Shaka Player中基于数组的DRM稳健性配置详解
概述
在Shaka Player的最新版本中,DRM(数字版权管理)配置方式进行了重要更新,特别是关于视频和音频稳健性(Robustness)的设置。传统的单一字符串配置方式已被弃用,取而代之的是基于数组的配置方法。这一变化为开发者提供了更灵活、更强大的DRM配置能力。
DRM稳健性配置的演进
早期版本的Shaka Player中,开发者只能为每个DRM系统指定单一的稳健性级别。例如:
drm: {
advanced: {
'com.widevine.alpha': {
videoRobustness: 'SW_SECURE_DECODE',
audioRobustness: 'SW_SECURE_DECODE'
}
}
}
这种配置方式存在明显局限性,当指定的稳健性级别不被支持时,播放可能会失败。新版本引入的数组配置方式允许开发者指定多个备选稳健性级别,显著提高了兼容性和灵活性。
数组配置的工作原理
新的数组配置方式允许开发者按照优先级顺序列出多个稳健性级别。Shaka Player会按顺序尝试这些级别,直到找到第一个被支持的选项。这种机制类似于CSS中的字体回退策略。
配置示例:
player.configure({
drm: {
advanced: {
'com.widevine.alpha': {
videoRobustness: ['HW_SECURE_ALL', 'SW_SECURE_DECODE'],
audioRobustness: ['HW_SECURE_ALL', 'SW_SECURE_DECODE']
},
'com.microsoft.playready.recommendation': {
videoRobustness: ['3000', '2000'],
audioRobustness: ['3000', '2000']
}
}
}
});
在这个示例中,对于Widevine DRM系统,Shaka Player会首先尝试硬件级安全(HW_SECURE_ALL),如果不支持则回退到软件级安全(SW_SECURE_DECODE)。对于PlayReady系统,则会依次尝试3000和2000级别的稳健性。
多DRM系统的协同工作
当配置了多个DRM系统时(如Widevine和PlayReady),Shaka Player会按照preferredKeySystems
中指定的顺序尝试各个系统。对于每个系统,又会按照数组中的顺序尝试不同的稳健性级别。
这种分层尝试机制确保了在各种设备和浏览器上获得最佳的DRM支持:
- 首先尝试首选的DRM系统
- 对于每个DRM系统,按顺序尝试稳健性级别
- 如果所有稳健性级别都不支持,则尝试下一个DRM系统
实际应用建议
- 测试覆盖:在实际部署前,务必在各种目标设备和浏览器上测试所有配置组合
- 性能考量:较高的稳健性级别(如硬件级)可能提供更好的安全性,但可能影响性能或兼容性
- 回退策略:合理设置稳健性级别的顺序,确保在不支持高级别时能优雅降级
- 特定平台配置:不同DRM系统使用不同的稳健性标识(如Widevine使用字符串,PlayReady使用数字)
常见稳健性级别说明
Widevine
HW_SECURE_ALL
:最高级别的硬件安全SW_SECURE_DECODE
:软件级安全解码SW_SECURE_CRYPTO
:基本软件加密
PlayReady
3000
:最高保护级别2000
:中等保护级别150
:基本保护级别
总结
Shaka Player的数组式DRM稳健性配置为开发者提供了更精细的控制能力和更好的兼容性保障。通过合理配置多个备选级别,可以显著提高内容在各种环境下的可播放性。开发者应当根据实际需求和安全要求,设计适当的稳健性级别顺序,并在各种环境下充分测试以确保配置的有效性。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~042CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0295- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









