随着传输技术、显示技术与算力的持续提升,用户对于音视频体验的需求在提高,各家设备厂商也在探索和推出对应的技术与产品。打造空间感的空间视频与空间音频是其中最为关键的2项技术,bilibili视频云在这两项技术领域也进行了相关代探索与建设。
空间视频
背景
![视频云沉浸式音视频技术能力探索与建设](https://www.nxrte.com/wp-content/themes/justnews/themer/assets/images/lazy.png)
人类视觉的空间感,来自于人类双眼的视角差,传统的2D视频为双眼提供的相同视角的画面,在此基础上,为双眼分别提供一幅互相具有视角差的画面,在设备端,通过各类光学和显示组件,降对应的画面投射到对应的眼镜,即可显著提升观影的沉浸感。对于视频云团队,我们最为关心的数据编码层面相关的技术。该领域目前存在2类方案,传统的2D编码与苹果在最新产品上使用的MultiView编码。
相比使用传统2D HEVC编码3D内容,MV-HEVC有大约20%~30%的压缩率提升,且在解码侧不支持MV-HEVC解码时,仍然可以以单目的形式得到单眼的画面,行为与2D视频一致。
目前该技术的生态还较为薄弱,生产侧目前只有iPhone15pro系列与VisionPro眼镜支持拍摄,只能在VisionPro眼睛上实现3D观看。
2D编码
2D编码是将空间视频的左右眼画面在空域内合并在一个2D画面上,使用传统的2D视频编解码技术即可实现内容传输,再播放端分割画面后得到左右眼画面,进行3D渲染。根据不同的空间布局与尺寸关系,可进一步区分为如下几种格式:
格式 | 内容分辨率 | 单眼分辨率 | 传输分辨率 |
HSBS 半宽左右 | 1920×1080 | 960×1080 | 1920×1080 |
FSBS 全宽左右 | 1920×1080 | 1920×1080 | 3840×1080 |
HOU 半高上下 | 1920×1080 | 1920×540 | 1920×1080 |
FOU 全高上下 | 1920×1080 | 1920×1080 | 1920×2160 |
该方案开发和执行成本较低,只需在采集与渲染做一些适配开发工作,中间传输都可以复用现有系统。而相对的,由于无法告知视频编码器左右眼画面,继而无法有效挖掘左右眼画面之间的数据冗余度,造成编码压缩率较低,需要较大的传输带宽,一般来说同内容的3D视频会比其2D版本需要额外的50%~100%的传输带宽。
当前线上也已经有采用该方案的视频投稿,如BV1Nh411a7Q1。
MultiView编码
MV编码是视频编码领域,针对类似场景而生的技术方案,可以有效利用左右眼画面之间的数据冗余,显著提升压缩率。而此次苹果在iPhone15pro和VisionPro上采用的,就是在HEVC基础之上的MV-HEVC技术。
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相比使用传统2D HEVC编码3D内容,MV-HEVC有大约20%~30%的压缩率提升,且在解码侧不支持MV-HEVC解码时,仍然可以以单目的形式得到单眼的画面,行为与2D视频一致。
目前该技术的生态还较为薄弱,生产侧目前只有iPhone15pro系列与VisionPro眼镜支持拍摄,只能在VisionPro眼睛上实现3D观看。
视频云空间视频探索与建设
规划方案
综合考虑两种方案各自的优缺点,我们认为较为适合当前点播类业务形态的方式可以简单归纳为:
- 支持以MV-HEVC的投稿输入,以支撑iPhone用户的UGC投稿
- 云端侧实现苹果设备拍摄的MV-HEVC空间视频到SBS空间视频的转码,使用SBS进行分发与播放,来实现尽可能多的VV覆盖
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基于该方案的需求,我们需要建设的是从苹果MV-HEVC到SBS的转码能力,该项工作目前还未得到开源社区的支持,我们根据自身业务需求,基于现有的转码框架进行了相关能力的开发,主要覆盖以下3个部分的工作。
空间视频识别
根据苹果提供的封装侧技术文档,通过在转码框架中识别相应的MP4 BOX,从而实现了使用命令行识别出苹果空间视频的能力。结果示例如下:
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HTM解码器封装&集成
目前的多媒体开源框架都未提供MV-HEVC解码器,使用常规解码器解码码流只能得到layer-0的主视角画面。所幸,我们在JCT-3V组织的HTM编解码库找到了相关能力的支持,但是项目本身是为了验证H265协议而实现的,只针对二进制流数据进行操作,需要将其封装成转码框架接口的解码器。
同时为了让解码器能正常工作,需要在mov的解封装器中获取lhvC信息。我们添加新的mvhevc_mp4toannexb二进制滤镜,将封装信息嵌入到数据流中,得到二进制数据。然后送入HTM解码器得到layer0,layer1单独的raw数据。
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SBS转帧输出
要得到正确的SBS画面,需要确定MV-HEVC的layer与视角的映射关系,这部分由码流中的vps和sei信息来确定。我们使用转码框架的现有能力提取到vps信息。通过修改HTM接口,对外暴露解码得到的sei信息。
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如果要得到SBS格式视频,还需要对raw数据进行左右眼帧对齐、图像拼接,二次编码等操作。我们对HTM封装新的接口,并将其集成在转码框架中,得到了新的解码器mv_hevc。在新解码器中实现SBS格式数据生成逻辑,再根据所需要的SBS格式输出结果,搭建了如下的处理流程:
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空间视频转码结果示例如下图:
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空间音频
背景
在空间音频领域,视频云曾在2020年接入了杜比全景声的相关能力,从业务侧的反馈也印证了用户对于沉浸式音频的需求,体现了这项技术的价值。
菁彩声(Audio Vivid)是全球首个基于AI技术的三维声标准,由世界超高清产业联盟(简称UWA联盟)率先提出。2023年7月,其成为了国家4K超高清电视技术应用实施指南 (2023 版:http://www.nrta.gov.cn/attach/0/e0e2b226e24c4a74a910bbcc02ccc147.pdf)中的空间音频标准,这也间接指引了我们在该技术领域的投入方向。
Audio Vivid三维声技术
三维声音相对于传统声音增添了空间和方位感,使听众能够沉浸在仿佛置身真实世界中的声音体验中。
Audio Vivid的实现方式主要有以下几种方式:基于声道的实现、基于声床的实现、基于声场的实现、基于对象的实现,其中对象信号可以和另外三种信号互相组合,如下图。
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传统的5.1或者7.1声道制作的音频,在超过声道数目的扬声器下无法发挥出扬声器的最大价值——更多的扬声器也只能渲染出音频文件所指示的声道数目。
Audio Vivid中基于声床+对象的实现很好地解决了上述的问题,声床信号承载了基本环境声,对象信号承载的是一系列单声道的音频及其元数据。它在生产端不需要考虑声道的布局,只需要考虑对象的位置,强度,大小,然后将其编码为元数据即可。
在渲染端播放器会根据扬声器的数目和元数据来进行渲染,这样不仅能发挥更多扬声器的作用,还能将声音在三维空间中的运动准确重现出来,极具沉浸感。除此,在渲染端,用户可以根据自身的喜好对每个对象的位置和属性进行实时调整,从而满足用户多样化的需求。
Audio Vivid也包含基于声场的实现方式。基于声场的实现方式主要依托于HOA(Higher Order Ambisonics)技术,它是一种定义在球体表面上的3D声场建模格式,可以在任何设备(如耳机、扬声器、音箱)上对声场实现准确处理和重构。
工程化实践
目前B站已经在云端建设了完整的Audio Vivid处理能力。对于投稿的Audio Vivid音频,我们能透传一路Audio Vivid音频作为一路音轨。同时,为了兼容那些没有Audio Vivid渲染能力的终端设备,我们还会转出一路经过双耳渲染的立体声音轨。
若终端设备有能力进行Audio Vivid的渲染,它可以通过多组扬声器来呈现Audio Vivid的三维声效,或者进行双耳渲染。否则,终端设备将以兼容模式播放由服务端渲染好的立体声音轨。下图详细展示了Audio Vivid在服务端和终端的处理流程。
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我们在云端的转码过程中进行了大量的工作,以集成Audio Vivid。
参考处理流程
UWA联盟提供的参考代码是基于文件流的,如果不修改参考代码进行二进制渲染,我们只能先使用参考代码进行解封装,将以MP4封装的Audio Vivid音频解封装为xxx.av3a。
之后,需要调用参考代码的编译得到的解码二进制文件,将其用于解码为多通道WAV音频流。最后,调用参考代码将多通道WAV渲染为立体声WAV,并通过转码二进制进行立体声编码。
这种多步骤的双耳渲染方法效率较低,因此我们基于参考代码进行了一系列改造,并将其整合到现有的音频生产流程中
视频云处理流程
基于参考代码,进行相关改动
- 将仅支持windows平台的Audio Vivid解码的参考代码移植到linux,以支持服务端的的解码;
- 将仅支持文件流的解码模块修改为内存流,以方便接入其它流行的多媒体框架;
- 将解码模块和渲染模块重构后接入多媒体框架,以便进行流式处理;
重构前和重构之后的双耳渲染流程示意图如下图:
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代码重构后,我们只需要一个转码二进制文件,就可以以流式方式对Audio Vivid音频进行解封装、解码、双耳渲染和编码等操作,而无需反复读写文件,从而避免性能下降的问题。这种优化不仅可以缩短处理时间,还可以减少中间过程对存储的消耗,并且非常适用于直播场景。除此,我们也修改了bento4的部分代码,来适配Audio Vivid的转Dash过程,以实现Audio Vivid的动态自适应流媒体传输。
参考资料
- Multiview High Efficiency Video Coding (MV-HEVC) | HEVC(http://hevc.info/mvhevc)
- 265:High efficiency video coding(https://www.itu.int/rec/T-REC-H.265)
- https://developer.apple.com/av-foundation/HEVC-Stereo-Video-Profile.pdf
- 三维菁彩声(Audio Vivid) 技术白皮书(V1.0)
- T/UWA 009.1-2022 三维声音技术规范 第 1 部分:编码分发与呈现
作者丨lhcde、猫先生、老王
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