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中的监督学习
查看>>
opencv中读写视频
查看>>
opencv之cv2.findContours和drawContours(python)
查看>>
opencv之namedWindow,imshow出现两个窗口
查看>>
opencv之模糊处理
查看>>
Opencv介绍及opencv3.0在 vs2010上的配置
查看>>
OpenCV使用霍夫变换检测图像中的形状
查看>>
opencv保存图片路径包含中文乱码解决方案
查看>>
OpenCV保证输入图像为三通道
查看>>
OpenCV入门教程(非常详细)从零基础入门到精通,看完这一篇就够了
查看>>
opencv图像分割2-GMM
查看>>
opencv图像分割3-分水岭方法
查看>>
opencv图像切割1-KMeans方法
查看>>
OpenCV图像处理篇之阈值操作函数
查看>>
opencv图像特征融合-seamlessClone
查看>>
OpenCV图像的深浅拷贝
查看>>
OpenCV学习(13) 细化算法(1)(转)
查看>>
OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波
查看>>
OpenCV学堂 | OpenCV案例 | 基于轮廓分析对象提取
查看>>
OpenCV学堂 | YOLOv8实战 | 荧光显微镜细胞图像检测
查看>>