在Internet网络技术飞速发展的今天,新的网络应用不断涌现,如P2P、网络视频、网络电话以及网络游戏等发展迅猛,网络数据流的比例发生了很大的变化,网络音视频流量的增加给网络环境造成了一定的影响,它极大的加重了网络的负担,造成网络拥塞。对音视频流量的监测和分析成为了网络运营商对网络管理的一个重点。同时为了更好的提高音视频的服务质量,也需要对音视频流量进行监测。对音视频流量的准确快速识别是音视频流量监测和管理的基础,因此,网络中音视频数据流的识别成为研究的重点。流量识别的主要方法有基于端口的流量识别,基于流量特征的识别,基于协议分析的识别,以及基于机器学习的识别,但每种方法都有各自的优缺点,对于网络中音视频流的处理都有其局限性。为了更好的处理网络中音视频流,本文研究了音视频的分类,分析了流量识别的方法,通过分析以上方法的优缺点本文提出了一种基于流的多层次音视频流识别方法,在TCP、UDP流的基础上进行音视频流量的识别,并设计了新的流检测策略,减少了资源消耗,避免了大数据流下对每一个数据包的处理。多层次识别技术集合了多种流量识别方法的优点,提高了识别的准确性。最后通过对实验流量的识别证明了本文所述方法的有效性、正确性以及优越性,并对真实流量下的一些音视频协议流量进行了分析。基于流的多层次音视频流量分析方法能提供细粒度音视频流量识别和分析,为网络中普通音视频流量的研究提供了一种通用的方法,方便了音视频流量的监测和管理,为分析音视频服务质量提供了参考。