1.音视频开发——直播推流&拉流技术
2.webrtc linphone å°åºåªä¸ª
3.ROS开源项目:(一)中文语音交互系统ROSECHO (二)教学级别无人车Tianracer
4.详解 WebRTC 协议原理与框架
音视频开发——直播推流&拉流技术
推流架构主要由三个模块组成:推流采集端、回声回声队列控制模块、消除消除推流端。源码源码用采集端负责视频与音频的回声回声采集与后处理,包括美颜、消除消除滤镜、源码源码用尾盘黑马选股源码贴纸、回声回声翻转等特效以及重采样、消除消除3A处理等音频后处理。源码源码用采集端还需进行视频编码(支持H与HEVC编码,回声回声需注意特殊情况)、消除消除音频编码(AAC编码)。源码源码用 队列控制模块对推流过程至关重要,回声回声它通过“生产者-消费者模型”实现本地与服务器之间的消除消除交互。在弱网环境下,源码源码用推流端的延迟会增加,但采集端速度保持稳定。队列控制通过限制视频队列大小为帧,并在队列满时丢弃队列前端帧,同时同步丢弃对应时间点的音频数据,以确保数据流畅传输。 推流端采用RTMP协议,底层基于TCP,实现RTMP建连和推流。RTMP建连包括版本号协商与时间戳的确认,以及随后的数据传输。推流过程涉及将NALU放入Message中发送,确保音频与视频头部单独发送。 声音处理中,3A处理(AEC、ANS、AGC)在推流场景中至关重要。AEC通过添加反向人造回声消除回声,ANS识别并消除背景噪声,AGC调整音量以确保清晰语音通信。这些技术手段确保了音频质量。 视频处理包括帧处理和编码。H与H编码的头部结构略有不同,H由SPS与PPS组成,而H则在SPS与PPS之外增加了VPS。持股持币源码编码类型包括Annexb与MP4格式,Annexb格式更广泛使用。编码过程中需注意起始码的修改以避免混淆。 推流控制通过队列管理采集与推流段间的数据传输平衡。网络状况不佳时,队列可能出现堆积,需设置队列阈值,当队列满时抛弃旧数据,降低码率以减少丢帧概率。 直播源码开发中,FLV支持H编码与解码需手动修改,拉流端需支持FLV-H协议。FFmpeg提供支持flv(H编码与解码)的代码示例。 手机直播源码开发中,采集、前处理、编码、打包、差网络处理与发送各阶段分别对应视频与音频数据的采集、美化、编码、格式化、网络优化与传输。拉流技术涉及与服务器建立连接并接收数据,核心处理在播放器端的解码与渲染。 推流与拉流的主要区别在于内容传输的方向:推流是主动将内容传输至服务器,而拉流是终端用户请求获取服务器已有的内容。直播开发技术要点
音视频开发中,直播推流与拉流技术涉及采集、前处理、编码、打包、差网络处理、发送等关键环节。通过适配不同协议(如RTMP、HLS、HDL)以优化直播体验,同时利用3A处理、编码技术(H、牛抬头源码公式H)与FLV格式支持等手段提升音频与视频质量。 技术要点包括美颜、滤镜、特效处理、音频回声消除、背景噪声抑制、自动增益控制、编码与格式转换、网络优化与协议适配等。这些技术共同作用于确保直播内容的高质量传输与流畅播放。 对于音视频开发的深入学习与实践,推荐参考《音视频基础到高级手册》,该文档系统地记录了相关技术要点与开发经验,为开发者提供全面的指南与实践支持。webrtc linphone å°åºåªä¸ª
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ROS开源项目:(一)中文语音交互系统ROSECHO (二)教学级别无人车Tianracer
开发之路永无止境,往往在最后期限的白板上写着的计划,往往只是一份空想。年初时,我定下了两个目标,计划在年末完成,然而时间在拖延中流逝,直到如今,我才发现,真正的开源精神并非一个人的单打独斗,而是众人协作的火焰。
记得一年前,我四处奔波,从开源社区汲取养分,同时也渴望贡献出自己的力量。然而,回顾过去,我却发现并没有做出任何贡献。这次,我希望能够集结各路伙伴,如果有志于参与开源项目,我们能共同打造一个GitHub上的百星、千星项目。几位资深程序员已经搭建好了基础,硬件改进较多,rom之家源码下载但程序完善程度未达预期。我们期望有更多的年轻朋友加入我们,与我们一起学习软件的版本控制、代码规范和团队协作,共同完成复杂的机器人项目,实现成长与蜕变。
(一)中文语音交互系统ROSECHO
ROSECHO的GitHub源码库已准备好,欢迎先star再深入阅读。此代码遵循BSD开源协议。
详细中文介绍文档
面对智能音箱市场,许多人或许会质疑我们的团队为何要涉足这个领域。然而,故事并非如此简单。在年,我们计划为一个大型展厅打造讲解机器人,采用流行于Android系统的接待引导机器人,其语音交互功能本无问题,但当时的挑战在于,尚未有集成cartographer在数千平米展厅中进行建图导航的方案。因此,我们决定打造一款完全基于ROS的讲解机器人。市场上虽然有众多智能音箱,但缺乏适用于ROS二次开发的产品。在科大讯飞一位大佬的介绍下,我们选择了AIUI方案,虽然开发难度大,但高度定制化,非常适合我们这样的开发团队。于是,我们主要任务转变为开发一款能够在ROS下驱动的智能音箱,ROSECHO便由此诞生。
第一版智能音箱在年4月问世,包含W的大喇叭、6环麦克风,以及ROS主控制器,下方控制了一个云迹科技的水滴底盘。了解过ROS星火计划进阶课程的朋友大概知道,课程中的大作业之一是语音命令移动机器人端茶倒水,而我们的网站高仿源码任务相当于完成了一个加强版的大作业。
整个机器人在年7月完成,音箱分散到身体各个部分,环麦位于头顶,喇叭置于身体两侧。其他传感器、执行机构、决策、定位导航均基于ROS,定制了条特定问答,调试的机器人在场馆中行走上下坡不抖动,定位准确,7*小时工作稳定。音箱在大机器人上使用效果出色,主要得益于讯飞的降噪和回声消除技术,使得远场对话和全双工对话得以实现。社区中许多小伙伴也尝试了软核解决方案,但由于环境限制较大。于是,我们决定将音箱从大家伙改为普通智能音箱大小,通电即为智能音箱,USB接入ROS后,只需启动launch,即可接收语音识别结果,发送TTS语料,配置网络、接收唤醒角度等。
这次体验深刻地让我认识到,做大容易做小难。过完春节后,年8月ROS暑期夏令营期间,我们做了N款外壳,测试了M种喇叭,贴了P版外围电路,程序则改动不大。主要是由于时间有限,无法进行更多改进。样品均为手工制作,音质上,7w的喇叭配有一个无源辐射板,对于从森海HD入门的人来说,音质虽有瑕疵,但足以满足日常使用。
之前在想法中发布了一个使用视频,大家可参考运行效果。
ROSECHO基本情况介绍完毕,如何开始呢?
从零开始:推荐给手中已有讯飞AIUI评估板的小伙伴,记住,评估板而非麦克风降噪板(外观相似,简单区分是评估板售价元,降噪板元)。手头的评估板可通过3.5mm接口连接普通电脑音箱,再准备一根USB转转换头连接评估板DB9接口。后面需要根据实际串口修改udev规则,理论上可配合ROSECHO软件使用。硬件工作量较大,还需包含移动机器人所需机械设计、电气改造等。好处是拥有AIUI后台,可以定制云端语料和技能,但这又是另一个领域的能力,也不是三下五除二能完成的。
从ROSECHO开始:直接购买ROSECHO,首发的十台会附赠ROS2GO,只需连接自带电源并用USB线连接电脑,配置无线SSID和密码即可。连接方便,我们维护云端语料,人设为智能机器人管家,大家只需关注如何利用识别后的词句控制机器人和进行应答。云端问答AIUI处理,一些自定义问答可在本地程序中处理,务必联网,因为语音识别本身需要网络。具体软件启动和简单demo请查看GitHub软件库的说明。
然后做什么:要实现智能语音交互功能的移动机器人,需要对ROS中的actionlib非常熟悉。我们提供了简单的demo,可以控制机器人在turtlebot stage仿真环境中根据语音指令在两点之间移动,也可以根据唤醒方位进行旋转。之后还需增加音箱的TF变换。
大机器人中的状态机采用层次状态机(Hierarchical state machines),适用于移动机器人的编程,框架准备开源,方便大家开发自己的智能移动机器人策略。参考下面链接,希望深入了解也可以购买译本,肯定是比ROS By Example中的Smach状态机更适合商用级产品开发。
还计划做一套简单的语音遥控指令集,机器人问答库,在iflyos中构建适合机器人的技能库。何时能完成尚不确定,大家一起加油!
(二)教学级别无人车Tianracer
GitHub源码库已准备就绪,欢迎先star再深入阅读。遵循Hypha Racecar的GPLv3协议。
这是最近更新的详细使用手册。相比ROSECHO,Tianracer的基本功能均已完成,至少可以拿来学习建图导航,了解SLAM。
Tianracer是一个经过长时间准备的开源项目,年从林浩鋕手中接过Hypha Racecar后,希望将项目发扬光大。这两年改进了软件框架、周边硬件、机械结构,并增加了新的建图算法,但仍有大量工作待完成。这两个月在知乎想法和微信朋友圈分享了项目的进展,经历了多次迭代,现在大致分为入门、标准、高配三个版本。三个版本的软件统一,可通过环境变量更改设置。
最近整个项目从Tianbot Racecar更名为TianRacer,经过长时间探索,终于实现了合理的传感器与处理器配置。相比Hypha Racecar,处理器从Odroid XU4更改为NVIDIA在上半年推出的Jetson Nano,车前方增加了广角摄像头,利用Nano的深度学习加速,可以接近实时处理图像数据。相比之前的单线激光,广角摄像头大大扩展了后续可实现的功能。
TianRacer基本使用Python编写,从底层驱动到遥控等,目的是方便大家学习和二次开发。同时集成了cartographer和vins-fusion启动文件,可以尝试新的激光与视觉SLAM,基于Nano的深度学习物体识别等也是可以直接运行的。但目前功能尚未有机整合。
从零开始搭建:TianRacer搭建可能难度较大,不仅需要RC竞速车的老玩家进行机械电子改装,还需要对ROS熟悉并修改软件以进行适配,同时可能需要嵌入式程序员的帮助。对于主要关心搭建的朋友,可以参考小林的Hypha Racecar和JetRacer Tamiya版本的搭建指南。
从TianRacer开始:这批开发版本的无人竞速车附赠搭好环境的ROS2GO,TianRacer本身有开机自启功能,利用ROS2GO加上USB线对车体进行网络配置,就可以远程编程和调试。仔细参考提供的TianRacer看云文档(文档积极更新),大部分车体自带的功能都可以实现,包括但不限于建图、定位、导航、识别等。
然后做什么:利用TianRacer学习无人车的基础框架,还可以通过JupyterLab学习Jetson Nano的深度学习算法。未来计划将交通标识识别、行人和车辆检测、车道线检测等无人车基础功能融合,但不确定Jetson Nano的算力是否足够。目标是在校园内进行低成本的无人车竞速比赛,希望像CMU的Mobot室外巡线比赛一样持续发展,至今已举办届。
这个视频是搬运自YouTube。大家可深入了解非结构环境下的导航。对于不清楚结构化环境与非结构化环境的朋友,CMU和恩智浦的比赛完美诠释了两者之间的区别。
一起来玩耍吧!
在开源社区协作方面,我们也是第一次尝试,对于松散的协同开发经验不足,希望参与或组织过大型开源项目的朋友们加入我们,一起努力。有兴趣的朋友可以留言或私信。
前几日与朋友们闲聊时,想起几年前高翔博士赞助一锅粥(orb-ygz-slam)1万元时,我也只能提供支持。这次真心希望可以贡献出代码,实现实实在在的贡献。
年年底发布了开发者申请价格,但数量有限,早已连送带卖售罄。年又有几十位爱好者填写了问卷,忘记查阅。每年的双十一双十二我们都会有优惠活动,感谢大家的关注。
详解 WebRTC 协议原理与框架
WebRTC,全称为Web Real-Time Communication,是一个强大的实时通信API,它允许网页浏览器进行语音和视频对话,且于年由Google等公司开源并成为W3C推荐标准。WebRTC的核心在于其安全的实时传输协议(SRTP),确保数据加密、认证和完整性,实现音视频通信的可靠性。架构图展示了核心层(包括Voice Engine、Video Engine和Transport)与应用层的互动,其中Video Engine负责VP8/VP9编解码,Audio Engine处理编码、网络适配和回声消除,Transport则基于UDP协议进行高效数据传输。
WebRTC的核心功能包括音频处理(如Opus编解码、网络适配和回声消除)、视频处理(VP8/VP9编码、防抖和图像处理)、以及传输模块,它利用UDP协议提供实时、低延迟的通信。视频渲染则在应用层进行。WebRTC支持自定义开发,允许扩展API实现各种功能,如美颜、贴图等。
要使用WebRTC,开发者可以利用提供的Web API(JavaScript接口)或Native C++ API进行编程,涉及的API包括Network Stream API、RTCPeerConnection和Peer-to-peer Data API。WebRTC的架构灵活,支持P2P连接,但在NAT和防火墙环境下需要额外的ICE和STUN/TURN协议来解决连接问题。
WebRTC的协议栈涉及RTP、SETP和SCTP等协议,其中Session组件基于libjingle实现,而Transport则处理数据传输。源码结构复杂,但通过理解基本网络协议如RTP、SDP、ICE、RTCP等,可以深入学习WebRTC的实现细节。
总之,WebRTC为实时通信提供了强大的工具,开发者需要掌握基本网络协议知识,理解其架构和API,才能充分利用这一技术进行音视频应用的开发。