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淘宝直播技能干货:高清、低延时的及时视频直播技能解密

本文摘要:淘宝直播技能干货:高清、低延时的及时视频直播技能解密 本文由淘宝直播音视频算法团队原创分享,原题“5G时代|淘宝直播高画质低延时技能摸索”,收录时有改动。1、引言 今朝,5G技能应用正在慢慢推进,比拟今朝遍及使用的4G, 它具有更高的速率,更大的容量,同时延迟更低, 靠得住性更高。在5G时代,得益于网络带宽的晋升,视频将来将成为主流的流传前言。越来越多的业务和应用将视频化、直播化。 大量互动的内容将通过5G以低延时的方式以视频的形式传输。

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淘宝直播技能干货:高清、低延时的及时视频直播技能解密 本文由淘宝直播音视频算法团队原创分享,原题“5G时代|淘宝直播高画质低延时技能摸索”,收录时有改动。1、引言 今朝,5G技能应用正在慢慢推进,比拟今朝遍及使用的4G, 它具有更高的速率,更大的容量,同时延迟更低, 靠得住性更高。在5G时代,得益于网络带宽的晋升,视频将来将成为主流的流传前言。越来越多的业务和应用将视频化、直播化。

大量互动的内容将通过5G以低延时的方式以视频的形式传输。5G将对视频辨别率和清晰度提出越来越高的要求。淘宝作为一个数亿级用户的短视频与直播平台,业务多样,两头用户漫衍广,设备和网络环境庞大,给多媒体内容存储和分发带来巨大挑战。本文由淘宝直播音视频算法团队分享,对实现高清、低延时及时视频直播技能举行了较深入的总结,但愿分享给大家。

(本文同步公布于:http://www.52im.net/thread-3220-1-1.html) 2、入门文章 假如你对视频直播技能没什么相识,可以先读以下入门文章: 《移动端及时音视频直播技能详解(一):开篇》 《移动端及时音视频直播技能详解(二):收罗》 《移动端及时音视频直播技能详解(三):处置惩罚》 《移动端及时音视频直播技能详解(四):编码和封装》 《移动端及时音视频直播技能详解(五):推流和传输》 《移动端及时音视频直播技能详解(六):延迟优化》 3、正文概述 面临及时视频直播技能的的高需求,当前面对的主要问题有: 1)需要在内容出产历程中把控好质量和成本; 2)需要在内容分发和消费历程中确保用户体验。为相识决这个问题, 我们有两个优化方针: 1)一是在画质稳定的前提下降码率; 2)二是在码率稳定的前提下晋升画面质量。在降码率上,我们通过以下手段有效地降低了视频码率带宽: 1)自研高效编码器; 2)进级播放架构; 3)添加智能ROI; 4)场景编码; 5)智能码控等东西。在这些技能中: 1)高效的编码器可以或许在质量稳定的前提下显著降低码率; 2)场景编码可以或许按照差别的画面内容设置合适的编码参数; 3)ROI挑出画面中人眼比力存眷的区域交给编码器重点编码; 4)智能码控按照人眼主观特性,消除因为凌驾人眼阈值而挥霍的码字。

在画质上,我们使用了以下算法提高出产内容的观感质量: 1)前处置惩罚加强; 2)去噪; 3)超分高动态规模等。在体验优化上:通过低延时编码技能,在降低了编码延迟的同时损失很小的码率,增加观众和主播的体验。围绕着提高问题发明、问题处置惩罚效率的出发点,具备数据收罗、存储、异常事件收集、智能告警、告警数据运营、可编码诊断平台、妨碍自动化处置惩罚、变动联动等能力。

我们搭建了一套基于淘宝直播的全链路监控体系,从音频,视频,网络这三个方面入手去解决今朝淘宝直播全链路的现有问题以及未来可能呈现的问题。不停去优化整套高画质低延时系统。

与此同时,我们成立了客观质量和主观质量评价体系,接纳vmaf、psnr、ssim这一系列的指标作为客观质量评价。针对海量无源场景,我们还基于cnn成立了无源评价模型,包管无源场景下质量评价的精确性。以这些有效的评价手段来确保“画质稳定”,并监控线上视频质量。

下面的章节将针对上述的主要技能实践,举行深入的分享。4、窄带高清实践 4.1 自研的S265编码器 带宽成本是视频办事中很是重的基础设施成本,如安在包管视频质量的前提下降低成本是整个链路中至关重要的一环。

相机收罗到的视频数字信号,数据带宽凡是都很是高:以720p 25fps为例,带宽高达263.67Mbps,很难存储和发送。幸亏视频图像内部,帧与帧之间存在很是高的相关性,接纳视频压缩技能去除相关性后,可以将带宽降低到本来的100-400倍。(有关视频编码技能,这里有篇更通俗的:《零基础,史上最通俗视频编码技能入门》,发起入门必读) 视频压缩尺度主要由ISO(国际尺度组织)拟定的MPEG系列和ITU(国际电信同盟)主导的H.26X系列, 每隔十年时间,视频压缩尺度进级带来的压缩率会晋升一倍。

h265作为比h264更新一代的视频压缩尺度,提供了更机动的编码布局和划分方式,并在在运动赔偿、运动矢量预测、帧内预测、变换、去块滤波、熵编码等方面举行了大量改良与优化, 得益于这些新的编码东西和特色技能,沟通画质下最高可以比H.264节流一半码率, 为了在不牺牲画质的前提下节流码率,h265成为我们首选的编码尺度。Ali265是淘宝自研的高机能H.265编码器,对比业界开源的X265可实现BDrate20%以上的增益,对比X264则有40%以上的增益。

今朝已在淘宝直播,优酷视频,阿里郎集会、VMate、UC云盘等业务中上线使用。淘宝直播技能团队结合阿里云团开辟了s265编码器,对比业界常用的开源软件X265,1pass单遍编码在沟通psnr指标下: 1)veryslow速度档次有28%码率节流; 2)medium速度档次有36%码率节流; 3)crf模式与abr模式节约的码率靠近。S265编码从码率节制、编码东西两个偏向优化编码质量,并从快速算法、工程算法两方面引入速度优化算法。

下节将具体分享。4.2 S265编码器的主要优化方法 4.2.1)码率节制: 为了进一步提高压缩质量,在编码器框架尺度必然的环境下,编码器算法优化主要的偏向是找到计谋选择出最优的编码方法和编码参数,从而得到更好的码率节约。合理分派码率是编码器的一个重要事情, 码率节制的方针是把码字分派到更有价值的处所,从而在方针码率下使得编码失真降到最低,或者在失真固定的前提下使码率降到最低。码控需要解决两个经典问题: 1)一是帧级码控和块级码控按照方针码率来分派每个GOP、帧、编码块的码字数量; 2)二是块内编码时以最合理的方式把这些码字分派到每个编码块中。

在帧级别码控中,传统方法统计所有已编码帧的持久庞大度, 按照持久庞大度及当前码率之间的比例计较出QP。这样一来,QP对帧庞大度越来越不敏感,导致编码质量下降或码率过剩。出格是在计较首帧qp时,以往算法接纳了一个只和当前码率有关的经验值。

我们基于cutree理论精确预计预阐发长度中ipb帧的码率占比和预期编码巨细,从而在编码前得到更精确的量化系数。块级码控分派则受时域cutree和空域AQ影响。在时域上IBP帧的重要性是明明差别的,被后续帧参考的块,不仅影响自已自己的质量,还会影响到后续帧的质量, 因此被参考更多的块需要举行高质量编码。

cutree算法按照帧内预测价格和帧间预测价格计较信息的通报比例, 算出当前块对后续序列的影响水平,进而调解qp偏移。但思量到在差别的噪声能量,运动强度,纹理边沿强度,以及编码参数下,差别参考块的调治为后续帧的节约比例是纷歧样的, 所以s265通过参数训练的方法,得到多个因素对通报效率的影响,获得一个更精确的信息通报比递,从而更合理地在时域上分派码率。▲ cutree通报历程 另一方面,空域上各块之间的重要水平也是纷歧样的。人眼是视频的最终调查者,从人类视觉系统出发,差别的块在人眼中的视觉冗余不沟通, 好比人眼存在视觉掩蔽效果, 它对显著纹理和强边沿四周的噪声不敏感,将码率更多分派向人眼敏感的平坦区域,可以获得更好的主观质量。

在编码器中,我们通过计较块的方差能量及边沿能量作为块的价格, 研究差别块能量和人眼感知水平之间的关系, 预计出块间码率配分对人眼注意力的影响,合理分派码率到更重要的纹理块,提高视频感知编码效率。4.2.2)编码东西: 在编码东西上,S265对传统的场景切换检测、帧类型决议、SAO、DEBLOCK、两遍编码、RDOQ等编码东西算法做了改良,并实现一批编码东西。

好比:在参考帧模块, 有较多的东西可以提高参考效率。首先:持久参考帧和广义B帧等帧类型可以提高预测质量,持久参考帧针对配景很少产生变化的直播场景,它有效减少信息颠末多帧通报带来的损失,引用持久参考帧可将平均EV提高峻概0.25dB。而传统P帧改为广义b帧, 接纳双向预测代替单向预测从而降低噪声,光照变化,采样误差等预测残差源。在扩充了帧类型后,我们基于参考强度做IBP帧帧类型决议。

然后:在minigop内部,我们使用金字塔布局的参考关系, 获得比传统布局得到更短的参考间隔。最后:在办理和选择参考帧时,我们思量到静止块和运动块的区别,静止块倾向于参考质量高的帧,运动块倾向于参考时间近的帧, 所以针对场景筛选出这两种类型的参考帧能获得更好的参考质量。4.2.3)速度优化: HEVC编码器带来了编码效率的晋升,但许多新的编码东西都存在计较庞大渡过高的问题。

因此:优化编码器速度,在高端机上能打开更多的编码东西,搜索更大的编码模式空间。进一步晋升编码质量,在低端机上则能降低CPU发烫和编码卡顿的现象。

HEVC可以将图像块从64x64划分到4x4,同时块的类型模式激增,备选的编码模式数量是h264的数倍,块划分及模式决议因此成为一个重要的瓶颈。所以:在RDO中,减少CU划分层级的搜索次数,筛选出一些须要的层级是减少计较量的重要手段。首先:操纵时间和空间相关性,可以从参考块获取到一些先验信息, 再联合本块的运动信息和纹理信息, 阐发预判出当前块CU层级的最大预计层级和最小预计层级。

其次:在决议历程中的提前跳出计谋也可以大幅降低计较量, 我们按照图像纹理的平坦水平, 或者各类模式下的rdcost对比,提前跳出当前的模式遍历。而在一些图像非线性的场景,我们通过CNN深度进修模型辅助决议模式。进入决议模块的内部:同样存在大量庞大的计较。

帧内预测存在35种模式,我们可以通过贝叶斯理论,求出最简朴的几种模式后,预计出最佳模式最可能呈现的位置,从而为帧内模式筛选历程晋升一倍速度并将损失节制在0.01db。另外,帧间预测的运动搜索是从参考帧寻找最佳匹配块的历程,它的分像素搜索需要做7抽头或者8抽头的插值滤波,计较量很大。

我们所以可以操纵整像素的信息成立二元二次误差平面方程,估算最佳分像素点的位置,制止了分像素的完整搜索历程。在评价模式的好坏时凡是接纳rdcost作为模式的价格,它需要计较编码比特数和编码失真。

这就需要将编码系数举行熵编码计较码流长度,同时还要将编码系数变换回时域求失真。为了降低rdcost的计较量, 我们接纳了失真和码率的线性预计算法,包括两个部门: 1)其一是量化误差能量在频域计较,操纵IDCT变换的能量稳定性,计较量化余数的平方和预计失真; 2)其二是成立编码系数特征信息和码流巨细之间的线性关系,直接从系数特征信息预计出熵编码的巨细。通过这个方法可以跳模式价格计较的熵编码历程以及,反变换,反量化,重建,SSE等历程。节约了大量的计较。

在rdo之外:我们还改良了slicetype决议算法,动态拉格朗日因子调解算法,快速deblock和sao决议等。在工程优化方面我们也添加了多项优化: 1)C函数优化,通过优化流程逻辑、拆分特殊路径、归并分支、查表、轮回优化等给rdoq模块、系数解析、deblock等模块带来近一倍的晋升; 2)针对麋集计较的函数我们simd化并优化汇编代码的执行速度。s265颠末快速算法与工程两个条理上的优化,我们为HEVC编码带来了明明的机能晋升。

从而在低端iphone上实现720P 30帧每秒的及时编码。4.3 智能码控 智能码控是淘宝自研的码率节制算法。普通ABR或CBR码率节制为了追求方针码率,在低庞大度场景挥霍了大量码率,按照人眼主观质量模型,当psnr高于必然阈值后再提高质量人眼无法察觉只会耗损过多码字。

我们使用呆板进修方法,按照17种汗青编码信息和待编码帧的庞大度,预估出待编码帧在质量阈值以上的量化系数,并限定在ABR方针码率以下,确保每个帧都能以最合适的码率编码。颠末淘宝直播线上验证,可到达15%的省流,在钉钉直播中使用更是节流了52%的带宽并降低了62%的推流侧卡顿。4.4 场景编码 由于当前淘宝直播种类的富厚性,各类场景下的纹理、光照、配景、运动水平都是纷歧样的。

好比: 1)户外主播常常走动,画面帧变化幅度频率高; 2)美妆主播大多坐在室内,光照根基上比力偏亮; 3)珠宝类主播主要是拍摄物品,画面多静止不动。面临形形色色的直播场景,单一的编码器设置并不能满意当前淘宝直播的需求,开启或封闭某些编码东西对视频编码效果影响纷歧致,如何针对内容选择最佳参数成为业界研究的偏向。在此需求下,我们提出了基于差别场景的编码参数设置计谋。

首先:我们通过多个深度进修与呆板进修模型对数万条各类内容的直播视频举行了数据训练分类。包罗两个大的特征维度,别离是: 1)语义特征; 2)信号特征。语义特征包罗: 1)主播分级; 2)商品特征; 3)情况特征; 4)声音特征; 5)时域空域RoI。

信号特征包罗: 1)运动特征; 2)纹理特征; 3)噪声特征; 4)亮度特征。通过对差别特征种类的视频集,我们单独使用大范围办事器集举行最佳编码参数搜索,自动化高效地搜索到适合当前视频编码的最佳编码参数组合,在晋升画质的同时能尽可能地减少码率耗损。并最终按照编码参数集举行聚类分为多个参数设置项。

在主播需要推流的时候,首先举行尺度的编码参数设置举行推流。收集必然的数据之后,我们将获得的视频语义特征和信号特征送入自适应决议引擎,通过内里的深度神经网络举行视频分类,决议出当前视频应该下发的编码参数设置,然后我们将新的参数设置从头送入编码器举行新的推流,以此优化使主播得到当前环境下最优质的视频编码。

通过此方法,我们在淘宝直播内里得到了7-10%的BDrate收益,在淘拍场景下得到了40%的BDrate收益。4.5 低延时编码 在直播中,低时延意味着高效率和优质体验。

试想以下场景: 1)场景一:当主播展示下一个商品后,10秒才收到上一个的商品的提问; 2)场景二:钉钉教室直播中,老师提问后迟迟得不到学生的反馈,挥霍部门时间。这些场景给用户带来糟糕的体验,使得直播卖货、直播教室效率低下。当5G普及,会带来更低的时延,带来更好的体验,可是当下还是4G为主,降低时延有很有须要。端到端延迟主要漫衍在: 1)收罗; 2)编码; 3)传输; 4)转码; 5)分发; 6)播放。

这部门主要优化编码延迟。编码延迟又分为: 1)多线程导致的延迟; 2)缓存帧数延迟; 3)B帧数带来的延迟等。个中编码延迟最大的一部门来历于编码器缓存,通过度析编码前的缓存图像,可以大大的增加编码效率。假如粗暴的降低编码器缓存,可以实现较低的延迟,可是质量损失比力高。

所有发生了一种想法,能不能用较少的缓存去模拟较长的缓存的效果? 通过度析cutree的道理,联合统计lookahead长度跟通报价格的关系,可以发明缓存长度跟通报价格很强的线性关系。如下图所示: 按照场景可以用差别的预测模型变种,最终实现用较短的lookahead模拟较长的lookahead的效果,测试在直播素材中lookahead4优化后比优化前可以节流13.5%的码率,有效的降低了编码延迟。成果示意图如下: 同时,在之前的测试中发明,该优化对场景不敏感,运动简朴场景和运动庞大场景晋升同样有效。

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已往一年,我们接纳前述优化,将265码流在画质稳定的前提下,将码率从1.4M下降到800K。4.6 画质加强 在淘宝直播的场景中,大主播有本身的专业设备与团队,直播出来的视频与音频都是比力高质量的。可是针对中小主播,用户的行为不行控。

因此发生的成果就是许多中小主播发生的视频质量比力低,收获的观众数量也比力少。针对这种环境,我们选取了用户习惯发生最严重的几种环境,对这一类主播举行了画质增加的,显著晋升了用户的直播体验。

下面先容一些已经有的应用效果。4.6.1)去抖: ▲ 去发抖效果(原始视频链接点此检察) 现代编码器可以或许较好的处置惩罚平坦纹理和平移运动,前者通过帧内预测来消除空间相关性,后者通过运动搜索来消除帧与帧之间的时间相关性。可是在视频收罗历程中,由于摄像机发抖发生的视频帧发抖,编码器不可以或许很好的处置惩罚。

由于发抖剧烈的一般是中小主播,且携带的设备比力老旧,我们思量从收罗源来改善视频帧,最终在这里我们接纳相机路径光滑算法往复除视频帧中的发抖。4.6.2)去噪: 视频直播在灯光不太抱负的环境下,摄像头收罗的画面会发生明明的飞蚊噪声和高斯白噪声,严重影响用户对视频内容的感觉,这种环境下,有须要对视频举行降噪。现有的许多优秀的云端去噪算法,其实对于移动端来说接纳深度进修的方法就不合适。

虽然此刻有许多移动端深度进修框架,可是究竟还没有跟呆板是配得很是好,针对许多中低端的手机其实跑不动这种生成模型的。基于此,我们在移动端主要是思量效率,那么我们就采了基于维纳滤波的时域降噪算法方式来实现,举行训练和优化。4.6.3)超分: 针对一些小微主播,录播设备只能支持360p,最终观众端看到的视频会通过插值等传统方法举行放大为720p。

这样得到的视频帧不免发生恍惚效果,影响直播观感。得益于深度进修在移动端的优化,我们在部门高端机实现了移动端视频帧的及时超分。在浩瀚的网络架构中,我们最终选择了机能最佳的FSRCN方案,网络的架构图如下所示。

在训练历程中:我们精选了1W+淘宝个品类的高清大图,联合业界的高清开源数据集,操纵样本加强技能,训练了5000轮阁下的模型到达收敛效果。别的:为了消除图像分块带来的界限效应,我们做了图像重叠归并的操作,在增加部门计较时间的环境下带来了更好的超分效果。为了在手机端及时运行:制止占用过多资源,我们优化反卷积计较,并针对人眼视觉特性,对强纹理和静止区域部门像素举行超分,以此大幅提高移动端的效率。

5、低延迟传输实践 5.1 低延迟播放器 5.1.1)通例播放器的延迟阐发: 今朝基于TCP的直播传输技能主要有 HLS和RTMP/HTTP-FLV两个协议。个中HLS直播的延迟一般在10秒以上,HTTP-FLV直播的延迟一般在6到9秒,从推流、cdn分发到播放的整个直播链路看,延迟的大头来自播放端。在播放器中,险些每个线程都有本身的缓冲区,这些缓冲区的感化是光滑整个播放链路的发抖,它们的巨细决定了播放历程中的播放延迟和播放的流畅性。

VideoBuffer和AudioBuffer用来存放待解码的音视频 packet,该缓冲区是为了光滑网络的发抖,推流、CDN传输和播放下载的发抖城市聚集到播放端,这是通例播放器延迟最大的一个发生点,为晋升直播的整体流畅度,缓冲区延迟一般在5秒以上。基于TCP的媒体传输并不合用于低延迟直播场景,主要原因如下: 1)重传慢:TCP追求的是完全靠得住性温顺序性,丢包后会连续重传直至该包被确认,不然后续包也不会被上层吸收,且重传超时时间一般200ms,会造成吸收侧帧发抖; 2)上层无法针对优化:TCP拥塞节制和 Qos 计谋在操作系统内核层实现; 3)拥塞判断禁绝确:基于丢包的拥塞节制跟实际网络环境不符,丢包并不即是拥塞,也会造成发送链路 bufferbloat,链路RTT增大。我们的低延迟传输SDK是基于WebRTC打造的,使用了WebRTC的几个焦点模块,包括 RTP/RTCP、FEC、NACK、NetEQ、JitterBuffer、音视频同步、拥塞节制等。

NetEQ和JitterBuffer别离是音频和视频的网络发抖缓存区,这是传输SDK延迟最大的一个发生点。RTP over UDP可以或许更好地反抗公网的丢包,联合自适应缓存和Qos优化,确保直播整体流畅度的条件下,我们的JitterBuffer的缓冲区延迟可以或许节制在700毫秒以下,直播寓目延迟在1秒阁下。5.1.2)播放器对低延迟传输SDK的接入适配: 我们对低延迟传输模块封装了FFmpeg的扩展demuxer,将支持低延时传输协议的demuxer注册到FFmpeg,播放器通过FFmpeg打开网络毗连读取数据,这种接入方案根基不影响播放器原有逻辑,对播放器改动较小。

主要改动点如下: 1)缓冲区巨细节制: 使用低延迟传输协议拉流时,网络的发抖缓冲区是底层传输模块的JitterBuffer,播放器层的JitterBuffer的缓存应配置为0秒,不然会引入多余的延迟; 2)卡顿统计修改: 一般播放器按照缓冲区水位巨细判断卡顿事件,当缓冲区为空或连续空一段时间,这会导播放画面卡顿,同时触发卡顿事件,播放器的JitterBuffer被低延迟传输SDK接受后,卡顿事件也应该由低延迟传输SDK触发; 3)音频解码流程: 从NetEQ获取的音频已经是PCM数据了,播放器读取的音频数据可直接渲染,假如音频使用硬解,可能会呈现解码兼容问题,现象是听不到声音,使用FFmpeg软解也是可以兼容的。5.2 低延迟办事器 低延迟传输是一个综合性的问题,要从整体入手,不仅要从设计上思量,还需要客户端,办事器,数据系统精密共同。

从传输协议设计上接纳rtp/rtcp方案。基于udp半靠得住传输,技能成熟,越发适合音视频场景。

难点在于既要降卡顿,也要降延迟。我们使用的整体算法计谋如下: a)拥塞节制:拥塞节制gcc&bbr算法针对直播场景深度优化,同时兼顾秒开和延迟。b)分层丢帧:基于B帧的SVC算法和丢gop计谋在网络拥塞时包管快速降低码率,解决拥塞。

c)重传节制:重传节制既要抑制重传风暴,也要保障快速重传。d)光滑发送优化:光滑发送计谋防止网络突发,光滑流量。同时针对秒开场景深度定制。从头设计发送机制和算法,发送 机能大大提高。

e)秒开优化:办事器和端共同的多种秒开计谋,包管极速开播。淘宝直播大盘平均秒开率94%以上。

f)信令优化:从信令设计上接纳rtcp app私有协议,和音视频传输使用一个socket毗连。建联协议越发精简,保障 1RTT快速给出媒体数据。除此之外还举行了大量计谋到算法上的改良和优化,基于数据驱动,针对场景不停迭代优化。

5.3 端到端全链路分段统计 我们设计的端到端延迟分段统计系统,既能统计单次播放的总体延迟,也能统计每个阶段延迟。不依赖ntp时间,适合超大范围网络。通过度析差别平台推流端,办事器,播放器各个阶段的延迟环境,大盘展示出来,可以针对专项做优化。

6、展望将来 陪同着5G网络的提速,主播侧到用户侧的延时将会越来越短。移动端自己的机能晋升,各类画质加强,图像渲染技能也会逐步硬件化。移动端的深度进修模型也逐渐变得轻量化,这使得学术界各类越来越先进的创新也得以工程化。

附录:更多音视频技能进修资料 《浅谈开辟及时视频直播平台的技能要点》 《实现延迟低于500毫秒的1080P及时音视频直播的实践分享》 《移动端及时视频直播技能实践:如何做到及时秒开、流畅不卡》 《浅谈及时音视频直播中直接影响用户体验的几项关键技能指标》 《技能揭秘:支持百万级粉丝互动的Facebook及时视频直播》 《理论接洽实际:实现一个简朴地基于HTML5的及时视频直播》 《首次披露:快手是如何做到百万观众同场看直播仍能秒开且不卡顿的?》 《Android直播入门实践:动手搭建一套简朴的直播系统》 《云信及时视频直播在TCP数据传输层的一些优化思路》 《P2P技能如何将及时视频直播带宽降低75%?》 《福利贴:最全及时音视频开辟要用到的开源工程汇总》 《七牛云技能分享:使用QUIC协议实现及时视频直播0卡顿!》 《近期大热的及时直播答题系统的实现思路与技能难点分享》 《及时视频直播客户端技能盘货:Native、HTML5、WebRTC、微信小法式》 《及时音频的混音在视频直播应用中的技能道理和实践总结》 《新浪微博技能分享:微博及时直播答题的百万高并发架构实践》 《技能干货:及时视频直播首屏耗时400ms内的优化实践》 《淘宝直播技能干货:高清、低延时的及时视频直播技能解密》 本文已同步公布于“即时通讯技能圈”公家号。同步公布链接:http://www.52im.net/thread-3220-1-1.html返回,检察更多。


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