视频通信中音视频处理技术

视频通信过程中会涉及到大量的音视频处理技术，按照在通信系统中所处位置的不同，可以分为发送端和接收端的音视频处理技术。

发送端的音视频处理技术主要包括：视频帧的变换、自适应丢帧、增强；音频采样率转换、回声消除；音视频修饰等。这些技术的目的都是为视频直播提供高质量或者定制化的信号源。

对于发送端视频的处理

一、视频帧的变换

采集到的视频源首先需要进行裁剪，缩放，自适应丢帧，颜色空间转换等变换，这些作为视频处理的预处理，可以为后续操作带来速度和性能的提升。

裁剪：将帧数据裁剪或填充到4字节的整数倍，便于后续可以进行位移操作或者汇编优化；

缩放：现在手机或电脑的摄像头提供的输入视频分辨率在2K左右，如果不加缩放的提供给后续的图像处理和编码，对设备处理能力和网络传输带宽的要求会很高（2K视频一般需要4Mbps的带宽支持，才能保证基本的清晰度），尤其是对延迟很敏感的视频通信应用。所以系统实现应根据设备性能和当前网络状态，对输入视频进行缩放，以此来保证通信的低延迟和流畅。比如，我们的AI米听会检测CPU性能，再根据目标码率，计算得到一个合适的缩放比例，对视频进行预处理。缩放一般采用汇编实现，也可以借助ffmpeg中swscale工具集。

二、自适应丢帧

这个处理技术的目的和缩放类似，也是为了更好的适应设备的处理性能和网络状态。但是视频通信内容的不同，应该选择不同的处理方式。

比如，对于人像通信，适合采用缩放的方式；而对于屏幕分享，适合降低帧率。如果采用相反的技术，效果会很差。这是因为人脸大部分是低频的内容，缩放不会对人的主观视频产生明显影响，而降低帧率则会产生明显的不连续性且容易被人察觉；相反，屏幕展示内容中，包含大量的高频信息（文字，图表），如果采用降采样，则会损失大量高频信息，从而使得内容难以辨认。屏幕分享时，往往是内容的静止展示，所以此时降低帧率不会明显影响观看感受。

三、视频增强

对于摄像头质量不佳，或者低照明度的通信环境，采集到的视频帧噪声大，质量低下，这是需要对视频内容进行增强。常用的技术包括图像去噪，对比度调整，曝光度调整等。图像去噪包括经典的高斯滤波，中值滤波，Non-local mean滤波等；对比度和曝光度的调整可以基于直方图来做。

四、颜色空间转换

我们熟知的颜色空间是RGB空间，但是在视频处理和编码中往往要转换成YUV，其中Y是亮度通道，UV是两个色度通道。我们人眼对亮度的细节比色度更加敏感，根据这个特性，我们可以只对亮度通道进行处理以降低处理复杂度。编码时，保持色度通道不变而将色度通道降采样（比如RGB转换成YUV420，就是从一个像素3个字节变成了一个像素1.5个字节，原始数据量减少了一半），可以减小码率，同时又不会对人眼主观视频产生明显影响。

对于发送端音频的处理

对于发送端音频处理主要包括：转换采样率，去噪和回音消除。

转换采样率：和视频缩放和降采样一样的道理，音频可以根据设备性能和带宽需求改变采样率，来更好的适应通信环境。

去噪：如果通信方身处嘈杂的环境，那么采集到的音频会包含大量的噪声。此时可以设计合适的滤波器对波形进行滤波操作，以保留人声，去除环境噪声。

回音消除：在双向通信中，播放对方音频播放时，直接从麦克风又传给了对方，会带来回音。音频回音的影响很大，如果不加以抑制，严重时会有啸叫现象，产生刺耳且长时间保持的噪声。回音消除的原理简单可以描述为：B收到A的声音数据，通过喇叭进行播放，此时B需要对输入到麦克风中的声音进行处理，识别A的声音并去除。

音频处理涉及到大量信号处理的理论，好在很多开源库都提供了音频处理的功能，比如ffmpeg、speedx、 webrtc等。

接收端的音视频处理

接收端的音视频处理技术主要是为了恢复出原始音视频信号，这里包括的技术有：视频增强，超分辨；音频去噪和混音。

视频增强：在接受端，解码得到的视频会有压缩失真，比如块效应，振铃效应等，所以也需要进行去噪等操作，提高视频质量。

视频超分辨：在发送端，会将视频缩小后进行处理和编码。那么在接收端，则需要进行放大，提高视频分辨率，提升主观感受。

音频去噪：和视频一样，音频也会受到编码影响，所以也需要进行去噪。

混音：在多人视频中，会接受到来自多方的音频信息。此时需要对各路音频进行混音，混合成一路送进扬声器进行播放。这个过程中，一般要先对波形数据进行同步，然后对波形进行叠加，为了防止破音出现，最后还要进行自动增益控制和防溢出操作。

其他功能

近年来，随着音视频通信技术的兴起，也出了很多新的玩法，比如视频美颜、表情迁移和变声等。

视频美颜：现在已经趋于成熟。主要功能是磨皮，柔光等，大都基于滤波进行操作，比如磨皮采用了双边滤波，可以在保持了人脸轮廓边缘的同时，将皮肤的瑕疵去除。

表情迁移：基于深度学习的特征学习技术，可以快速准确的对人脸器官进行定位，从而能够实现更复杂的修饰技术。比如找准嘴唇，眼睛，面颊之后，可以进行自动化妆；根据关键点和人脸角度，进行人脸映射，达到“换脸”的效果。

音频变声技术：一款比较经典的技术，可以通过改变声音波形的频率，振幅来改变音色，达到伪装声音的目的。而现在已经发展到可以让人模拟别人的声音的地步。

总结

音视频通信处理技术在实际的使用中，还是要针对不同的场景选择不同的技术。只有这样才能达到最佳的效果。