博客
关于我
opus时间间隔
阅读量:263 次
发布时间:2019-03-01

本文共 459 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

RTP和OPUS编码参数优化

RTP协议的封包格式通常遵循RFC7587标准,这种封包格式本身没有特殊性,主要需要注意的是时间戳的处理。以下是关于OPUS编码的具体参数配置和计算方法。

OPUS编码的包间隔时间范围通常在20ms到120ms之间。考虑到视频会议对实时性要求较高的应用场景,我们选择了20ms的包间隔时间。这意味着每个OPUS包的时间戳(ts)递增值为960ms(48000Hz采样率×20ms)。

根据公式:nb_samples = (sampling_rate * kOpusPacketMs) / 1000

代入数据:48000 * 20 / 1000 = 960
这表示每个OPUS包对应的采样点数量为960个。

计算每个视频帧的大小:

帧大小 = nb_samples * 2 * channels
代入数据:960 * 2 * 2 = 3840
因此,每个视频帧的大小为3840。

在实际编码过程中,使用opus_encode函数进行编码,传入相应的参数后,编码结果显示输出大小为243字节。

转载地址:http://yexa.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV_ cv2.imshow()
查看>>
opencv——图像缩放1(resize)
查看>>
Opencv——模块介绍
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 2024年AI初学者需要掌握的热门技能有哪些?
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | CIB-SE-YOLOv8: 优化的YOLOv8, 用于施工现场的安全设备实时检测 !
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV图像拼接--Stitching detailed使用与参数介绍
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV快速傅里叶变换(FFT)用于图像和视频流的模糊检测(建议收藏!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | SAM2(Segment Anything Model 2)新一代分割一切大模型介绍与使用(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测,图像分割,图像分类,姿态检测,带方向目标检测)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv11来了:将重新定义AI的可能性
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8自定义数据集训练实现火焰和烟雾检测(代码+数据集!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8重磅升级,新增旋转目标检测,又该学习了!
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV轮廓检测提取图像前景
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用Python和OpenCV实现火焰检测(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用PyTorch进行小样本学习的图像分类
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLO11实现区域内目标跟踪
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLOv8做目标检测、实例分割和图像分类(包含实例操作代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用单相机对已知物体进行3D位置估计
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 初学者指南 -- 什么是迁移学习?
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 十分钟掌握Pytorch搭建神经网络的流程
查看>>