統與另一位參與者之間的回應時間。 越低越好。 |
< 200 ms |
收到封包遺失 |
網路連線不良的結果。 越低越好。 |
< 2% |
Teams 傳送限制* |
Teams 可根據目前的網路條件及其使用方式傳送的數據上限。 這不是您的 ISP 速度限制。 |
音訊:70 kbps 影片:1.5 Mbps |
Teams 接收限制* |
Teams 可接收的數據上限,取決於目前的網路狀況及其使用方式。 這不是您的 ISP 速度限制。 如需詳細資訊,請參閱系統管理指示 頻寬需求。 |
音訊:70 kbps 影片:1.5 Mbps |
音訊
計量 |
描述 |
一般值 |
---|---|---|
已傳送比特率 |
這是傳送的音訊數據量。 [高] 更好。 |
> 24 kbps 最低;36-128 kbps 是典型的 |
已傳送封包 |
數據會透過網路封包傳送。 此值為通話期間傳送的數據封包數目。 |
僅限資訊 |
四捨五入時間 |
系統與 Teams 伺服器之間的回應時間。 越低越好。 |
< 200 ms |
已傳送編解碼器 |
用於編碼系統所傳送之音訊的編解碼器。 |
僅限資訊 |
收到抖動 |
音訊中因音訊封包送達時間不一致而失真, 越低越好。 |
< 30 ms |
已收到封包 |
收到的音訊數據封包數量 |
僅限資訊 |
收到封包遺失 |
網路連線不良的結果,即為您的系統未接收音訊數據封包的百分比。 越低越好。 |
< 2% |
已收到編解碼器 |
用於編碼系統接收的音訊數據的編解碼器。 |
僅限資訊 |
影片
計量 |
描述 |
一般值 |
---|---|---|
已傳送框架速率 |
每秒傳送的視訊框架數目。 越高越好 |
在 1-30 fps 之間 根據共享的內容 (變數。) |
已傳送寬度/高度 |
已傳送視訊解析度。 越高越好。 |
在 160x90 到 1920x1080 像素之間 (根據共用的內容和裝置功能而定變數。) |
已傳送比特率 |
您的裝置所傳送的數據量。 數位越高,品質就越好。 |
僅限資訊 |
四捨五入時間 |
系統和 Teams 伺服器之間的回應時間。 越低越好 |
< 200 ms |
已傳送封包 |
這是透過網路傳送的數據封包數目。 |
僅限資訊 |
已傳送編解碼器 |
用來編碼視訊數據的編解碼器。 |
僅限資訊 |
視訊處理 |
用於編碼視訊的資源。 |
硬體處理慣用 |
共用螢幕
計量 |
描述 |
一般值 |
---|---|---|
已傳送框架速率 |
每秒傳送的視訊框架數目。 越高越好。 |
在 1-30 fps 之間 根據共享的內容 (變數。) |
已傳送寬度/高度 |
已傳送視訊解析度。 越高越好。 |
在 160x90 到 1920x1080 像素之間 (根據共用的內容和裝置功能而定變數。) |
已傳送編解碼器 |
用來編碼螢幕共用數據的編解碼器。 |
僅限資訊 |
屏幕畫面分享與處理 |
表示 CPU (集中處理單位) 或 GPU (圖形處理單位) 用於編碼視訊數據。 |
硬體或硬體加上軟體處理偏好 |
收到框架速率 |
您的系統每秒收到的視訊框架數目。 越高越好。 |
1-30 fps |
收到寬度/高度 |
系統收到的視訊解析度。 越高越好。 |
在 160x90 到 1920x1080 像素之間 (根據共用的內容和裝置功能而定變數。) |
已收到編解碼器 |
用於處理及編碼內送螢幕共用數據的編解碼器。 |
僅限資訊 |
屏幕共用已收到處理 |
表示 CPU (集中處理單位) 或 GPU (圖形處理單位) 用於編碼視訊數據。 |
硬體處理慣用 |
*在某些情況下,特別低的值表示 Teams 限制其最大頻寬使用量,以維持傳輸,同時與網路流量相互競爭,或在端點之間達到網路和服務問題。 在這些 Teams 限制質量的情況下,應該評估網路條件,看看是否有改善。
如果螢幕共用、視訊或音訊內容的複雜度偏低,或是通話或會議參與者選擇較低質量的設定,Teams 也可能限制其最大頻寬使用量。 Teams 也會適應目前的使用,而不只是因為網路條件。
附註: 低框架速率不一定表示通話體驗不佳。 如果您的視訊品質不佳且幀速率低,可能是因為計算機系統效能或硬體資源不足所導致。