視頻通信中音視頻處理技術

視頻通信過程中會涉及到大量的音視頻處理技術，按照在通信系統中所處位置的不同，可以分為發送端和接收端的音視頻處理技術。

發送端的音視頻處理技術主要包括：視頻幀的變換、自適應丟幀、增強；音頻採樣率轉換、回聲消除；音視頻修飾等。這些技術的目的都是為視頻直播提供高質量或者定製化的信號源。

對於發送端視頻的處理

一、視頻幀的變換

採集到的視頻源首先需要進行裁剪，縮放，自適應丟幀，顏色空間轉換等變換，這些作為視頻處理的預處理，可以為後續操作帶來速度和性能的提升。

裁剪：將幀數據裁剪或填充到4位元組的整數倍，便於後續可以進行位移操作或者彙編優化；

縮放：現在手機或電腦的攝像頭提供的輸入視頻解析度在2K左右，如果不加縮放的提供給後續的圖像處理和編碼，對設備處理能力和網路傳輸帶寬的要求會很高（2K視頻一般需要4Mbps的帶寬支持，才能保證基本的清晰度），尤其是對延遲很敏感的視頻通信應用。所以系統實現應根據設備性能和當前網路狀態，對輸入視頻進行縮放，以此來保證通信的低延遲和流暢。比如，我們的AI米聽會檢測CPU性能，再根據目標碼率，計算得到一個合適的縮放比例，對視頻進行預處理。縮放一般採用彙編實現，也可以藉助ffmpeg中swscale工具集。

二、自適應丟幀

這個處理技術的目的和縮放類似，也是為了更好的適應設備的處理性能和網路狀態。但是視頻通信內容的不同，應該選擇不同的處理方式。

比如，對於人像通信，適合採用縮放的方式；而對於屏幕分享，適合降低幀率。如果採用相反的技術，效果會很差。這是因為人臉大部分是低頻的內容，縮放不會對人的主觀視頻產生明顯影響，而降低幀率則會產生明顯的不連續性且容易被人察覺；相反，屏幕展示內容中，包含大量的高頻信息（文字，圖表），如果採用降採樣，則會損失大量高頻信息，從而使得內容難以辨認。屏幕分享時，往往是內容的靜止展示，所以此時降低幀率不會明顯影響觀看感受。

三、視頻增強

對於攝像頭質量不佳，或者低照明度的通信環境，採集到的視頻幀雜訊大，質量低下，這是需要對視頻內容進行增強。常用的技術包括圖像去噪，對比度調整，曝光度調整等。圖像去噪包括經典的高斯濾波，中值濾波，Non-local mean濾波等；對比度和曝光度的調整可以基於直方圖來做。

四、顏色空間轉換

我們熟知的顏色空間是RGB空間，但是在視頻處理和編碼中往往要轉換成YUV，其中Y是亮度通道，UV是兩個色度通道。我們人眼對亮度的細節比色度更加敏感，根據這個特性，我們可以只對亮度通道進行處理以降低處理複雜度。編碼時，保持色度通道不變而將色度通道降採樣（比如RGB轉換成YUV420，就是從一個像素3個位元組變成了一個像素1.5個位元組，原始數據量減少了一半），可以減小碼率，同時又不會對人眼主觀視頻產生明顯影響。

對於發送端音頻的處理

對於發送端音頻處理主要包括：轉換採樣率，去噪和迴音消除。

轉換採樣率：和視頻縮放和降採樣一樣的道理，音頻可以根據設備性能和帶寬需求改變採樣率，來更好的適應通信環境。

去噪：如果通信方身處嘈雜的環境，那麼採集到的音頻會包含大量的雜訊。此時可以設計合適的濾波器對波形進行濾波操作，以保留人聲，去除環境雜訊。

迴音消除：在雙向通信中，播放對方音頻播放時，直接從麥克風又傳給了對方，會帶來迴音。音頻迴音的影響很大，如果不加以抑制，嚴重時會有嘯叫現象，產生刺耳且長時間保持的雜訊。迴音消除的原理簡單可以描述為：B收到A的聲音數據，通過喇叭進行播放，此時B需要對輸入到麥克風中的聲音進行處理，識別A的聲音並去除。

音頻處理涉及到大量信號處理的理論，好在很多開源庫都提供了音頻處理的功能，比如ffmpeg、speedx、 webrtc等。

接收端的音視頻處理

接收端的音視頻處理技術主要是為了恢復出原始音視頻信號，這裡包括的技術有：視頻增強，超分辨；音頻去噪和混音。

視頻增強：在接受端，解碼得到的視頻會有壓縮失真，比如塊效應，振鈴效應等，所以也需要進行去噪等操作，提高視頻質量。

視頻超分辨：在發送端，會將視頻縮小後進行處理和編碼。那麼在接收端，則需要進行放大，提高視頻解析度，提升主觀感受。

音頻去噪：和視頻一樣，音頻也會受到編碼影響，所以也需要進行去噪。

混音：在多人視頻中，會接受到來自多方的音頻信息。此時需要對各路音頻進行混音，混合成一路送進揚聲器進行播放。這個過程中，一般要先對波形數據進行同步，然後對波形進行疊加，為了防止破音出現，最後還要進行自動增益控制和防溢出操作。

其他功能

近年來，隨著音視頻通信技術的興起，也出了很多新的玩法，比如視頻美顏、表情遷移和變聲等。

視頻美顏：現在已經趨於成熟。主要功能是磨皮，柔光等，大都基於濾波進行操作，比如磨皮採用了雙邊濾波，可以在保持了人臉輪廓邊緣的同時，將皮膚的瑕疵去除。

表情遷移：基於深度學習的特徵學習技術，可以快速準確的對人臉器官進行定位，從而能夠實現更複雜的修飾技術。比如找准嘴唇，眼睛，面頰之後，可以進行自動化妝；根據關鍵點和人臉角度，進行人臉映射，達到「換臉」的效果。

音頻變聲技術：一款比較經典的技術，可以通過改變聲音波形的頻率，振幅來改變音色，達到偽裝聲音的目的。而現在已經發展到可以讓人模擬別人的聲音的地步。

總結

音視頻通信處理技術在實際的使用中，還是要針對不同的場景選擇不同的技術。只有這樣才能達到最佳的效果。