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【腾讯】一文读懂腾讯会议在复杂网络下如何保证高清音频( 七 )


再接下来还有一些比较偏门的技术 ， 比如基于传统的语音增强 ， 比如自适应滤波器的一些方法 ， 进行语音重建的方法 ， 这里不说了 。 前面做选择的方案也仅仅是使用比较多的方法 ， 通过有机融合把它更好的控制起来 ， 最终达到好的效果 。
现在回答一下 ， 刚才上一页为什么 Silk15%、Opus 达到 30% 。 这是一系列基于接收端的技术 ， 不断升级、不断演进、不断优化的效果 ， T-1 只是一个工程化的思想 ， 做 T-2 可不可以 ， 如果不再考虑算法因素 T-3 行不行？
于是就引出来实验室目前正在重点发力的基于机器学习的方法来做 PLC ， 用上下文分析的方法 ， 这就是目前的一个效果 ， 大家可以看到这块有四个语音的时域图 。 左边这个图丢失了 100 毫秒数据 ， 100 毫秒看似非常少 ， 它是个什么概念呢 ， 按照正常语速大概一个字是 150 毫秒 ， 100 毫秒基本上大半个字丢了 。 我们通过机器学习 PLC 的种方法把它给恢复出来 ， 而且效果还不错 。
腾讯会议为什么能取得疫情期间高速增长？ 最后 ， 疫情期间腾讯会议为什么能在短短两个多月时间 ， 外部用户可以从 0 做到 1000 万？这是有一定的有必然性的 ， 首先“腾讯会议”产品是一个全平台的应用 ， PC、手机、传统电话、Pad、网页、小程序还有专业视频设备都可以接入的 ， 这种互联互通的能力本身就给广大用户带来了价值 。 今天官微公布 ， 腾讯会议 API 向全网开放了 ， 国内外开发者都可以接入腾讯会议的 API ， 去把这个市场做大 。
【腾讯】一文读懂腾讯会议在复杂网络下如何保证高清音频
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另外也要归功于腾讯会议的海量用户群体 ， 10 亿微信用户、8 亿 QQ 用户 ， 还有 250 万企业微信用户 ， 基本上覆盖了所有的中国用户 。 我记得张小龙有一句话 ， 七个价值观 ， 其中之一就是说：“让需求自然生长” 。 在疫情期间 ， “腾讯会议”的极速扩张就是一个自然生长的过程 。 为了助力疫情期间人与人减少接触 ， 全免费让大家使用体验 ， 这件事情符合实际需求 ， 就是它短期内爆发的又一个原因 。
腾讯云做 ToB 业务之后 ， 它给腾讯内外部的各种产品提供了强大的支撑力 ， 遍布全球 130 多个国家 ， 1300 多个的加速节点 ， 专网接入 ， 音视频会议最低延时达到 80 毫秒 ， 而且动态扩容能力非常强 。 值得一提的是 ， 疫情期间我们发现有“腾讯会议”用户量高峰的规律变化 ， 许多人从早上六点开始工作 ， 然后 6 点半一拨 ， 7 点一拨高峰 ， 后来发现是各地的医生护士在线沟通进度 ， 向大家说一声辛苦了 。
QA Q： Opus 能达到 30% 的抗性的结论是怎么得到的？请问音频编码带内如何 ， 包括和带外如何结合进行优化？
A：对于网络抗性或弱网的抗性 ， 为了总量保证音频质量 ， 我们提供了一揽子结合方案 。 比如 Opus 的带内抗性 ， 它是从工程化角度做的一个概念 ， 是发端数据包内编码携带前一帧质量稍差的一帧压缩数据 ， 并且结合接收端的不断升级的 PLC 算法 。 这个 Opus 带内抗性是编解码器原生提供的抗丢包能力 ， 通过专业的思伯伦设备测试在 30% 丢包率的场景下可以达到 3.0 分以上的效果 ， 这是一个客观的数据 。
第二个问题是个好问题 ， 就像刚才讲的 ， 怎么样把各个手段优点结合发挥出来 。 有一句俗话说 ， 甘蔗没有两头甜 ， 我们就要做到怎么让它两头都甜 ， 而且还要在系统里配合良好 ， 有机运转 。
我举个例子 ， FEC 的算法落地 ， 在照顾正常网络的情况下 ， 同时还能自适应去 Cover 突发小丢包网络 ， 我们会做一些假定 ， 比如就认为在通话过程一定会有突发状况、各种各样的丢包 。 那么我们会预设一部分的带外 FEC ， 带外的优点和缺点也是很明确的 ， 最大缺点就是费流量 。 Codec 技术发展到今天得到了长足进步 ， 我们就可以用带内 FEC 做这方面的抗丢包 。


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