当前位置: 首页 > news >正文

WebRTC音频 03 - 实时通信框架

WebRTC音频01 - 设备管理
WebRTC音频 02 - Windows平台设备管理
WebRTC音频 03 - 实时通信框架(本文)
WebRTC音频 04 - 关键类
WebRTC音频 05 - 音频采集编码

一、前言:

前面介绍了音频设备管理,并且以windows平台为例子,介绍了ADM相关的类,以及必须用到的重要API,本文我们分析下,在一个音视频呼叫过程中,音频是如何参与其中的,都有哪些成员参与其中。

二、呼叫时序图:

先回顾下总体呼叫流程,由大到小分析,避免看半天代码不知道自己在哪儿!

在这里插入图片描述

可以看出,呼叫过程中,先要创建非常重要的类PeerConnection,接着进行媒体协商,最后选择进行p2p或者turn这条路;我们现在要分析,这个过程中音频要做哪些事,这件事分别是在上面总流程的哪个位置。

三、音频数据流转:

我们先猜想下,整个过程中应该做什么?是不是下图这样?

在这里插入图片描述

标注红色的就是我们关心的。

四、具体到每个音频模块

在这里插入图片描述

  • 初始化阶段(图中粉色线):

    1. 这个流程之前分析过,从Session层开始创建一个会话,就会创建一个PeerConnection,然后就是创建音频引擎,接着创建ADM;
    2. adm创建过程中会创建AudioDeviceModuleGeneric的具体对象(windows平台就是AudioDeviceWindowsCore,下文本人全都写AudioDeviceModuleGeneric,就代表AudioDeviceWindowsCore);
  • 数据发送阶段(图中绿色线):

    1. AudioDeviceModuleGeneric对象从麦克风采集到数据,并送给AudioDeviceBuffer,等待发送;
    2. 交给AudioTransport模块处理;(这里面主要是经过 AudioProcess 模块进行3A处理)
    3. 交给Call模块的 AudioSendStream;
    4. 交给ACM模块的Encoder进行编码;
    5. 交给网络模块Transport进行发送;
  • 数据接收阶段(图中蓝色线):

    1. 从网络模块接收数据,送给Call模块的队列Queue进行缓存;
    2. 慢慢交给AudioReceiveStream进行处理;
    3. 交给ACM模块的Decoder进行解码;
    4. 解码之后交给在AudioReceiveStream模块继续缓存起来;(因为音频播放有一个单独的线程,扬声器会定时来缓存里面取,而不是我们主动送)
  • 数据播放阶段(图中黑色线):

    1. AudioDeviceModuleGeneric对象调用AudioDeviceBuffer相关接口获取数据;
    2. 调用AudioTransport相关接口获取数据(这里面主要是混音模块Mixer,可能同时获得1路或者多路音频,混成1路);
    3. AudioTransport调用1个或者多个AudioReceiveStream中分别取出一定长度的PCM数据;(webrtc就是10ms)
    4. 上面三步完成了调用之后,数据就会按照AudioReceiveStream->AudioTransport(mixer)->AudioDeviceBuffer->AudioDeviceModuleGeneric对象,最终通过扬声器播放出来;

总结:

  1. Call模块是每个session一个;
  2. ADM和AudioTransport里面的AudioProcess、Mixer都是全局唯一的,因为Mixer这种是瞬间处理的,不保存数据,因此,所有的Call模块共用同一个;
  3. 使用AudioState(可以理解成引擎层的上下文)管理AudioTransport和ADM虽然增加了一层,但是对于上层使用媒体引擎的人来说就非常简单了,我只需要和AudioState打交道;

五、类图:

关键模块类图如下:

在这里插入图片描述

  • adm_:就是AudioDeviceModule,对音视频设备进行管理,比如,从麦克风采集音频,让扬声器播放数据;

  • encoder_factory_:音频编码器工厂,创建编码器时候使用;

  • decoder_factory_:音频解码器工厂;

  • audio_mixer_:音频混音器,比如将多路输入流混成一路,送给扬声器播放;

  • apm_:专门用来处理3A问题;

  • audio_state_:表面看是音频状态管理,实则为音频流的管理;

  • send_codecs:音频编码器管理;

  • recv_codecs:音频解码器管理;

  • channels:WebRtcMediaVoiceChannel的集合;一个对应SDP中一个m行;

六、关键类对象创建时机:

在我们开始呼叫音视频通话时候,点击PeerConnectionClient弹出的connect按钮时候,会调用Conductor::InitializePeerConnection(),先看看引擎的初始化时机:

在这里插入图片描述

然后再看看PeerConnectionFactory::Create再调用 ConnectionContext::Create,而ConnectionContext::Create之后主要干了下面几件事情:

在这里插入图片描述

备注:

  1. 发现扬声器和麦克风ADM这一层逻辑基本一致。

  2. 并且adm和AudioDeviceWindowsCore中间还有个传话筒AudioDeviceModuleImpl我没有画出来,就是转手调用AudioDeviceWindowsCore而已。

  3. 向adm注册一个回调 audio_state()->audio_transport,用于接收将来产生的音视频数据;

  4. 创建PeerConnectionFactory之前已经创建了四个编解码器的Factory;

  5. 构造Denpendenices的时候,就实例化了一个APM模块,并进行了初始化;

  6. 我们前面构造的MediaEngineDependencies是PeerConnectionFactoryDependencies的一个成员,使用media_engine保存;(里面主要是三大线程、call_factory、media_engine(看后面代码,这个主要是接收MediaDependecies的));

  7. 然后是创建音视频引擎;

  8. 引擎创建好之后,对引擎做一些必要的初始化CreateModularPeerConnectionFactory:

    1. 对pc_factory进行初始化;
      1. BasicNetworkManager:主要是管理网卡的;
      2. BasicPacketSocketFactory:也就是Socekt工厂,主要创建各种各样的socket;
      3. 创建ChannelManager(它是连接编解码器的),同时会调用Init,里面会调用media_engine->Init来初始化之前创建的媒体引擎;

七、总结:

本文主要是介绍了音频各个模块在整个呼叫过程中所处的角色,以及何时创建(创建时机)、创建的什么样(类图);主要从总体分析,如果要具体到每个类,后续会根据业务场景再做分析,比如:采集过程中用到哪几个类,具体调用哪个函数等等,关注我,不迷路!

扫描关注,最早拿到一手资源:
在这里插入图片描述

相关文章:

WebRTC音频 03 - 实时通信框架

WebRTC音频01 - 设备管理 WebRTC音频 02 - Windows平台设备管理 WebRTC音频 03 - 实时通信框架(本文) WebRTC音频 04 - 关键类 WebRTC音频 05 - 音频采集编码 一、前言: 前面介绍了音频设备管理,并且以windows平台为例子,介绍了ADM相关的类…...

Maven陷阱揭秘:避开Java项目构建的10大常见误区

文章目录 引言基础知识核心概念示例演示实际应用深入与最佳实践常见问题解答结语学习资源互动环节 引言 Maven是Java项目中广泛使用的项目管理和构建自动化工具。它通过一个中央仓库和依赖管理系统,简化了项目的构建和依赖管理。理解Maven的依赖机制对于构建和维护…...

基础数据结构思路写法记录,便于回顾

重思路非代码。基础的思路搞懂了&#xff0c;变形题目顺着思考基本都能写出来&#xff01; 二分查找 int binarySearch(vector<int> &nums, int target) {// write your code hereif (nums.empty()) {return -1;}int start 0;int end nums.size() - 1;while (star…...

基于AI的量化投资框架Qlib的Python依赖包pyqlib安装问题记录

版权声明&#xff1a;本文为博主原创文章&#xff0c;如需转载请贴上原博文链接&#xff1a;基于AI的量化投资框架Qlib的Python依赖包pyqlib安装问题记录-CSDN博客 前言&#xff1a;最近想使用Qlib来做量化交易的策略研究&#xff0c;但是第一步就卡在了安装pyqlib依赖包&#…...

《语音识别方案选择》

《语音识别方案选择》 一、引言二、语音识别技术概述&#xff08;一&#xff09;语音识别的基本原理&#xff08;二&#xff09;语音识别技术的发展历程&#xff08;三&#xff09;语音识别技术的分类1、基于声学模型的语音识别2、基于语言模型的语音识别3、端到端的语音识别 三…...

目标检测数据集图片及标签同步裁剪

目录 前言 具体方法 使用介绍 完整代码 前言 在目标检测任务中&#xff0c;模型的训练依赖于大量高质量的标注数据。然而&#xff0c;获取足够多的标注数据集往往代价高昂&#xff0c;并且某些情况下&#xff0c;数据集中的样本分布不均衡&#xff0c;这会导致模型的泛化能…...

【设计模式-简单工厂】

定义 简单工厂模式&#xff08;Simple Factory Pattern&#xff09;是一种创建型设计模式&#xff0c;用于通过一个工厂类来创建某个产品类的实例&#xff0c;而不直接在客户端&#xff08;调用方&#xff09;中实例化对象。 这种模式的主要思想是将对象的创建逻辑集中在一个…...

多个版本的GCC(GNU编译器集合)可以同时安装并存

在Ubuntu系统中&#xff0c;多个版本的GCC&#xff08;GNU编译器集合&#xff09;可以同时安装并存。GCC是编译C、C以及其他编程语言程序的重要工具&#xff0c;不同的项目可能需要不同版本的GCC来确保兼容性。 为什么需要多个GCC版本 项目依赖&#xff1a;不同的软件项目可能…...

量子纠错--shor‘s 码

定理1 (量子纠错的条件) C是一组量子编码&#xff0c;P是映射到C上的投影算子。假设是一个算子元素描述的量子操作&#xff0c;那么基于量子编码C&#xff0c;存在一个能对抗描述的噪声的纠错操作R的充要条件是 对某个复元素厄米矩阵成立。 将算子元素称为导致的错误。如果这样…...

机器学习2

一、模型评估方法 1.1 K折交叉验证法&#xff08;K-Fold Cross Validation&#xff09; 1.1.1 定义 K折交叉验证法是一种用于评估模型性能的技术。它将数据集分为K个相等的子集&#xff0c;模型会轮流使用一个子集作为测试集&#xff0c;其余K-1个子集作为训练集。这个过程会…...

二分查找_ x 的平方根搜索插入位置山脉数组的峰顶索引

x 的平方根 在0~X中肯定有数的平方大于X&#xff0c;这是肯定的。我们需要从中找出一个数的平方最接近X且不大于X。0~X递增&#xff0c;它们的平方也是递增的&#xff0c;这样我们就可以用二分查找。 我们找出的数的平方是<或者恰好X&#xff0c;所以把0~X的平方分为<X …...

汽车建模用什么软件最好?汽车建模渲染建议!

在汽车建模和渲染领域&#xff0c;选择合适的软件对于实现精确的设计与高质量的视觉效果至关重要。那么不少的汽车设计师如何选择合适的建模软件与渲染方案呢&#xff0c;一起来简单看看吧&#xff01; 一、汽车建模用软件推荐 1、Alias Autodesk旗下的Alias系列软件是汽车设…...

蘑菇分类识别数据集(猫脸码客 第222期)

蘑菇分类识别文本/图像数据集 蘑菇&#xff0c;作为一种广泛分布于全球的真菌&#xff0c;隶属于伞菌目伞菌亚门蘑菇科蘑菇属&#xff0c;拥有众多别名&#xff0c;如白蘑菇、洋蘑菇等。其不仅是世界上人工栽培最广泛、产量最高、消费量最大的食用菌品种之一&#xff0c;还在许…...

长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)

简介&#xff1a;个人学习分享&#xff0c;如有错误&#xff0c;欢迎批评指正。 长短期记忆网络&#xff08;Long Short-Term Memory&#xff0c;简称LSTM&#xff09;是一种特殊的循环神经网络&#xff08;Recurrent Neural Network&#xff0c;简称RNN&#xff09;架构&#…...

WHAT - 引入第三方组件或项目使用需要注意什么

目录 1. 功能匹配2. 社区与维护3. 兼容性4. 性能5. 易用性6. 安全性7. 授权和许可证8. 国际化支持9. 依赖性10. 未来维护 在前端开发过程中引入第三方组件或项目时&#xff0c;应该从以下几个方面进行考虑&#xff0c;以确保引入的组件能够有效解决问题并适合长期维护&#xff…...

原生鸿蒙操作系统HarmonyOS NEXT(HarmonyOS 5)正式发布

华为于10月22日19:00举办“原生鸿蒙之夜暨华为全场景新品发布会”。此次发布会推出全新的原生鸿蒙操作系统HarmonyOS NEXT&#xff08;HarmonyOS 5&#xff09;以及nova 13、WATCH Ultimate、MatePad Pro等新品。 据介绍&#xff0c;此前已经发布过的鸿蒙系统&#xff0c;由于系…...

WindTerm配置快捷键Ctrl+C和Ctrl+V

WindTerm配置快捷键CtrlC和CtrlV 平时使用ssh和sftp连接的时候&#xff0c;经常使用windterm&#xff0c; 但是windterm里面找不到相关的快捷键设置&#xff0c; 因为操作习惯&#xff0c;想把CtrlC和CtrlV分别配置为复制和粘贴&#xff0c;其他的快捷键操作可以按照该方法进…...

AOP学习

corol调用serverce不在是直接调用的是调用底层代理对象&#xff0c;由代理对象统一帮我们处理 AOP常见概念 通知类型 切面顺序...

【ubuntu18.04】ubuntu18.04升级cmake-3.29.8及还原系统自带cmake操作说明

参考链接 cmake升级、更新&#xff08;ubuntu18.04&#xff09;-CSDN博客 升级cmake操作说明 下载链接 Download CMake 下载版本 下载软件包 cmake-3.30.3-linux-x86_64.tar.gz 拷贝软件包到虚拟机 cp /var/run/vmblock-fuse/blockdir/jrY8KS/cmake-3.29.8-linux-x86_64…...

利用Docker搭建一套Mycat2+MySQL8一主一从、读写分离的最简单集群(保姆教程)

文章目录 1、Mycat介绍1.1、mycat简介1.2、mycat重要概念1.3、Mycat1.x与Mycat2功能对比1.2、主从复制原理 2、前提准备3、集群规划4、安装和配置mysql主从复制4.1、master节点安装mysql8容器4.2、slave节点安装mysql8容器4.2、配置主从复制4.3、测试主从复制配置 5、安装mycat…...

Unity WebGL输入优化:跨平台文本输入解决方案的技术突破

Unity WebGL输入优化&#xff1a;跨平台文本输入解决方案的技术突破 【免费下载链接】WebGLInput IME for Unity WebGL 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/we/WebGLInput 在Unity WebGL应用的开发过程中&#xff0c;文本输入功能一直是开发者面临的核心挑战。传…...

基于springboot服装生产管理的设计与实现.7z(源码+论文+任务书+开题报告)

[点击下载链接》》》] 本协力服装厂服装生产管理系统设计目标是实现协力服装厂服装生产的信息化管理&#xff0c;提高管理效率&#xff0c;使得协力服装厂服装生产管理作规范化、科学化、高效化。 本文重点阐述了协力服装厂服装生产管理系统的开发过程&#xff0c;以实际运用为…...

别再死记ResNet结构了!用PyTorch手搓一个ResNet-50,从零理解残差连接

从零构建ResNet-50&#xff1a;用PyTorch拆解残差网络的秘密 深度学习领域最令人着迷的突破之一&#xff0c;莫过于残差网络&#xff08;ResNet&#xff09;的诞生。2015年&#xff0c;何恺明团队提出的这一架构不仅横扫ImageNet竞赛&#xff0c;更彻底改变了我们对深度神经网络…...

OpenClaw技能分享:GLM-4.7-Flash驱动的邮件自动处理系统

OpenClaw技能分享&#xff1a;GLM-4.7-Flash驱动的邮件自动处理系统 1. 为什么需要自动化邮件处理 每天早晨打开邮箱&#xff0c;看到堆积如山的未读邮件总让人头皮发麻。作为一个小团队的负责人&#xff0c;我经常需要处理客户咨询、内部沟通、会议邀请等各种类型的邮件。最…...

【STM32实战】步进电机S型曲线算法优化与误差补偿策略

1. 为什么需要S型曲线算法 我第一次用步进电机做项目时&#xff0c;直接给电机发固定频率的脉冲让它转起来。结果电机启动瞬间发出"咔咔"的异响&#xff0c;运行起来也一顿一顿的。后来才知道&#xff0c;步进电机最怕的就是突然加速或急停&#xff0c;这会导致丢步、…...

从MSTAR到RSDD-SAR:一文看懂SAR目标检测数据集20年演进,你的模型该用哪个?

从MSTAR到RSDD-SAR&#xff1a;SAR目标检测数据集的二十年技术进化与选型实战 军用雷达技术研究员李明曾在2018年遇到一个棘手问题&#xff1a;他训练的舰船检测模型在实验室测试准确率达到98%&#xff0c;实际部署到南海海域时性能却暴跌至62%。问题根源很快锁定在数据集——他…...

从图像分割到GAN生成:转置卷积(Transpose Conv)的两种实战配置与调参心得

转置卷积实战指南&#xff1a;图像分割与GAN生成中的核心技巧 在计算机视觉领域&#xff0c;我们常常需要将低分辨率特征图恢复到原始尺寸——无论是为了像素级预测的图像分割任务&#xff0c;还是从潜在空间生成逼真图像的GAN模型。传统插值方法如双线性插值虽然简单&#xff…...

小白必看!收藏这份Agent思维链技术指南,轻松入门大模型世界

小白必看&#xff01;收藏这份Agent思维链技术指南&#xff0c;轻松入门大模型世界 本文深入解析了Agent模型中的思维链技术&#xff0c;介绍了不同模型如Claude、Gemini等对思维链的不同称谓及其核心原理&#xff0c;即通过将思考内容带入上下文来提升多轮推理性能。文章对比了…...

告别加班!3个Word神技巧,文档处理快人一步

如影随形地跟着那堆积如山的文档&#xff0c;像学生名单&#xff0c;课程表&#xff0c;教学计划&#xff0c;家长通知等等&#xff0c;这些重复性工作着实耗费了大量精力。事实上&#xff0c;Word当中蕴含着好些能够让你达成事半功倍效果的技巧&#xff0c;一旦将它们掌握住&a…...

从AlexNet到ResNet:图解十大经典CV网络模型,帮你快速选对项目‘骨架’

从AlexNet到ResNet&#xff1a;十大经典CV网络模型实战选型指南 当你第一次面对ImageNet数据集时&#xff0c;可能会被各种网络架构的选择弄得眼花缭乱。VGG的深度堆叠、GoogLeNet的并行结构、ResNet的短路连接——这些设计理念背后&#xff0c;是计算机视觉领域十年来的智慧结…...