保障视频连线画质清晰且流畅，腾讯会议有这些优化实践

一、屏幕分享场景编码技术优化实践

在视频会议中，视频的应用场景分两部分：屏幕分享和摄像头视频。屏幕内容是由电子设备生成的图像，摄像头内容是由摄像头采集的视频，两种视频内容的特征差异巨大。

传统的视频编码采用的是预测加变换的混合编码结构，这种方式适合摄像头采集的视频。但是对于屏幕内容，它的编码效率不太好。为了提升压缩效率， HEVC (High Efficiency Video Coding)针对屏幕内容专门推出了 HEVC-SCC 编码标准，可以大大提升屏幕内容的编码效率。

HEVC-SCC 在 HEVC 原有标准的基础上，增加了帧内块拷贝、调色板模式、自适应色彩转换、自适应运动矢量精度几个编码工具集。这几个工具集中，帧内块拷贝（IBC）和调色板模式（Palette Mode）对视频压缩效率的提升最为明显。IBC 采用当前帧已重建块作为预测块，可以认为是基于当前编码图像内的运动补偿；Palette Mode 枚举颜色值生成颜色表，然后为每个样本传递一个索引以指示它属于颜色表中的哪种颜色，它特别适合颜色数比较少的编码块。根据官方统计，对于屏幕内容，在 HEVC 的基础上 增加 IBC 和 Palette Mode 两个工具集，可以带来 50%以上的压缩效率的提升。

1. TSE 兼顾压缩效率与编码复杂度

加入 SCC（屏幕内容编码技术， Screen Content Coding）虽然可以提升压缩效率，但是同时也带来了编码复杂度的急剧增加。对于腾讯会议这种实时通信场景，编码复杂度过高会影响实时性，无法得到应用。因此，我们在实现了 IBC 和 Palette 编码后，也做了大量性能优化，推出了屏幕内容编码器 TSE (Tencent Screen Encoder)。

我们在算法实现、模式选择、汇编优化等方面对 TSE 编码器做了全方位优化：

• 对于IBC编码模式，采用了基于hash表搜索的运动估计代替传统的基于块匹配的运动估计。对于8x8块，我们将其分成4个4x4个小块，计算它的hash值，然后将这个块的坐标存入该hash值对应的链表。另外，对于hash查找的顺序也做了优化，位置较近的点先计算，大大提升hash搜索速度。
• 对于Palette编码，最复杂的模块就是颜色表的生成和查找颜色表，我们在YUV数据生成颜色表数据以及根据YUV数据快速查找到颜色表中最匹配的颜色数据方面做了大量优化，提升调色板编码速度。
• 除了IBC和Palette本身的算法优化，在模式选择、快速算法方面也做了很多优化，比如通过帧内帧间预测结果提前退出Palette模式判决等。
• 此外也加入了SIMD优化，进一步提升速度。   

经过优化之后，TSE 编码器相比开源的 X265 编码器在各方面都具有明显优势。首先来看压缩效率，对于摄像头采集的数据，TSE 的压缩效率有 20%左右的提升。对于屏幕内容，TSE 的提升更加明显，相比 X265(ultrafast)的压缩效率可以提升 70%以上，对它的 medium 模式也可以提升 50%以上。

在编码速度方面，TSE 也相比 X265 有明显优势。对于屏幕内容序列，TSE 的编码速度不到 X265 的一半，对于摄像头序列，也是比它要快 10%以上。

除了客观质量数据的提升，TSE 在图像主观质量方面的提升也是比较明显的。左边上面是用 X265 编码的，下面是用 TSE 编码的。可以看到采用 X265 编码，文字周边噪点非常多，整体质量较差。用 TSE 编码之后，文字周边非常清晰干净，图像质量明显优于 x265。除了文字，TSE 在纹理方面保真度方面也有优势，右边这两个图中，采用 TSE 编码后，很好的保留了原图的纹理轮廓，线条会更加细腻清晰。

2. YUV444 编码解决颜色失真、文字模糊问题

对于屏幕分享场景，除了采用 SCC 相关编码技术，我们也推出了 YUV444 编码技术。

我们一般的视频编码都是采用 YUV420 格式，这种编码模式会对 UV 色度分量进行下采样，而下采样会导致颜色出现失真。比如下面这张图，上面是发送端，这张图是彩色的，但是经过屏幕分享到接收端后，它变成了一张灰度图。

为了解决色彩失真的问题，我们在 TSE 里面采用了 YUV444 编码格式，来解决因为色度降采样导致的颜色失真。而且，根据相关资料，在 YUV444 编码模式下，SCC 更能发挥压缩效率方面的优势。

这里有几个对比图，可以看到 YUV444 编码的图像，文字会更加清晰，颜色也会更加接近原图。

二、摄像头场景编码技术优化实践

1. SVC 编码

前面我们介绍了屏幕分享场景下的优化，接下来我们来介绍在摄像头场景下的编码优化。我们都知道视频编码里有三种帧类型，I 帧、P 帧、B 帧。在实时通讯场景下，一般是 IPPP 的编码结构，逐帧参考，也就是参考前一帧，一般不会使用 B 帧。

对于视频会议场景，多人会议中各个用户的网络情况可能各不相同，有的人网络比较好，有的人网络条件差一些。如何适配不同用户的网络状况，在各种网络状态下都能获得一个比较好的视频体验呢？

举个例子，视频会议有三个接收端，下行带宽分别为 1M、2M 和 4M，那么发送端应该编码多大的码率呢？如果只使用 1M 的码率发送，可以满足接收端 1 的要求，但是网络比较好的接收端 3 本来有 4M 的下行带宽，也只能收到 1M 的码率，他的视频体验就会被影响。那么如果发送端直接下发 4M 的话，接收端 1 可能会卡死，而它卡死之后会申请 I 帧，发送端发 I 帧，也会影响其他用户的体验。

为了解决多人视频会议中的这个问题，优化体验，腾讯会议采用了 SVC 灵活分层编码技术。SVC 采用分层参考机制，以上图为例，会把所有的帧分成三层，D0 层只能参考 D0 层的帧，D1 层可以参考 D0 层或者 D1 层的帧，D2 层可以参考所有层的帧。

这样做的好处是，如果用户网络比较差的话，只需要发 D0 层的帧过去，这样即使只收到 0、4、8 号帧，也可以正常的解码。同时对于那些网络比较好的用户，可以把所有的帧都发过去。SVC 灵活分层编码技术既保证了网络好的用户的视频高清流畅体验，又能保证网络带宽比较差的用户的基本的视频体验，而有效的解决了多终端网络适配的问题。

这里有一个采用 SVC 编码和普通编码的对比效果。左边这个采用普通的 IPPP 参考模式，它基本上是卡死的，用户体验非常差。右边这个采用 SVC 编码，可以看到虽然相对全帧率它的帧率有些损失，但是能够保证基本的视频通讯体验。

2. ROI 编码

ROI (Region of Interest) 编码很多人比较了解，是基于感兴趣区域的编码。在摄像头场景下，我们主要关注的一般还是在人脸区域，对背景区域的关注低。腾讯会议加入了人脸检测算法和基于 ROI 的编码算法，实时检测出人脸区域，然后将它传入编码器，编码器进行帧内的码率重分配，对人脸区域增加码率，提升编码效果，对非 ROI 区域降低码率，保证总的码率不超出。

视频会议对实时性能要求很高，所以对算法的复杂度也比较敏感，所以我们研发了一套高效的检测算法，可以把一帧 1080P 的图像检测耗时控制在 0.5 毫秒以内。基于 ROI 区域优化码率控制算法，可以在低带宽下提升主观质量，在高带宽下可以保证主观质量基本不变的情况下，降低 20%到 30%左右的码率。

三、灵活多变的编解码策略

前面我们介绍了一些腾讯会议在视频编解码方面的优化技术。最后我想说的是，视频编解码的优化，不单单是编解码内核的优化，还有与之配套的一系列编解码策略的优化，编解码模块与采集，渲染，网络等模块是深度耦合的，只有系统级的优化，才能获得最佳的视频效果。

在视频会议场景下，除了软件编解码，还有硬件编解码。两种编解码各自的优劣非常明显，软件编解码压缩效率高，硬件编解码功耗低，省电。在不同的场景、不同的平台上，需要选用不同的软硬件方案。

另外，编码分辨率，帧率的选择也是影响视频效果的重要方面。比如到底是选择高帧率低分辨率还是高分辨率低帧率？在固定码率下，如何根据场景运动剧烈程度来动态调整帧率、分辨率，比如 PPT 场景，屏幕静止的时候，我们可以降帧率。

针对不同的机器性能配置，在编码的时候也需要选用不同的 preset 档位。对于性能好的机器就会以复杂度优先考虑，以提升编码质量；对于性能比较差的机器，就会以速度优先来牺牲部分的编码质量，保证基本的视频体验。

SVC 编码的策略调整也是非常重要的。SVC 虽然多人视频场景下，网络适应性好，但是 SVC 编码相对普通参考帧模式，压缩效率是有损失的。所以什么时候采用 SVC，什么时候采用普通参考帧模式也是很有讲究的。我们需要根据用户网络下行带宽动态的开关 SVC。而如果用 SVC 的话，也要根据用户的网络，动态调整 SVC 下发层数。

头图：Unsplash

作者：王诗涛 - 腾讯多媒体实验室视频技术专家    

原文：腾讯技术开放日 | 保障视频连线画质清晰且流畅，腾讯会议有这些优化实践

来源：腾讯多媒体实验室 - 微信公众号 [ID：TencentAVLab]

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