语音社交已经出现了数十年，而近期的“互动播客”场景让音频互动再次成为业界焦点。如何提供好的音频互动体验？怎么优化音质？如何应对全球传输下的网络挑战？如何在高音质的基础上让声音更悦耳？

从软件算法到传输架构，有哪些因素会影响你的通话音质？延时真的越低越好？机器学习、大数据如何帮助优化传输、音质？我们将从今天开始通过系列内容，从多个层面深入浅出逐一解答这些问题，并分享声网的实践经验。

前言 大家是否还记得，在004-视频H264编码详解（上）中的八、AVFoundation采集视频数据实现(3)章节下，说到音频和视频捕捉后，所触发的回调方法都是👇🏻 视频H264的原理、编解码以及渲

1.概述   在《Android 音频子系统--08：AudioTrack创建》章节中，已经介绍了AudioTrack创建过程。在AudioFlinger::createTrack()方法中有一个重要

1.概述   本章节主要分析AudioTrack的两种模式以及APP的AudioTrack和playbackThread中mTracks的track之间建立共享内存是如何实现的。 2.AudioTra

1.概述   前面在《Android 音频子系统--11：AudioTrack数据传递》和《Android 音频子系统--12：PlaybackThread处理混音数据流程》章节已经初步分析了播放音频