light-rtc: 理念與實踐

在與同行交流過程中，發現很多同行對 WebRTC 改動太多，導致無法升級 WebRTC 版本。而 WebRTC 開源社區的快速迭代，讓他們感到欣喜又焦慮：開源社區的迭代效果，是不是超過了他們對 WebRTC 的優化效果？我們針對特定場景優化 WebRTC 時，怎麼緊跟 WebRTC 開源社區通用的優化？

作者：阿里雲智慧技術專家 熊金水

理念

簡言之，把 WebRTC 作為 Framework 使用，而不是 Library，即：WebRTC 倉庫輕量化，核心模組插件化。

詳細的，WebRTC 作為 Framework 串聯核心模組；核心模組既可以以插件形式使用我們的實現，也可以 Fallback 到 WebRTC 的默認實現。目的是減少 WebRTC 衝突的可能性，提高升級 WebRTC 的敏捷性。

目標：一年升級一次 WebRTC，一次花費一個人月。

架構

模組拆解

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WebRTC 的核心模組，包括：

音頻

  • ADM 採集、APM、ACM 編碼；
  • NetEQ 與解碼、AM、ADM 渲染；

影片

  • 採集、編碼；
  • JB、解碼、渲染；

通用

  • RTP 打包與解包、FEC 生成與恢復、CC 與 Pacer、ICE、SDP 信令等。

WebRTC 在長期的演進中，API 已經具備了作為 Framework 的大部分能力。紅色的核心模組，已經基本可以插件化，如下面的 API：
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倉庫管理

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light-rtc 作為 WebRTC 倉庫，我們需要保留兩個 Remote，一個是 Alibaba，一個是 Google。升級 WebRTC 時，我們從 Google 上 Pull 最新程式碼， 解決衝突，然後 Push 到 Alibaba。

對插件化的模組，我們需要放到單獨的倉庫 lrtc-plugin 里，這樣有兩個好處：

  1. 對 light-rtc 倉庫改動少，減少與 Google 衝突的可能性；
  2. 更重要的，讓每個開發同學，在每次改動前，更主動、更有意識的思考，放到哪個倉庫更合適，否則容易慣性思維，直接改動 light-rtc。

對 lrtc-plugin 依賴的第三方庫，也應該以單獨的倉庫存在，並保留兩個 Remote，比如 Opus，這樣，即使修改了 Opus 源碼，仍然可以像升級 light-rtc 一樣，方便的單獨升級 Opus 版本。

模組

Codec

音頻編解碼器、影片編解碼器，是我們最常優化的部分之一：

  • 新的編碼工（AV1/SCC/ROI 等）優化影片品質和頻寬；
  • 解析度自適應，使不同能力（編碼能力、發送頻寬等）的發送端，發送不同解析度的碼流；
  • Simulcast，為不同能力（解碼能力、顯示能力、接收頻寬等）的接收端，提供不同解析度碼流；
  • SVC，提供時域/空域分層；
  • 新的影片解碼實現，規避 Mac 硬解卡死等問題；
  • 新的音頻編碼器，適配商用接收端；
    ……
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這部分插件化是相對簡單的，只需要實現自己的 [Video|Audio][Encoder|Decoder]Factory 即可。以 Simulcast為例，在自己實現的 VideoEncoderFactory 里，先用 WebRTC 原始的 VideoEncoderFactory，創建多個 Encoder 對象，然後封裝到一個 Simulcast Encoder 里。

ADM

很可惜，ADM(Audio Device Module)沒有提供檢測設備插拔的功能，需要增加 Callback 介面。

另外，雖然 WebRTC 支援樣本數量的監控，但是當前只用於列印日誌，如果想在此基礎上做更多事情（如：發現採集樣本為 0 時，重啟採集），則單獨做一個 AudioSampleMoniter 的類，比較有利於擴展。
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ADM 是一個適配難點，相信是困擾 RTC 同行的共同難題。不同作業系統、不同機型，都可能有不一樣的問題。例如：

  • Mac 3.5mm 耳機插拔時，偶爾崩潰；
  • Mac 獲取的設備 ID 在插拔後發生變化，不能做持久化；
  • 聯想 X1 電腦，多次插拔後，整個 Audio 後台服務失效；
  • 某些 Windows 機型採集不到聲音；
  • 某些手機采音許可權問題；
    ……

這些修改大部分屬於 Bugfix，參考「Bugfix」章節。

APM

APM(Audio Processing Module)可能是 light-rtc 相對難處理的部分。

APM 與 NetEQ 一起，可能是 WebRTC 核心模組中，開源價值最大的部分。在我對 APM 有限的認知里，對 APM 常見的優化可能有：

  • 混音後的遠端訊號，做濾波/均衡處理。這是業界不少音頻演算法的必要條件；
  • 利用 Android 手機特性，優化 AECM，尤其是 Double Talk 時的效果；
  • 嘯叫檢測與抑制；
  • 利用機型特性，優化 AGC，提高語音音量;
    ……

下圖是 WebRTC APM 內部模組的數據流程圖：
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從圖中可以看出，APM 其實也為插件化做了準備，但是只在近端訊號的尾部、遠端訊號的頭部。從 APM 構造函數上也可以看出來：
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濾波/均衡，可以方便的實現一個 CustomProcessing 的 render_pre_processor。

其他的優化，遵循輕量化/插件化的理念，沒有現成的插件介面，我們可以創造新的插件介面，如嘯叫抑制，以及 AECM 優化的部分演算法。

但 APM 仍然會有很多沒辦法插件化的，只能修改 light-rtc 倉庫，如 AECM Double Talk 優化等。

AM

AM(Audio Mixer)的插件化，可以在不修改 light-rtc 的基礎上，玩出很多花樣：

  • 播放本地文件；
  • 藉助語音檢測演算法，優化語音排序，從而選出更準確的語音做混音；
  • Mono 變成 Stereo，藉助 HRTF，可以在多方同時說話時提高說話人辨識度和可懂度；
  • 對 RTP 方案的回放，倍速回放時變速不變調；
    ……
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FEC

FEC(Forward Error Correction)，常見的修改：

  • 調參，如冗餘度、MaxFrames、Table 類型，包括固定參數和動態自適應調參兩類，已有的插件介面 WebRTC::FecControllerFactoryInterface 即可滿足;
  • RSFEC，需要創造新的插件介面；
  • Opus Inband FEC。WebRTC 動態配置的 Opus FEC 參數，不能很好的解決弱網時聲音卡頓問題。這時，一個辦法是把 Opus 獨立成倉庫，直接修改 Opus 編碼器。
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CC

CC(Congestion Control)，包含兩個方面，一個是 CC 演算法本身，一個是 CC 關聯模組。

演算法本身，可以用不同的演算法實現，如 WebRTC 默認的 goog_cc，也可以是 BBR，甚至是滿足 WebRTC::NetworkControllerFactoryInterface 介面的外部插件。

關聯模組：

  • 頻寬分配：不同場景可能不一樣，如影片會議里，需要「保音頻、保螢幕」。可以通過 rtc::BitrateAllocationStrategy 實現插件化。

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  • Pacer 調優：對於螢幕內容，I幀往往非常大，WebRTC 的 2.5 倍的發送頻寬，會導致巨大的首幀時間。具體解法見仁見智。
    ……

VideoRender

Android、iOS、Mac，WebRTC 都提供了默認的實現，雖然有少量 Bug，但是基本滿足需求。

Windows 平台，早期 WebRTC 提供了 D3D 的實現，最新版已經剔除，我們可以在 lrtc-plugin 倉庫實現自己的 D3D，或者其他的渲染，如 QT OpenGL。

VideoProcess

WebRTC 並沒有提供影片前處理（如：美顏）、後處理（如：超解析度）的介面，但是我們完全可以像 rtc::BitrateAllocationStrategy 一樣，創造 VideoProcessInterface 介面, 並在 lrtc-plugin 倉庫里實現。
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讓 VideoProcessInterface 同時繼承 Sink 和 Source 介面，可以方便的把多個對象串聯起來。

其他 & Bugfix

其他核心模組，如 JitterBuffer、ICE 等，目前接觸的主要是 Bugfix，還沒有發現自己訂製重寫的必要。

Bugfix，往往只能修改 light-rtc 倉庫。一方面，是盡量把 Bugfix 內聚成函數，減少對已有程式碼的修改；另一方面，盡量把 Bugfix 貢獻到開源社區(Issue Tracker)，既為開源社區做了貢獻，也徹底避免了升級的衝突。

貢獻到開源社區，往往比想像的要複雜，但也更能鍛煉人。在特定場景，往往只用了 WebRTC 一部分能力，如影片 JitterBuffer，一個 Bugfix 可能只考慮到了 H264，貢獻到開源社區時，則需要同時兼顧 VP8/VP9，甚至是將來的 AV1。在這個過程中，Google 工程師會在 Code Review 中與你親密切磋，其實是非常好的鍛煉機會，進一步提高對 WebRTC 的認識。

參考

WebRTC m74 源碼

RSFEC：

  • WebRTC RSFEC 詳解和剖析；
  • ARTP 技術探秘之：WebRTC 中支援 RS FEC。
    （以上兩篇文章之後將會在本號推送）

CC

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