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经使用的瞩目云视频会议的基础上，实现一套云边协同的高安全性云会议系统，满足冬奥组委的新应用需求。开发边缘媒体转发集群并在组委内部网络DMZ服务区部署，为组委ONI内网的瞩目用户提供内网视频会议的服务，提供内网会议的媒体数据流只在ONI内网流转，保证内网会议的音视频媒体数据信息安全，架构上要满足冬奥组委内部网络和安全性的要求；实现通过云边协同服务，打通云边数据和服务的互通，在管理策略、网络安全、自动部署和升级等方面的协同，对于内外网互通的会议，提供已有视频会议云服务，保证外网用户通过互联网接入会议的需求，满足示范应用的需求。在整套系统中实现实现同声传译的功能。整套系统最终在冬奥组委及场馆做示范应用。

"关键技术：安全性技术：关闭和服务无关的端口，结合漏洞扫描的结果将边缘协同集群和代理转发服务器的操作系统、数据库及应用等进行安全加固。代理转发服务器能够快速识别客户端媒体流并快速转发，通过分时复用技术实现代理转发服务端口汇聚，将音视频媒体流汇聚后转发给边缘协同服务集群，通过对服务器IP地址和端口的识别，来确保双向通信身份的快速确定，保证安全性。音频混音和解码技术：同一目标语言频道的7种音频流先拼接成一路音频流再进行混音，降低解码时延，保证音视频的实时性和流畅度。同声传译中音画同步技术：在同声传译中，服务器需要把传译员的音频进行解码，并与会场原音进行混音，做背景去噪，然后再压缩编码，需要耗费一定的时间，从而可能造成音频数据落后于视频数据。为了保证音视频数据的同步，需要对音频处理的时间进行补偿。创新点：创新点1：基于原有的深度学习去噪算法DNN Denoise，自主设计特征提取的内容和方法，通过对特征数据的机器学习训练，不断修正模型算法，降低了算法的时间复杂度，语音分帧的处理时间由原来需要50ms降低到16ms；通过引入神经网络，可以更好的处理非平稳噪声。

个典型的视频应用具有全球性接入特点的大型机构，本课题在满足冬奥组委需求的同时，可以满足同类型的政府、企业的应用需求，可以配合公司的运营商合作伙伴，中国移动和中国电信，在政府和大型企业中推广该方案。此系统满足冬奥组委内部会议的应用需求，保证冬奥会视频通信在大并发、快速部署、安全性、同声传译应用需求，为冬奥会保驾护航。满足同类型大型机构公有云+边缘的视频沟通应用需求，提高会议的安全性，部署效率，节省企业/机构的互联网带宽。未来可以和运营商5G+边缘架构配合在运营商实现云边协同的云会议系统，成为5G+边缘的实际应用，满足更多客户的需求。

"随锐科技是国内最早一批进入云视频会议行业的公司，公司从2006年成立开始从事视频会议的产品研发和运营工作，在云视频会议领域有着丰富的产品研发及客户运营经验。 自2018年起，瞩目云视频会议在北京冬奥组委进行了部分部署，满足了奥组委日常高效沟通需求，特别是在新冠疫情期间，保障冬奥组委与国际奥委会、国际残奥委会、奥林匹克全球合作伙伴等工作沟通，有效应对新冠疫情对冬奥筹办工作带来的不利影响，保障了各项筹办工作如期进行。在冬奥组委部署运行期间，了解到在冬奥组委特定应用场景下，需要进一步提高系统安全性，希望纯内网召开的会议媒体处理都在内网进行不经过互联网，同时要保留跨内外网的公有云会议，并在整套系统中实现实现同声传译的功能。本次课题实施分为专家组、技术研发组和项目实施组三个机构，共计11人。硕士学历，现任随锐科技股份有限公司副总裁。主持实施了中国工商银行、中国平安等公司硬件视频会议系统建设，主导中国移动云视讯云视频会议平台的实施及IMS、VoLTE网络互通架构设计，中国电信会易通系统开发及天翼云会议系统架构设计。

使用瞩目公有云服务，当大量的瞩目用户发起会议，同时出口网络带宽不够的情况下，会出现视频质量不稳定，会议连接失败的情况。同时，针对越来越多的冬奥组委日常办公会议通过瞩目进行，增强远程视频会议使用过程中的安全性也成为重要的需求。据此，在PNC/SNC部署瞩目视频会议内网服务，将会议控制器和媒体转发器下沉到冬奥组委OIN办公外网内部，减少冬奥组委内网会议转发受外部互联网的影响，同时增加会议安全性。瞩目视频会议内网服务需满足只存在PNC出向请求和流量而不存在入向请求和流量等安全设计要求。

经使用的瞩目云视频会议的基础上，实现一套云边协同的高安全性云会议系统，满足冬奥组委的新应用需求。开发边缘媒体转发集群并在组委内部网络DMZ服务区部署，为组委ONI内网的瞩目用户提供内网视频会议的服务，提供内网会议的媒体数据流只在ONI内网流转，保证内网会议的音视频媒体数据信息安全，架构上要满足冬奥组委内部网络和安全性的要求；实现通过云边协同服务，打通云边数据和服务的互通，在管理策略、网络安全、自动部署和升级等方面的协同，对于内外网互通的会议，提供已有视频会议云服务，保证外网用户通过互联网接入会议的需求，满足示范应用的需求。在整套系统中实现实现同声传译的功能。整套系统最终在冬奥组委及场馆做示范应用。