语音交友app源码详解低延时高音质：编解码篇 _复杂度

语音交友app源码已经出现了数十年，而近期的“互动播客”场景让音频互动再次成为业界焦点。如何提供好的音频互动体验？怎么优化音质？如何应对全球传输下的网络挑战？如何在高音质的基础上让声音更悦耳？我们将从今天开始通过「详解低延时高音质」系列内容，从多个层面深入浅出逐一解答这些问题。
继 Elon Musk 后，Bill Gates 也开了一场“互动播客” 。现在，已有很多团队开始加码音频社交场景。这个场景看似实现简单，但想让身处不同国家的用户得到相同的高音质体验，却没那么容易。
那么我们接下来就从编解码、降噪与回声消除算法、网络传输、音质优化几方面，由浅入深地讲讲语音交友app源码高音质、低延时背后的技术原理与“改造”思路。
我们今天先来讲一下语音编解码器。不过在讲语音编解码器之前，我们需要先了解音频编解码的原理，才能更快地理解到底是什么在影响着音质体验。
语音编码与音乐编码
音频编码指的是把音频信号转化为数字码流的过程（如下图所示）。在这个过程中，音频信号会被分析从而产生特定参数。随后，这些参数会按照一定规则写入比特流。这个比特流也就是我们常说的码流。解码端接收到码流后，会按照约定好的规则将码流还原为参数，再使用这些参数构建出音频信号。
音频编解码器的发展历史非常悠久，早期编解码器的核心算法是非线性量化，这是一种现在看来比较简单的算法，其压缩效率并不算高，但适用于包括语音和音乐在内的绝大多数音频类型。之后，随着技术的发展和编解码分工的细化，编解码器的演进方向分成了两条路——语音编码器和音乐编码器。
语音交友app源码主要用来编码语音信号的语音编解码器，开始逐渐向基于时域线性预测框架的方向演化。这种编解码器参考了声道的发音特性，将语音信号分解为主要的线性预测系数和次要的残差信号。线性预测系数编码所需的比特率非常少，却能高效的构建出语音信号的“骨骼”；残差信号则像是“血肉”，能够补充出语音信号的细节。这种设计大幅提升了语音信号的压缩效率，但是这种基于时域的线性预测框架在有限复杂度下无法很好的编码音乐信号。
而针对音乐信号进行编码的音乐编解码器则走上了另一条演化的道路。因为相比时域信号，频域信号的信息更多的集中在少部分频点上，更利于编码器对其进行分析和压缩。所以音乐编解码器基本都会选择对在频域上对信号进行编码。
后来，随着技术日趋成熟，两种编解码架构又再次走到了一起，即语音音乐混合编码器，中默认使用的编解码器 Opus 就是这类编解码器。这类编解码器的特点是融合了两种编码框架，并针对信号类型自动切换合适的编码框架。一些国内外知名的产品都会用到 Opus ，比如。
语音编码中，什么在影响互动体验？
说起语音编解码器的一些技术指标，一般会谈到采样率、码率、复杂度、抗丢包能力等，那这些技术指标分别代表什么，对音频体验的影响又是怎样的呢？

文章插图
你可能看到过“采样率越高，音质越好”、“编码复杂度越高越好”的说法，但事实并非如此！
【语音交友app源码详解低延时高音质：编解码篇】一、采样率
语音交友app源码从人耳可以听到的模拟信号，转化到计算机可以处理的数字信号，需要一个采样的过程。声音可以被分解为不同频率不同强度正弦波的叠加。采样可以想象成在声波上采集了一个点。而采样率指的就是在这个过程中每秒采样的点数，采样率越高，表示在这个转化过程损失的信息越少，也就是越接近原声。