人工智能背后的深度学习，对音视频实时传输的意义

2023-12-20 14:38:31

人工智能在实时音视频中的应用案例

人工智能在实时音视频中的应用是十分广泛的，比较常见的一般可分为三大类：

媒体处理： 包括图像处理、视频处理和音处理。其中图像处理中图像的降噪、去雾、去雨、超分、增强等；视频处理中对视频的降噪、去雾、超分、增强、插帧、动作捕捉、目标追踪等；音处理中涉及到语音降噪、语音增强、回声抑制、混响抑制、增益控制、音调转换、语音合成等。
视频会议： 视频会议是实时音视频中非常重要和非常普遍的一个应用，在媒体处理中涉及到的各种算法都能在线上视频会议中见到。另外，特别要提出的一点就是音视频的编解码，视频会议中通常会采用一些在线的编解码器，例如 H264、H265，采用它们可以在保证视频质量的前提下将视频的体积降到最低，对音视频的传输十分有利。
网络研讨会和在线教育： 网络研讨会和在线教育和视频会议的应用比较类似，但是它们特别要提出来是因为它们是同时向大量用户发送音视频流 ，而一般的视频会议是一对一或者一对多 的，这是很大的不同。通常针对这种需求，都会使用流媒体的方案，利用流媒体的服务器来实现音视频的直播和点播。

在许多音视频处理场景中，例如视频降噪、图像超分等，采用深度学习的方法，在效果上会比传统的基于计算机视觉的算法效果要更好，但传统的算法往往只需要GPU，而深度学习的算法往往需要使用TPU（张量处理器）。为了解决这个问题，在进行实际应用中，往往会采用一种比较好的折中的办法，就是在视频处理的流水线中，深度学习只负责一部分算法，其他部分依旧是传统算法。这样一方面满足了对效果的需求，另一方面也节省了成本。

深度学习在实时音视频中应用中的难点

在实时音视频的应用中，深度学习一直有被应用的尝试，也取得了一些成果，但现在人工智能在实时音视频中的应用还远远不够普及。主要的原因还是因为深度学习的算法计算复杂度太高，通常需要在TPU上运行，这导致了成本的上升。另外一点，相对于传统算法来说，深度学习的算法对时延非常敏感，在实时音视频的应用中无法满足要求。

应对难点的方法

应对上述的难点，通常会采用如下的方法：

模型的裁剪： 对模型进行裁剪是目前比较普遍的一种方法，即采用一种非常简单的神经网络的结构，然后训练好模型，然后再利用的方法减少模型的参数数量，这种方法往往能取得很好的效果。
量化的方法： 量化主要是将深度学习模型中的浮点数据转化为低精度的整数数据。这样能有效降低模型的大小和降低模型的计算复杂度，非常适合在嵌入式设备上进行部署。
在异构计算平台上部署： 在异构计算平台上部署深度学习模型是一种比较好的办法。异构计算平台往往包括CPU、GPU、TPU等，可以充分利用不同计算单元的优势，并行执行不同的任务。这样能大大提升模型的推理速度，满足实时性的要求。