好的媒体处理框架都具备这三点特征

嘉宾 | 赵军

编辑 | 忠良

从2017年开始，音视频应用平台开始逐步关注带宽成本以及观看体验，腾讯从那个时候开始研发极速高清的技术，在研发过程中他们遇到了哪些挑战？业界在高清视频方面又有哪些技术方案？本期，我们采访了腾讯专家工程师赵军，他结合自己的实践经验给出了答案。以下是采访文章整理，期待对你有所启发~

InfoQ：是否可以简单介绍一下您目前在做的工作？2018 年之前在 Intel 负责视频编码 / 解码 / 转码相关硬件加速的工作，与您现在目前的这个视频云的媒体处理框架最大的区别在哪里？

赵军：我目前主要在腾讯云视频云负责媒体处理框架、编解码场景优化等工作，为业务方提供更好的媒体处理相关基础设施；当前的工作与 Intel 的硬件加速工作相比较，其最大的不同在于，硬件加速是媒体处理框架的一个部分，而现在的媒体处理框架、编解码场景优化等工作则和真实的问题靠得更紧密一些，所以我也建议即使是在做底层相关的优化，也务必了解一下业务应用场景，这样会对你的工作，有更为全面的理解。

InfoQ：腾讯明眸的发展历程大概分为几个阶段？在提升画质方面，有哪些常用的方法吗？在开发过程中您面临的较大的挑战是什么？

赵军：腾讯明眸从 2017 年开始开发，在那个时候，我们发现音视频应用平台开始将关注点转向带宽成本、观看体验。我们也在这个时候开始研发明眸极速高清的技术，希望将长期积累下来的音视频能力运用到音视频媒体场景，特别是直播、点播等媒体处理场景上，这是明眸的极速高清的开始；期间，最重要的部分包含：

A：持续的编码内核的优化：我们知道，一个新编码标准的制定，它完成是 0 到 1 的突破，但作为方案或者产品，还需要解决后面的 1 到 100 的问题，而这就是一个持续编码内核优化的过程。新的标准固然先进，但没有长期的实践优化，编码器其实很难将标准的潜力全部发挥出来。在经历了多轮优化之后，内部开源协同的 O264 编码器在各项指标上相比开源编码器获得 30% 以上的增益提升，V265 相较开源的 x265 更是可以达到 40% 的编码增益；我们也在业内率先支持了 AV1，其 AV1 编码器 TXAV1（比赛时被叫做 VAV1），在 MSU 的 AV1 赛道，首次推出就实现全部指标第一的好成绩；同时，腾讯也在积极布局 H.266 等下一代编码器技术。

B：完善的媒体处理 Pipeline：在明眸的媒体处理的 Pipeline 中，积极引入基于传统信号处理的传统算法以及当前趋势所向的 AI 能力，先进行场景分析、毛刺检测、噪声检测、交错检测、质检以及 JND 等预分析流程，分析视频源的画面质量，然后针对不同的场景和画面质量情况，使用对应的画质增强 / 修复技术。修复后，明眸还会对画面进行二次分析，用来辅助后续的视频编码流程。

具体而言，腾讯明眸通过深度学习的方式，能够识别游戏、体育、秀场、户外、动漫、影视等在内的十几个主流大类及几十个小类的场景，为视频流自动匹配对应的场景模型。场景识别后，明眸将结合视频源码率、帧率、分辨率、纹理和运动变化幅度等信息，进一步执行锐化、去模糊、反交错、去效应、降噪、色阶补偿、降帧 / 插帧、暗景增强、去抖动等前置处理；然后再对画面进行二次分析，分析视频的 ROI/JND、内容自适应编码等信息，并以为依据，调整到更符合人眼主观感受的的编码流程。客户只要开启极速高清功能，就能在同画质下降低视频码率 30%-50%，保证用户观看体验的同时，大幅节约成本。

C：结合传输与打包格式考虑：在这个多样化的世界，不仅仅需要面对 H.264、H.265、AV1、H.266 这些不同的视频编码格式，还需要考虑不同的分发协议、容器格式，DRM 等等，这使得我们在考虑积极提升画质的同时，也需要一直探索使用更为紧凑有效、普适性佳的容器格式，结合网络传输优化，以更低的分发带宽，解决好多端、多屏的覆盖问题；带来更好的秒开，减少播放抖动，解决不同设备、生态的兼容性等问题。

InfoQ：业界在高清视频方面您是否清楚大家还有什么同类型的解决方案？明眸在性能上，架构设计上采用了那些有别于常规的方法？

赵军：业界的方案，大多受到 Netflix 的 Per-Title Encoding/shot-based Encoding 的影响。Netflix 在 2015 年提出了 Per-Title Encoding，从较高的视角来看，Netflix 使用了一种“暴力”编码技术，将每个源文件编码为数百种分辨率和码率的组合，以找到 "凸包"，即最有效地约束所有数据点的形状；以为 VMAF 为目标以衡量人眼的主观评价。

2018 年之后，Per-Title Encoding 编码技术演化成基于场景的动态优化器（Dynamic Optimizer）技术。动态优化不是将视频划分为任意的 2 秒或 3 秒的 GOP 或片段，而是将视频以场景划分，并对每个场景进行单独编码。虽然这种动态优化使用了动态的 GOP 和片段长度，但自适应比特率（ABR）流切换继续有效地工作，因为所有的梯级使用了相同的 GOP 和片段长度。

需要特别指出的是，基于 Per-Title Encoding 和 Shot-based Encoding 的技术，因为其复杂度的原因，只能在点播场景使用，而腾讯明眸则同时支持了直播场景。

另外，明眸也更为积极的拥抱了新技术，提供画质修复和增强的能力，有效消除片源中的噪点和压缩效应，增强细节，去除模糊，提升色彩质量，并解决由于分辨率和帧率低而导致的卡顿等问题。另外，也使用云端结合，并充分优化传输协议以及打包容器格式，使得整个方案更为完备。

基于 AI 的算法带来了算力上的挑战，为了解决 AI 算法所带来的算力压力，明眸设计了全新的算力池方案，使用异步方式解决性能问题。

InfoQ：您认为好的媒体处理框架具备那些特点和要求？腾讯云媒体处理框架距离您的目标还有多远？

赵军：在我看来，一个好的媒体处理框架，需要具备以下三个方面：

简洁性：我们知道，把一个事情做简单比复杂更为不易，简洁性会把事情变得更为清晰且统一，这是我们在设计媒体处理框架时候的第一要务；具体说来，设计上我们使用了基于有向无环图的 Pipeline 设计，结合低耦合的分层应对不同场景的需求，另外，使用异步处理算力池，把 CPU 和 GPU 加速统一到了一体。

可扩展：一个好的媒体处理框架必须可扩展，原因是 2B 业务需求多变，其实现上底层依赖多变，算力依赖多变，这需要媒体处理框架具备量好的扩展性，不断满足业务的变换。这里需要提及一下的，我们的扩展性设计，参考了 FFmpeg 的 AVCodec、AVForamt 等的扩展方式，使得底层扩展功能的时候，上层业务方在 API 的使用上并无变化上的感知。

完备性：媒体的世界其实有些分裂，分裂的原因不仅仅是技术方向上的差异，也因为背后各个公司、组织甚至其他层面的因素，而作为 2B 厂商，怎么提供一个简洁易用的被集成的媒体处理方案，是一个挑战。明眸把各个底层基础原子能力分门别类，有序融入到媒体处理框架，涵盖了媒体诊断、媒体预分析、媒体前处理、编码前处理、打包优化、传输优化等，完整的覆盖了媒体处理的各个方面，使得可以应对这个多样化的媒体世界，更好地被集成到不同场景。

开源与成长

InfoQ：您什么时候接触的开源？看您之前分享过一个《FFmpeg 关键组件与硬件加速》，现在是否还在这方面下功夫？现在开源方面除了 FFmpeg，您还关注哪些方面的项目？

赵军：我接触开源的时间非常的早，应该已经有十多年了，基本上大部分知识，都是从开源社区或者项目中获取的，之前主要关注 Linux 内核的网络协议栈部分，后来转到媒体处理方向。目前我还保持着对 FFmpeg 项目的关注，每天都会抽时间去看社区的 Patch、讨论等。从项目定位而言，我不大知道有能和 FFmpeg 完全类似的项目，但有些我个人关注的项目可以关注下，有 Gstreamer、GPAC、SRS 等。我除了关注 FFmpeg，也关注编码项目的开源的项目和 Linux 内核，特别是 Linux 内核的网络部分。

InfoQ：您参与的开源项目对您个人的改变是什么？开源商业化大家目前都在做，您如何看待商业化？

赵军：开源项目的参加，一方面需要长期积累信任，这是一个持续投入的过程，另外一方面，深入参与开源项目也需要在沟通上面有更多的思考，大部分我参与的开源项目使用 Maillist 交流，其需要克服不同文化、语言等方面的障碍，才能更好的融入到这个项目。对于开源商业化，我思考不多，当前还处于一个朴素的开源理念状态，“既取之，必予之”—— 既然从开源社区获取到知识，也应该积极地回馈开源社区这样一个朴素的道理。

InfoQ：如果有新的开发者想要接触开源，您有什么建议？

赵军：对于新的开发者，个人经验是先把能找到的相关资料，如邮件礼仪、编码风格、代码提交流程、代码 Review 流程、Github 与 maillist 等先熟悉起来；大部分的开源项目，都有一些比较小的 task，可以从这些 task 出发，尝试进入这个项目；需要提及一下是，要严格遵守开源社区礼仪，因为开发习惯和个人工程素养的原因，很多国内的新开发者在尝试融入开源社区的时候，容易忽视这个问题导致受挫。

InfoQ：在新技术快速迭代的环境下，如何不断学习新技术，是否有一些学习习惯可以借鉴给读者？似乎程序员 35 岁都有焦虑，您如何看待这个问题？

赵军：对于学习的问题，我觉得要回归最简单的一个需求，就是人的好奇心，碰到一个问题或者新技术，你是否有足够的好奇心，找到问题背后的挑战，然后尝试找出令自己满意的答案；而学习新技术的开始，我习惯从类比已有知识开始，尝试按照自己的方式去理解；在初期阶段，找到所有相关知识的材料，不做区分的通读，这个过程可以快速了解这个技术或者行业的一些行话 (jargon)，了解所面临的基本问题；第二遍开始精读经典或者重要文献、代码等，以获取更多的细节，毕竟，The Devil is in details 。

关于 35 岁的焦虑问题，腾讯内部有个论坛叫 KM，里面有同事回答过类似的问题，说的是“读书破万卷”，虽然有些戏谑，不过其实有一定的道理，一方面，要保持持续的学习，目前社会已经发生一些变化，需要保持终身学习的习惯，我所见的大部分优秀的同事、朋友都具备这个特点；另外，要考虑自身的核心竞争力，在两到三个领域有自己的竞争优势；多与外部优秀的同事、朋友交流。第三个则是我做得比较差，目前在尝试改进的地方，锻炼身体，保持旺盛的精力，不做太多无谓的身体的消耗。

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