极致体验，揭秘抖音背后的音视频技术

近两年，音视频技术展现了迅猛的发展势头，在短视频、直播、在线会议、教育等行业都有亮眼的应用案例，已经逐渐成为新时代互联网的基础设施之一。 音视频技术对清晰、流畅、实时有着核心要求 ，但在实际的落地过程中，行业中仍存在诸多痛点问题亟待解决。

抖音是国内音视频技术应用的典型代表，无论是春节红包项目遇到的超大规模并发，还是海量用户上传短视频作品带来的带宽压力，亦或是用户智能设备、网络环境的参差不齐，都给技术方案带来了严峻的挑战。在这样的挑战下， 字节跳动积累了规模化的音视频技术应用实践 ，并封装成了丰富的产品能力向业界输出。

如何让用户即便在弱网环境、低端设备上，也能畅享音视频的魅力？如何实现全行业统一的低延时互联互通信令协议，简化低延时技术的开发和接入门槛？如何利用视频算法提升不同环境下RTC的互动体验？如何让企业获取抖音同款音视频技术解决方案，开箱即用降低对接成本？本期字节跳动技术沙龙《 极致体验，揭秘抖音背后的音视频技术 》主题，将为音视频技术从业者、技术团队与企业带来音视频技术的一站式解决方案，帮助大家轻松get抖音背后的同款技术。

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视频体验如何激发增长

内容简介： 面对海量用户、复杂的网络环境、繁多的终端机型和丰富的业务场景，字节在过去几年中，积累了大量对服务质量（QoS）与用户体验（QoE）、商业目标之间关联的数据，这次演讲 主要介绍视频技术在抖音等字节系应用的工作实践 ，向听众分享不同技术指标如何影响用户体验，如何影响业务指标，促进增长，并介绍在字节应用视频技术过程中的一些见解与理念。

观众收益：

1. 视频技术可以带来直接业务收益，而且收益很大

2. 视频的启播速度、卡顿率/卡顿时长、画质、延时都会直接影响业务结果

3. 视频的成本也会影响业务结果

4. 字节的视频云通过在抖音等应用上的实践，达到了业界top位置，开放出来的能力将提升行业整体水平，为用户带来更多业务收益

演讲嘉宾： 晓成，字节跳动抖音资深技术专家， 20年 以上软件开发经验，15年以上视频领域从业经验，曾工作于摩托罗拉、微软、RealNetworks、Hulu等公司，19年加入字节跳动，负责抖音等多种字节应用的体验优化工作，撰有《在线视频技术精要》（19年，人民邮电出版社），拥有多项中美专利。

打造极致播放体验 - 点播端到端解决方案

内容简介： 随时短视频行业的兴起，业务对播放体验提出更高的要求，例如抖音的小视频场景，首帧的加载时长是100ms还是500ms对业务QoE指标影响显著。对如何衡量播放体验，播放体验如何帮助业务增长，如何优化播放体验， 视频云点播提供了整套端到端技术方案 ，包括指标建设、首帧优化、画质优化、策略优化等助力业务根据自身使用场景，快速构建极致播放体验。

观众收益：

1. 通过视频云的端到端解决方案，可以为自身业务播放体验优化提供思路

2. 了解借助视频云点播能力快速构建短视频业务

演讲嘉宾： 王志勇，字节跳动视频架构技术专家，10年以上的软件开发经验，早期在搜狐视频负责客户端开发，前几年在创业公司做视频知识付费产品研发，长期关注音视频相关领域发展，2021年加入字节跳动，目前负责视频云点播Tob方向推进。

RTM 低延时推动抖音视频直播进入新时代

内容简介： 超低延时（RTM）直播技术是近期逐步兴起的一种全新增强体验的直播解决方案，它的特点是延时相比传统直播技术， 端到端延时更小达到1秒级别，卡顿无明显负向 ；在电商购物，竞价秒拍，体育赛事解说等互动的强实时交互性场景上面，满足非常多的全新玩法和体验；同时在业务侧平滑升级与接入该项技术所需承担的 技术成本较低，风险可控 ，是未来下一代更有竞争力和创新力的直播技术标准。

观众收益：

1. 超低延时技术可以带来业务营收收益提升，在用户看播渗透，留存，新增等维度影响收益

2. RTM低延时直播是下一代全新的技术标准，非常有希望取代传统的RTMP/FLV/HLS形式

3. RTM低延时直播在延时大幅度降低的同时，视频的启播速度、卡顿率/卡顿时长、画质和传统FLV相比无不相伯仲，但延时显著降低至1秒（相比传统直播技术4秒以上延时）

4. 观众可以全方位的了解超低延时客户端技术中控制延时的详细技术手段

演讲嘉宾： 李晨光，字节跳动视频架构技术专家，12年以上软件开发应验，一直专注于音视频领域的技术研发工作，曾就职于联发科技，PPS影音，爱奇艺等公司，从事视频编解码优化，图像前处理，直播全链路端到端应用研发工作，21年加入字节跳动，负责字节跳动-抖音RTM（real-time-media）超低延时直播的技术研发，目前致力于RTM低延时的行业标准化推动工作。

RTC场景下视频暗场景增强技术

内容简介：RTC的应用场景具有很强的随机性，用户进入会话时，所处位置可能并没有良好的光照条件，恶劣的光照条件会严重影响视频的体验，进而影响用户之间的沟通和交流。因此，RTC团队 设计了一套视频暗场景增强算法 ，显著改善了暗光照环境下图像效果，提升实时视频流的质量，进而提升RTC的互动体验。

观众收益：

1. 了解RTC场景下基于深度学习的视频算法研发和落地情况

2. 了解暗场景增强算法从研发到上线的最佳实践

演讲嘉宾：赵突，字节跳动RTC团队图像算法工程师，多年图像算法研发经验，专注于RTC场景下视频处理技术的研发以及工程落地。

基于边缘计算的 Client-Edge-Server 业务模型实践

内容简介： 当前流行的CS应用架构采用客户端发起服务请求和云上服务端处理请求的交互模式，这种模型利用了云计算海量、弹性的算力资源优势，可以很好的 支持大规模业务的部署和服务 。随着短视频、网络直播等场景的快速普及，在这类以视频为主要载体的内容交互形式中，用户不仅仅是数据消费者，同时也是数据的生产者。每时每刻都有大量的用户需要上传海量的音视频数据至云中心的服务端，这对云中心的算力、带宽等资源带来了极大的挑战。字节跳动边缘计算团队支持在更靠近用户的网络边缘提供通用算力资源服务，基于Client-Edge-Server模型，实现将应用功能中部分和用户、数据接入及处理相关的模块下沉至边缘部署，一方面可以协同云中心分担资源瓶颈增加系统服务容量，另一方面实现就近接入和本地服务能力降低网络时延提升用户体验。