9月16日，華為多媒體管線服務（AV Pipeline Kit）技術直播正式開啟。華為多媒體管線服務產(chǎn)品經(jīng)理Michelle、華為多媒體技術專家Salvatore、華為計算機視覺算法專家Ting、和華為AI技術專家Eric相聚直播間，深度解析了AV Pipeline Kit的技術要點和應用場景，助力廣大音視頻開發(fā)者以更輕松更高效的方式，為用戶提供新玩法，新交互。

緣起：音視頻開發(fā)面臨諸多挑戰(zhàn)，麒麟?yún)f(xié)同各團隊力量推AV Pipeline Kit

隨著寬帶提速，5G 普及，AI技術應用，用戶對網(wǎng)絡視頻的內(nèi)容、互動性、播放速度和清晰度的要求越來越高。相應的，多媒體開發(fā)呈現(xiàn)出實時化和智能化的趨勢，開發(fā)者在開發(fā)與管理過程中，面臨更高的技術門檻、更多的開發(fā)工作量等諸多挑戰(zhàn)。

其一，開發(fā)難度進一步加大，開發(fā)成本更高。很多視頻+AI的開發(fā)，需要在傳統(tǒng)管線中加入AI處理技術，這涉及到諸多數(shù)據(jù)處理能力，對于開發(fā)者來說技術門檻很高。

其二，端側(cè)實時化的智能視頻開發(fā)可能會遇到算力和功耗的限制。以端側(cè)超分為例，手機端算力比較受限，而視頻逐幀的超分實時處理對時延和功耗的要求是極高的。此外，視頻解碼后的數(shù)據(jù)要拿去做超分，就涉及到數(shù)據(jù)在不同IP之間的流轉(zhuǎn)和拷貝，會影響功耗，導致手機發(fā)燙。

以上諸多痛點，阻礙了開發(fā)者創(chuàng)新的腳步。為此，麒麟團隊整合了各個部門的能力，包括多媒體團隊、NPU團隊以及算法團隊，在今年7月份推出了華為多媒體管線服務（AV Pipeline Kit）。AV Pipeline Kit是一個面向安卓開發(fā)者的多媒體開放能力體系，它包含一個輕量級的多媒體開發(fā)框架和一系列高性能的音視頻處理插件，幫助開發(fā)者們降低開發(fā)難度，讓開發(fā)者們可以通過自定義流水線編排，將多種高性能插件快速集成到應用中，輕松實現(xiàn)更加豐富的多媒體功能。

輕量化設計：“拼樂高”式的流水線編排，助力開發(fā)者高效開發(fā)

在AV Pipeline Kit多媒體開發(fā)框架中，包含了多個預置的流水線編排，即一些現(xiàn)成的開箱即用的業(yè)務場景，被封裝成了接口供直接調(diào)用；同時也支持自定義流水線編排，將不同插件按不同的連接關系串聯(lián)起來形成新的業(yè)務場景。

如何簡單理解流水線編排的過程呢？以視頻超分為例，按照插件之間的處理順序來看，首先是一個音視頻的解封裝過程，然后會經(jīng)歷音視頻的解碼，而后解碼視頻幀會進行視頻超分處理，最后進行送顯。從輸入到輸出，可以看成是一個流水線的過程。

談及流水線編排的設計思路，華為多媒體技術專家Salvator表示，首先是對業(yè)務進行抽象，然后把它分割成子過程，對子過程再進行一個抽象，實現(xiàn)具體的插件，最后再把插件用Pipeline的方式拼接起來。這樣的好處一方面是便于統(tǒng)一管理，另一方面提高了復用度。

這個過程可以簡單理解為拼樂高，一個個插件就是一個個不同形狀的樂高片，開發(fā)者的業(yè)務就像搭樂高一樣，不同的開發(fā)者可以從插件庫里選擇需要的插件，拼成想要的業(yè)務場景。AV Pipeline Kit定義了一套插件標準接口，開發(fā)者只需要繼承這個接口類，并實現(xiàn)初始化和數(shù)據(jù)處理相關的邏輯即可，無需考慮并發(fā)、線程同步、狀態(tài)轉(zhuǎn)移、buffer池管理、多實例等問題，這些已經(jīng)全部由框架層實現(xiàn)好了。

突破：視頻超分，最高3倍超分效果背后的技術優(yōu)勢

所謂“超分”，可以理解為在視頻播放過程中進行智能識別與銳度優(yōu)化，從而讓視頻看起來比原本更清晰、明麗。在大型影視和游戲制作中，超分是一種非常關鍵的技術。想要在端側(cè)在線場景中，幫助開發(fā)者獲得實時化、高性能、低功耗的超分，就需要從AI技術到硬件資源調(diào)用的一系列優(yōu)化。

據(jù)華為計算機視覺算法專家Ting介紹，AV Pipeline Kit提供傳統(tǒng)的GPU超分方案和AI超分方案兩種，以達到性能和功耗的平衡。“比如我們檢測到在麒麟高端芯片上，就會優(yōu)先采用NPU的AI超分算法，最高可實現(xiàn)3倍的超分效果。如果沒有NPU的硬件，我們就會選擇GPU方案做超分處理，效果可能會有一些下降，但性能上是滿足了實時性要求的?！?/p>

為了幫助開發(fā)者便捷獲取真實可用的逐幀超分能力，實現(xiàn)超分不卡頓的體驗，AV Pipeline Kit首先在機器視覺算法上進行了一系列技術突破。比如，在AI模型結(jié)構上應用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，提升了復雜真實場景的超分效果；在數(shù)據(jù)工程方面，用一系列方法還原了多媒體數(shù)據(jù)的構造過程，提升網(wǎng)絡的優(yōu)化結(jié)果；在端側(cè)模型壓縮方面，進行了新的網(wǎng)絡小型化探索，確保超分效果可以在端側(cè)場景中被很好地執(zhí)行。

其次，為了兼顧高性能與低功耗，AV Pipeline Kit和華為 HiAI Foundation之間也有不少配合。據(jù)華為AI技術專家Eric介紹，華為HiAI Foundation作為NPU使能的基礎平臺，能夠快速將原始模型轉(zhuǎn)換成華為Davinci Model，并通過Davinci Model的調(diào)優(yōu)技術，優(yōu)化模型結(jié)構，充分發(fā)揮NPU硬件單元的算力，令模型算子以更低功耗在手機端側(cè)高效運轉(zhuǎn)。

在超分業(yè)務中，內(nèi)存DDR的頻繁讀寫對性能和功耗都是很大的挑戰(zhàn)。HiAI Foudation算子庫在優(yōu)化模型執(zhí)行時，重點對算力和帶寬利用做了平衡，在滿足業(yè)務要求的算力情況下，盡可能的減少對于內(nèi)存的反復讀寫，更多的利用內(nèi)部buffer和cache，極大地提供了性能，降低了功耗。

在一系列的技術突破之后，用戶可以獲得更好的畫質(zhì)體驗，視頻平臺可以節(jié)省帶寬和服務器資源，開發(fā)者則能夠高效集成業(yè)務，降低工作量。

突破：聲音事件檢測，為實現(xiàn)98%識別率攻克的技術難題

對于開發(fā)者來說，聲音事件檢測是相對比較復雜的技術，需要豐富的技術資源與開發(fā)經(jīng)驗。AV Pipeline Kit將這些功能以文件配置的形式直接帶給開發(fā)者，且經(jīng)過麒麟團隊的長期深耕，聲音檢測事件插件可以確保聲音識別的準確與穩(wěn)定。

目前，AV Pipeline Kit聲音事件檢測目前已經(jīng)可以支持日常使用的13種聲音，包括無障礙功能、健康檢測、輔助安全駕駛、安全防盜、事故報警防剮蹭、停車啟動安全等豐富的場景。經(jīng)過研發(fā)團隊的深度優(yōu)化和組合驗證，當前識別準確率平均在98%以上，無論從聲音事件類別還是識別性能上來看，都屬于業(yè)界領先。

據(jù)華為計算機視覺算法專家Ting介紹，團隊主要聚焦在兩個點上做突破，確保了聲音識別的準確及穩(wěn)定性。一是解決了不同聲音事件的時間片段的長短。不同聲音事件長短不同，比如孩子的哭聲以及寵物叫聲，貓叫狗叫是瞬發(fā)型的，而哭是一個持續(xù)性的動作，所以他們的事件片段，時間片和長短是不一樣的，聲音事件檢測插件在設計網(wǎng)絡的時候，參考了Inception網(wǎng)絡，計算多個不同大小的卷積，這樣感受野就不同，進而提出的特征就更加具有針對性，特征空間更加豐富。

二是易混淆類別頻譜的區(qū)分。有一些聲音事件的混淆度比較高，比如在某些情況下小孩的哭聲和貓叫聲相當接近，無論是人區(qū)分以及轉(zhuǎn)化為頻譜信息之后去查看，都很容易混淆。聲音事件檢測插件引入技術注意力機制，對易混淆的類別做一個區(qū)分。

面向未來：

深挖視頻播放、編輯場景，為開發(fā)者提供創(chuàng)新能力

最后，華為多媒體技術專家Salvatore表示，AV Pipeline Kit后續(xù)會繼續(xù)完善框架和插件，重點關注如視頻播放、視頻編輯等對性能要求比較高，對功耗比較敏感的場景，包括考慮預置錄制和編輯業(yè)務，以及與人像拍攝美化相關的插件能力。

未來，麒麟團隊將持續(xù)投入核心技術，突破技術難點，簡化底層開發(fā)繁瑣流程和難點，降低智能化視頻開發(fā)的門檻，助力音視頻開發(fā)者技術創(chuàng)新，在激烈的競爭角逐中取勝。

編輯：jq