NetEQ使得WebRTC语音引擎能够快速且高解析度地适应不断变化的网络环境,确保了音质优美且缓冲延迟最小,其集成了自适应抖动控制以及丢包隐藏算法. WebRTC和NetEQ概述 WebRTC WebRTC (Web Real-Time Communications) 是一项实时通讯技术,它允许网络应用或者站点,在不借助中间媒介的情况下,建立浏览器之间点对点(Peer-to-Peer)的连接,实现视频流和(或)音频流或者其他任意数据的传输.WebRTC包含的这些标准使用户在无需安装任何插件或者第…

一,实例化和配置 AudioProcessing* apm = AudioProcessing::Create(0); //这里的0指的是channelID,只是一个标注那个通道的表示 apm->level_estimator()->Enable(true)://启用  重试次数估计   组件 apm->echo_cancellation()->Enable(true);//启用回声消除组件 apm->echo_cancellation()->enable_metric…

本文主要介绍WebRTC中丢包重传NACK的实现,作者:weizhenwei ,文章最早发表在编风网,微信ID:befoio 支持原创,转载必须注明出处,欢迎关注我的微信公众号blacker(微信ID:blackerteam 或 webrtcorgcn). 在WebRTC中,前向纠错(FEC)和丢包重传(NACK)是抵抗网络错误的重要手段.FEC在发送端将数据包添加冗余纠错码,纠错码连同数据包一起发送到接收端:接收端根据纠错码对数据进行检查和纠正.RFC5109[1]定义FEC数据包的格式.NA…

本文主要介绍WebRTC中的RTP/RTCP协议,作者:weizhenwei ,文章最早发表在编风网,微信ID:befoio 支持原创,转载必须注明出处,欢迎关注我的微信公众号blacker(微信ID:blackerteam 或 webrtcorgcn). 一 前言 RTP/RTCP协议是流媒体通信的基石.RTP协议定义流媒体数据在互联网上传输的数据包格式,而RTCP协议则负责可靠传输.流量控制和拥塞控制等服务质量保证.在WebRTC项目中,RTP/RTCP模块作为传输模块的一部分,负责对发送端…

转自:http://www.xuebuyuan.com/1248366.html webrtc中的带宽自适应算法分为两种: 1, 发端带宽控制, 原理是由rtcp中的丢包统计来动态的增加或减少带宽,在减少带宽时使用TFRC算法来增加平滑度. 2, 收端带宽估算, 原理是并由收到rtp数据,估出带宽: 用卡尔曼滤波,对每一帧的发送时间和接收时间进行分析, 从而得出网络带宽利用情况,修正估出的带宽. 两种算法相辅相成, 收端将估算的带宽发送给发端, 发端结合收到的带宽以及丢包率,调整发送的带宽. 下…

一.WebRTC对抗网络丢包的两种手段     丢包重传(NACK)和前向纠错(FEC).FEC是一种前向纠错技术,发送端将负载数据加上一定的冗余纠错码一起发送,接收端根据接收到的纠错码对数据进行差错检测,如果发现差错,则利用纠错码进行纠错.而ULPFEC(Uneven Level Protection Forward Error Correction,直译为非均等保护前向纠错)则是WebRTC实现的FEC方案之一. 二.ULPFEC     ULPFEC由RFC5109[2]定义,在WebRT…

webRTC中回声消除(AEC)模块编译时aec_rdft.c文件报错. 原因是: 局部变量ip跟全局变量冲突的问题,可以将局部变量重新命名一下,就可以通过编译了. aec_rdft.c修改以后文件代码为: /* * http://www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~ooura/fft.html * Copyright Takuya OOURA, 1996-2001 * * You may use, copy, modify and distribute this code fo…

ANS(adaptive noise suppression) 是webRTC中音频相关的核心模块之一,为众多公司所使用.从2015年开始,我在几个产品中使用了webRTC的3A(AEC/ANS/AGC)模块.以前仅仅是使用,对其中的算法原理只是初步了解.近半年来,我利用业余时间在看着<语音增强:理论与实践>和<实时语音处理实践指南>这两本书,对降噪算法有了更深的理解,同时又对ANS的代码进行了调试,基本掌握了算法实现.我想把我对ANS的理解写出来.由于内容细节较多,就出一个系列吧…

上篇(webRTC中语音降噪模块ANS细节详解(一))讲了维纳滤波的基本原理.本篇先给出webRTC中ANS的基本处理过程,然后讲其中两步(即时域转频域和频域转时域)中的一些处理细节. ANS的基本处理过程如下图1: 图1 从图1可以看出,处理过程主要分6步,具体如下: 1)  把输入的带噪信号从时域转到频域,主要包括分帧.加窗和短时傅里叶变换(STFT)等 2)  做初始噪声估计,基于估计出的噪声算先验信噪比和后验信噪比 3)  计算分类特征,这些特征包括似然比检验(LRT).频谱平坦度和频谱…

上篇(webRTC中语音降噪模块ANS细节详解(二))讲了ANS的处理流程和语音在时域和频域的相互转换.本篇开始讲语音降噪的核心部分,首先讲噪声的初始估计以及基于估计出来的噪声算先验信噪比和后验信噪比. 1,初始噪声估计 webRTC中ANS的初始噪声估计用的是分位数噪声估计法(QBNE,Quantile Based Noise Estimation),对应的论文为<Quantile Based Noise Estimation For Spectral Subtraction And Wien…