Openharmony， OHAduio, OpenSles, RTC 音频开发

在实时音视频场景下，终端上面的摄像头除了需要本地预览之外，还需同时经过编码器编码成ES流再通过网络发送出去，而在一些嵌入式设备上面性能是一个瓶颈（终端的售价决定了硬件的配置，硬件的配置决定的性能），音视频应用程序除了要显示本地摄像头图像和编码摄像头数据之外，还要做比如远端图像的解码显示，音频3A的处理，音频的采集和播放等，这就要求我们对每一个可优化的功能模块进行仔细的研究、分析、优化，以达到在音视

openharmony4.0 mesa3d

rknn openharmony yolo11 目标识别

Openharmony， OHAduio, OpenSles, RTC 音频开发

文章到这里就结束了，希望对大家有点帮助，有任何有疑问的地方欢迎评论区交流，如果有需要Demo体验的请留言，如果使用Demo的过程种有好的建议和意见或者碰到了什么BUG也欢迎在评论去留言, 笔者下一步是把这个项目移植到android/openharmony+rk芯片上面并且采用rknn推理，应该会有不错的结果吧（rk3566/rk3568NPU有0.8TOPS的算力，rk3576/rk3588NPU

本文探讨了实时音频通话中3A算法（AEC、ANS、AGC）的重要性，并针对WebRTC原生3A算法在特定场景下的不足，提出了基于开源项目DFSMN-ANS和RNNoise的优化方案。作者详细介绍了将这两个项目集成到音视频SDK的过程，包括算法移植、推理框架适配（支持ONNX、NCNN、RKNN）以及灵活的接口设计。通过性能测试显示，优化后的方案在啸叫抑制和噪声消除方面表现优异，尤其在处理突发性噪声

rknn openharmony yolo11 目标识别

文章到这里就结束了，希望对大家有点帮助，有任何有疑问的地方欢迎评论区交流，如果有需要Demo体验的请留言，如果使用Demo的过程种有好的建议和意见或者碰到了什么BUG也欢迎在评论去留言, 笔者下一步是把这个项目移植到android/openharmony+rk芯片上面并且采用rknn推理，应该会有不错的结果吧（rk3566/rk3568NPU有0.8TOPS的算力，rk3576/rk3588NPU

Openharmony， OHAduio, OpenSles, RTC 音频开发