导读 | 腾讯天籁，“天籁之音，沟通无界”，作为腾讯多媒体实验室提供的端到端实时音频解决方案，专注于持续提升人们的沟通体验，给用户提供高音质，低延时，强抗性的音频通信服务。
VoIP通话中，由于网络传输等问题，部分数据包无法被接收端接收；数据包的丢失，会造成语音的短时中断或者卡顿，进而影响长时通话过程中的音质和可懂度。
数据丢包概念图
上述质量问题，最常用的解决方案是前向纠错（FEC, Feedforward Error Correction）：在当前包加入前一个包的冗余信息并进行传输；一旦包丢失，可以通过临近包包含的冗余信息，恢复出丢失包内容。然而，编码冗余信息需要占用额外带宽，且存在编码器兼容问题。
与FEC对应地，另一种技术是丢包补偿（PLC, Packet Loss Concealment）。这项技术部署在解码端，根据已经恢复的语音帧，预测丢失帧。这项技术无需额外带宽，兼容性好。
经典PLC方案，基于信号分析，通过正常接收包的参数，复制或者调整，预测丢包帧的波形。这种方法简单，但处理能力比较弱，只能处理好一帧数据（比如20ms）。然而，现网中的丢包事件经常会包含40至100ms以上的丢包（即突发丢包事件）；因此，上述方法处理能力是满足不了现网业务的需求。
随着深度学习的发展，工业界和学术界均在偿试引入深度学习，解决连续丢包补偿的问题。这些方案，包括基于谱回归或者生成模型等方式，预测出相关的频谱或者信号。一般地，上述方案可以最多补偿120ms连续丢包数据。然而，上述方案模型大、复杂度高；如果在中低端手机上进行部署，CPU占比高，容易引起其它问题。
有鉴于此，腾讯多媒体实验室自研基于上下文分析的丢包补偿方案（cPLC, context-based PacketLoss Concealment），并在腾讯会议中获得应用。cPLC与其它基于深度学习方案的最大不同之处在于，充分语音信号高度结构化的特征进行建模。一般地，基于谱回归或者生成模型的方法，本质上是通过网络，逐点地预测频谱或者时域信号。比如，在16kHz采样率，一个20ms帧的数据等效于320个样本点；因此，网络的输出参数的参考量为320。再加上多层网络结构，整个网络内部的节点数非常大，这是造成上述方法大模型、高复杂度状况的根因，功耗挑战非常大。
cPLC加大了信号处理在算法建模过程中的权重，特别地，对于语音这样一种高度结构化的信号类型，每一个音从开始、到音的延续、再到结束，在时间轴上存在稳定的上下文关系。cPLC基于上下文建模，基于历史包语音数据，预测出丢失包对应的上下文特征向量；最后，利用历史信息，预测出丢失包的语音数据。一般地，每一帧对应的上下文语音特征向量维度是远小于样本点的；因此，网络结构被大幅度简化，复杂度变得很低。举个例子，一般基于谱回归或者生成模型的方法，网络模型大小可能几MB甚至10MB以上；与之对应地，cPLC所使用的网络模型仅为600KB甚至更低。经过测试，即使在中低端手机上，使用cPLC这种基于深度学习方法进行波形重建的算法，CPU增量可以忽略不计；因此，cPLC可以满足腾讯会议这类实时音视频业务对延时和复杂度的高要求。此外，基于谱回归的方法，在模式匹配失效时，存在频谱被置零、“削语音”的情况；cPLC采用特征建模，上下文关系平稳性确保了波形生成过程的稳定性。
在实际应用中，cPLC可作为解码器的后处理模块进行集成。如果当前包丢失时，立即激活cPLC功能，补偿一个包的数据。如果下一帧仍然未收到，会继续调用cPLC进行丢包补偿；否则，就中止cPLC调用进程。经过测试，cPLC可以有效地支持连续丢包120ms的典型场景，满足突发丢包场景的质量保障的诉求。
不同丢包补偿方法的效果
目前开源社区使用较多的编码器是OPUS，其自带的PLC技术基于经典信号处理，可以有效补偿约20ms数据。如上图所示，可以明显看出，cPLC可以补偿更多的语音数据；理论上可以获得更好的质量体验。
不同丢包补偿方法的效果
为了客观评估cPLC技术对质量提升的有效性，我们使用业界公知的ITU-T P.863标准进行客观评估（MOS分最高为4.75,表示质量最好；MOS分最低为1,表示质量最差）。同时，我们使用第三方网络损伤仪，模拟了不同丢包条件。
测试结果通过离散丢包和突发丢包两种方式进行描述。其中，突发丢包下，损伤仪除了指定丢包率外，还设置了连续丢包的长度；比如：10%PLR 100ms表示在10%丢包率下，每次连续丢包100ms。因此，突发丢包条件将更为苛刻。此外，我们关闭了FEC等其它抗性保障措施，以求测试结果能够反映出对比方法的单独抗丢包能力。
观察P.863MOS分数，我们发现，在所有测试条件下，cPLC在质量上均优于OPUS-PLC技术。特别地，在突发丢包场景下，cPLC的优势更为明显。整体上，cPLC能够在10%丢包率下保持MOS分在3.0左右。因此，从业务需求看，在保持当前抗性手段不变的情况下，通过cPLC的额外提供的10-15%丢包率抗性，语音通话在弱网环境或者突发丢包场景下的质量保障将更为可靠。
大丢包场景下的测试结果
此外，我们基于腾讯会议客户端，也测试了大丢包场景下，cPLC对质量提升的收益。横向比较，在使用相同带外FEC等抗性手段基础上，相较于OPUS-PLC技术，cPLC可以获得额外的质量收益。
最后，我们通过序列对比进行主观质量体验，展示cPLC的丢包补偿能力。
第一条序列展示cPLC处理前后的效果。该序列包含两个部分，前一部分是数据包丢失的效果，后一部分是cPLC补偿效果。每一部分的丢包位置均发生了连续120ms丢包。主观体验看，丢包的情况，经过cPLC处理后大大缓解。
中文女声
第二条和第三条序列，是对比OPUS-PLC和cPLC在长序列（更接近真实场景）中的丢包补偿效果（两条序列包含若干连续丢包100-120ms的事件、且丢包位置一致）。主观体验看，cPLC处理的序列长时连贯性更好。
长序列丢包补偿的效果（OPUS-PLC）
长序列丢包补偿的效果（cPLC）
作为腾讯天籁音频解决方案的一部分，cPLC，充分融合了经典信号处理和深度学习，在方法上进行创新，通过语音结构化进行上下文建模，用极简的算法复杂度，提供连续丢包补偿的能力，提升用户在弱网环境下的通话体验。腾讯多媒体实验室也将持续打造业界领先的音视频处理技术，继续为我们的客户带来更为卓越的音视频体验。
讲师简介
肖玮
腾讯多媒体实验室专家研究员
肖玮，腾讯多媒体实验室专家研究员，15年音频技术研究经验。曾参与ITU-T、3GPP、MPEG、AVS等多个标准组织的工作，包括音频压缩、感知质量评估等方向。贡献50 篇专利（部分已授权）和50 篇标准提案；相关技术曾被多个标准和产品采纳。主要研究方向包括：语音通信、语音增强、心理听觉建模、语音质量评估等。2018年加入腾讯，负责新一代语音算法引擎研究。
