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如何在IOS上使用ReplayKit与RTC

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0702

这篇文章主要介绍了如何在IOS上使用ReplayKit 与 RTC，对IOS音视频感兴趣的同学，一定要看一下

在日益繁多的直播场景中，如果你也是某位游戏主播的粉丝的话，有一种直播方式是你一定不陌生的，那就是我们今天要聊的屏幕分享。

直播场景下的屏幕分享，不仅要将当前显示器所展示的画面分享给远端，也要将声音传输出去，包括应用的声音，以及主播的声音。鉴于这两点需求，我们可以简单分析出，进行一次屏幕分享的直播所需要的媒体流如下：

  1. 一条显示器画面的视频流
  2. 一条应用声音的音频流
  3. 一条主播声音的音频流

ReplayKit 是苹果提供的用于 iOS 系统进行屏幕录制的框架。

首先我们来看看苹果提供的用于屏幕录制的 ReplayKit 的数据回调接口：

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override func processSampleBuffer(_ sampleBuffer: CMSampleBuffer, with sampleBufferType: RPSampleBufferType) {
        DispatchQueue.main.async {
            switch sampleBufferType {
            case .video:
                AgoraUploader.sendVideoBuffer(sampleBuffer)
            case .audioApp:
                AgoraUploader.sendAudioAppBuffer(sampleBuffer)
            case .audioMic:
                AgoraUploader.sendAudioMicBuffer(sampleBuffer)
            @unknown default:
                break
            }
        }
    }

从枚举 sampleBufferType 上，我们不难看出，刚好能符合我们上述对媒体流的需求。

视频格式

 

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guard let videoFrame = CMSampleBufferGetImageBuffer(sampleBuffer) else {
    return
}
        
let type = CVPixelBufferGetPixelFormatType(videoFrame)
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type = kCVPixelFormatType_420YpCbCr8BiPlanarFullRange

通过 CVPixelBufferGetPixelFormatType，我们可以获取到每帧的视频格式为 yuv420。

帧率

 

通过打印接口的回调次数，可以知道每秒能够获取的视频帧为30次，也就是帧率为 30。

格式与帧率都能符合 Agora RTC 所能接收的范围，所以通过 Agora RTC 的 pushExternalVideoFrame 就可以将视频分享到远端了。

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agoraKit.pushExternalVideoFrame(frame)

插入一个小知识

 

显示器所显示的帧来自于一个帧缓存区，一般常见的为双缓存或三缓存。当屏幕显示完一帧后，发出一个垂直同步信号(V-Sync)，告诉帧缓存区切换到下一帧的缓存上，然后显示器开始读取新的一帧数据做显示。

这个帧缓存区是系统级别的，一般的开发者是无法读取跟写入的。但是如果是苹果自身提供的录制框架 ReplayKit 能够直接读取到已经渲染好且将用于显示器的帧，且这一过程不会影响渲染流程而造成掉帧，那就能减少一次用于提供给 ReplayKit 回调数据的渲染过程。

音频

ReplayKit 能提供的音频有两种，分为麦克风录制进来的音频流，与当前响应的应用播放的音频流。(下文将前者称为 AudioMic，后者为 AudioApp)

可以通过下面的两行代码，来获取音频格式

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CMAudioFormatDescriptionRef format = CMSampleBufferGetFormatDescription(sampleBuffer);
const AudioStreamBasicDescription *description = CMAudioFormatDescriptionGetStreamBasicDescription(format);

AudioApp

AudioApp 会在不同的机型下有不一样的声道数。例如在 iPad 或 iPhone7 以下机型中，不具备双声道播放的设备，这时候 AudioApp 的数据就是单声道，反之则是双声道。

采样率在部分试过的机型里，都是 44100，但不排除在未测试过的机型会是其他的采样率。

AudioMic

AudioMic 在测试过的机型里，采样率为 32000，声道数为单声道。

音频前处理

 

如果我们将 AudioApp 与 AudioMic 作为两条音频流去发送，那么流量肯定是大于一条音频流的。我们为了节省一条音频流的流量，就需要将这两条音频流做混音(融合)。

但是通过上述，我们不难看出，两条音频流的格式是不一样的，而且不能保证随着机型的不同，是不是会出现其他的格式。在测试的过程中还发现 OS 版本的不同，每次回调给到的音频数据长度也会出现变化。那么我们在对两条音频流做混音前，就需要进行格式统一，来应对 ReplayKit 给出的各种格式。所以我们采取了以下几个重要的步骤：

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if (channels == 1) {
    int16_t* intData = (int16_t*)dataPointer;
    int16_t newBuffer[totalSamples * 2];
            
    for (int i = 0; i < totalSamples; i++) {
        newBuffer[2 * i] = intData[i];
        newBuffer[2 * i + 1] = intData[i];
    }
    totalSamples *= 2;
    memcpy(dataPointer, newBuffer, sizeof(int16_t) * totalSamples);
    totalBytes *= 2;
    channels = 2;
}

无论是 AudioMic 还是 AudioApp，只要进来的流为单声道，我们都将它转化为双声道；

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if (sampleRate != resampleRate) {
    int inDataSamplesPer10ms = sampleRate / 100;
    int outDataSamplesPer10ms = (int)resampleRate / 100;
 
    int16_t* intData = (int16_t*)dataPointer;
 
    switch (type) {
        case AudioTypeApp:
            totalSamples = resampleApp(intData, dataPointerSize, totalSamples,
                                       inDataSamplesPer10ms, outDataSamplesPer10ms, channels, sampleRate, (int)resampleRate);
            break;
        case AudioTypeMic:
            totalSamples = resampleMic(intData, dataPointerSize, totalSamples,
                                       inDataSamplesPer10ms, outDataSamplesPer10ms, channels, sampleRate, (int)resampleRate);
            break;
    }
 
    totalBytes = totalSamples * sizeof(int16_t);
}

无论是 AudioMic 还是 AudioApp，只要进来的流采样率不为 48000，我们将它们重采样为 48000；

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memcpy(appAudio + appAudioIndex, dataPointer, totalBytes);
appAudioIndex += totalSamples;
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memcpy(micAudio + micAudioIndex, dataPointer, totalBytes);
micAudioIndex += totalSamples;

通过第一步与第二步，我们保证了两条音频流都为同样的音频格式。但是由于 ReplayKit 是一次回调给到一种数据的，所以在混音前我们还得用两个缓存区来存储这两条流数据；

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int64_t mixIndex = appAudioIndex > micAudioIndex ? micAudioIndex : appAudioIndex;
        
int16_t pushBuffer[appAudioIndex];
        
memcpy(pushBuffer, appAudio, appAudioIndex * sizeof(int16_t));
        
for (int i = 0; i < mixIndex; i ++) {
   pushBuffer[i] = (appAudio[i] + micAudio[i]) / 2;
}

ReplayKit 有选项是否开启麦克风录制，所以在关闭麦克风录制的时候，我们就只有一条 AudioApp 音频流。所以我们以这条流为主，去读取 AudioMic 缓存区的数据长度，然后对比两个缓存区的数据长度，以最小的数据长度为我们的混音长度。将混音长度的两个缓存区里的数据做融合，得到混音后的数据，写入一个新的混音缓存区(或者直接写入 AudioApp 缓存区)；

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[AgoraAudioProcessing pushAudioFrame:(*unsigned* *char* *)pushBuffer
                                   withFrameSize:appAudioIndex * *sizeof*(int16_t)];

最后我们再将这段混音后的数据拷贝进 Agora RTC 的 C++ 录制回调接口里，这时候就可以把麦克风录制的声音与应用播放的声音传输到远端了。

通过对音视频流的处理，结合 Agora RTC SDK，我们就完成了一个屏幕分享直播场景的实现了。

以上就是如何在IOS上使用ReplayKit与RTC的详细内容，更多关于IOS上使用ReplayKit与RTC的资料请关注米米素材网其它相关文章！

原文链接：https://blog.csdn.net/agora_cloud/article/details/113248712