Swift SDK v1.0.0-beta 版发布了,开发一个RTC系统需要什么技术储备

摘要即时通讯云服务商容易联云正在推出优惠大礼活动,活动时间:2016年6月21日至2016年7月8日,活动对象:容联云通讯网站注册用户。活动时间2016年6月21日至2016年7月8日活动对象容联云通讯网站注册用户活动内容奖品领取单次充值达到标准,即可领取对应档位的礼品:(1)实物领取:拆包成功或充值成功后获得的奖品,需在奖品领取页面填写相关领取信息即可(礼品以实物为准)(2)流量领取:拆包成功获得的流量,活动结束后,统一充值温馨提示:实物奖品,活动结束后统一以快递形式发出,礼包最多可购买三次。活动地址

摘要在移动互联网飞速发展的今天,各种应用都渴望加入RTC的功能,实现用户与企业,用户与用户之间的实时音视频交流。于是问题出现了,开发一个RTC系统需要什么技术储备?概述  实时通讯系统,RTC(real
time
communication),是最近互联网应用的一个新领域。RTC系统的应用极其广泛,我们常见的视频电话,会议系统,远程桌面与控制都是RTC系统的一个应用。在移动互联网飞速发展的今天,各种应用都渴望加入RTC的功能,实现用户与企业,用户与用户之间的音视频交流。于是问题出现了,开发一个RTC系统需要什么技术储备?  有人说只需要懂javascript就可以了。WebRTC的出现极大的降低了RTC的开发门槛。只需要编写javascript代码就可以实现浏览器之间的音视频通话。且不论通话质量,浏览器的兼容性,网络穿透能力,那些不使用HTML的原生APP怎么办?  又有人提出WebRTC也支持Native开发,只要有懂C++和相关应用平台(Android,iOS,Windows,Mac)开发的软件工程师就可以了。WebRTC确实可以在这些平台上开发原生的应用。将WebRTC编译打包后嵌入APP可以实现RTC的功能,就是说能通了。但一个合格的RTC系统仅仅是能通就可以了吗?  以音视频通话为例,用户期望的RTC应用应该是:通话不卡不掉低延时,声音清晰真实无回声,画面流畅清晰无卡顿。如果直接采用上面WebRTC集成,我们很容易发现,在大多数情况下,通话并不像原来想象的那样完美。由于网络的原因,通话断断续续,延时很大。由于终端的适配不好,语音通话回声严重,噪声严重影响体验。视频不清楚,不流畅。  RTC系统的每一个部分都需要优化,需要打磨,才能打造出完美的用户体验。现在的问题是,开发一个优秀的RTC系统需要具备哪些技术储备呢?终端  解决语音通话的问题,首先需要有合适的语音编解码器,然后需要调整音频处理模块的算法。这里面内容比较广,有噪声消除,回声抑制,自动增益。比较前沿的还有多麦克风降噪,盲扩增强等等。总之这些都需要算法的储备,涉及语音信号处理、统计信号处理等方面的内容。  有了算法还不够,还需要有好的实现。各个平台(Android,iOS,Windows,Mac)底层音频系统也需要深入了解。有时候算法挺好的,但有些机器先天不足,比较特别,需要特殊处理。这需要投入许多人力物力对各种型号的硬件做适配。优秀的系统可能需要适配几百上千个不同的设备。  同样的,对于视频,我们需要对视频编解码器有深入的了解。这样才能用最低的码率展示清晰的视频画面。视频的前后处理,比如降噪,增强(包括流行的美颜)也少不了。这就需要图像与视频信号处理。视频数据量比较大,对底层视频设备也需要深入研究。适配也少不了。网络  说完了终端,再说说网络。网络抗丢包是必备选项。互联网不是一个可靠的实时音视频传输网络。在不可靠的网络中实现可靠的音视频传输考验系统设计的能力。这里既有信道编码的理论也有网络对抗的实际经验。  如果要实现可靠的云服务,遍布全球的服务器网络也必不可少。高可用性,负载均衡等等…  现在我们知道开发一个RTC系统需要什么技术了。这个系统涉及到几乎所有的网络与音视频处理的理论与实践。作者简介  郑仲侯,声网Agora.io音视频构架师。硕士毕业于上海交通大学电子工程系,信号处理专业。先后在National
Instruments,SRS,DTS工作十余年。专注信号处理算法与实践,加入Agora后从事音视频引擎的开发,持有双麦降噪专利。

摘要即时通讯云服务商LeanCloud已发布Swift版SDK。以下来自LeanCloud官方消息:今天我们非常高兴地宣布
Swift SDK v1.0.0-beta 版发布了!欢迎 Apple
开发者们使用,为我们提供反馈和建议。版本 v1.0.0-beta
主要支持数据存储、云引擎和短信,兼容 Swift 2
并且开源。部署到云引擎和对服务端的支持会在后续版本中支持。基于 Swift
SDK,我们可以很容易地创建数据对象,将其保存到云端。下面举几个例子,大家一看便知。创建一个帖子,并存入云端:let
post = LCObject(className: “Post”)post.set(“title”, object: “Hello,
Swift!”)post.set(“content”, object: “I love her song.”)let result =
post.save()查询某个帖子:let query = LCQuery(className:
“Post”)query.whereKey(“title”, .MatchedSubstring(“Swift”))let result =
query.find()注册并创建一个用户:let user = LCUser()user.username =
“swift”user.password = “qwert”let result =
user.signUp()具体的安装步骤请参考安装指南。如果在使用过程中遇到问题或者有任何建议,可以直接在我们的GitHub
仓库中提交 issue,也可以访问论坛或提交工单来获得支持。访问官网 SDK
专区可以获得更多语言平台的 SDK。

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