PJProject中强制设置AMR编解码器Payload Type的技术方案
背景介绍
在基于PJSUA2开发SIP客户端时,开发者有时会遇到需要强制指定特定编解码器(如AMR)的Payload Type(PT)值的情况。这种情况通常出现在与某些特殊配置的SIP服务器(如Asterisk)进行互操作时,这些服务器可能要求使用固定的PT值而非动态协商的值。
问题分析
PJSIP默认采用动态Payload Type分配机制,这意味着每次会话协商时,编解码器的PT值可能会变化。虽然PJSUA2提供了CodecParam
结构体来配置编解码器参数,但直接通过codecSetParam()
方法设置的PT值(info.pt
字段)实际上会被系统忽略,系统仍会使用动态分配的PT值。
解决方案
方法一:使用onCallSdpCreated回调修改SDP
PJSUA2提供了onCallSdpCreated
回调函数,允许开发者在SDP创建完成后、发送前对其进行修改。这是目前最可靠的强制设置PT值的方法。
void MyCall::onCallSdpCreated(OnCallSdpCreatedParam &prm) {
pjmedia_sdp_session *s = (pjmedia_sdp_session *)prm.sdp.pjSdpSession;
pjmedia_sdp_media *m = s->media[s->media_count-1];
// 查找AMR相关的属性
pjmedia_sdp_attr *amr_attr1 = pjmedia_sdp_attr_find2(m->attr_count, m->attr, "rtpmap", &m->desc.fmt[1]);
amr_attr1->value = {strdup("114 AMR/8000"),12};
pjmedia_sdp_attr *amr_attr2 = pjmedia_sdp_attr_find2(m->attr_count, m->attr, "fmtp", &m->desc.fmt[1]);
amr_attr2->value = {strdup("114 octet-align=1"),17};
// 修改媒体描述中的PT值
m->desc.fmt[1] = {strdup("114"),3};
}
方法二:使用transport_encode_sdp回调
另一种方法是通过transport_encode_sdp
回调来修改SDP,这种方法同样有效,但相比onCallSdpCreated
,它是在更底层进行操作。
技术细节
-
Payload Type的作用:在RTP协议中,PT字段用于标识负载的媒体类型和编码格式。标准PT值(0-95)有预定义含义,而动态PT值(96-127)用于动态协商。
-
AMR编解码器特性:AMR通常配置为8000Hz采样率、单声道,支持octet-align模式。在SDP中,除了PT值外,还需要正确设置rtpmap和fmtp参数。
-
内存管理注意事项:在修改SDP时,需要注意字符串内存的分配和释放,避免内存泄漏。
最佳实践建议
-
优先使用
onCallSdpCreated
回调而非更底层的transport_encode_sdp
,因为前者提供了更高层次的抽象。 -
修改SDP时,确保同时更新所有相关字段(PT值、rtpmap、fmtp等),保持一致性。
-
在生产环境中,应该添加错误处理逻辑,检查属性是否存在等边界条件。
-
考虑到内存管理,可以使用智能指针或其他RAII技术来管理动态分配的字符串。
总结
虽然PJSIP默认使用动态Payload Type分配机制,但通过合理使用回调函数,开发者可以强制指定特定编解码器的PT值。这种方法在与特殊配置的SIP服务器互操作时特别有用。需要注意的是,这种修改应该在充分理解SDP协议和RTP负载类型的基础上进行,以确保会话建立的可靠性。
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++043Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00GitCode-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~0286Hunyuan3D-Omni
腾讯混元3D-Omni:3D版ControlNet突破多模态控制,实现高精度3D资产生成00GOT-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。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
项目优选









