基于RTC Pilot SFU集群的视频会议实时多语言翻译系统实现

本文将介绍如何基于 RTC Pilot 这一 WebRTC SFU 开源解决方案，构建一个用于视频会议的实时翻译系统。

RTC Pilot 是一个基于 C++17 开发的 WebRTC SFU（选择性转发单元），它支持跨平台部署（包括 Windows、Linux 和 macOS），二次开发效率较高。此外，它也是开源方案中为数不多全面支持 WebRTC 级联的服务。

在 RTC Pilot 提供的完整 SFU 集群方案基础上，我们可以相对轻松地架构出一套实时翻译系统。下图展示了该系统的核心架构：

如图所示，系统主要包含以下几个角色：

1. Pilot Center：作为会议系统的调度中心，它负责接收多个 SFU 节点的注册信息，并转发房间、用户以及 RTP 媒体流的相关信息。
2. RTC Pilot SFU：这是核心的媒体转发节点，用于接入客户端，处理信令并转发媒体数据。这种集群化的 SFU 架构 是实现高并发、高可用实时通信的基础。
3. 客户端：标准的 WebRTC 客户端，用于参与视频会议。
4. RTC Pilot MCU：这是一个新增的 RTC Pilot 服务模块，专门用于在后台对媒体流进行特殊处理。在本系统中，它的核心任务是将音频流转换为文字，并进行英文到中文的翻译。

WebRTC 中的 MCU（多点控制单元）业务逻辑通常较为复杂。准确地说，它是一个标准的后台服务，一般不直接面向终端用户。MCU 属于 CPU 密集型服务，主要消耗计算资源，而非网络带宽资源。

一个典型的 MCU 主要具备以下几类功能：

1. 传输业务：负责媒体的转发与转封装，支持包括 WebRTC、RTMP、SRT、HLS 在内的多种协议，从而实现丰富的网络接入与输出能力。
2. 音视频处理：对输入的音视频流进行各种处理，例如音视频转码、视频画面合成、音频重采样、音频混合合成等。
3. 与AI结合的处理：集成人工智能能力，如 ASR（自动语音识别）、TTS（文本转语音），并能接入大语言模型或虚拟人技术，实现更高级的 NLP 与语音交互 功能。

由于 MCU 服务涉及的模块较多，且高度业务化和定制化，因此它不像 SFU 那样有非常统一的标准。目前业界知名的开源 MCU 方案 OWT Server 就是一个典型案例。至于 RTC Pilot MCU 是否会开源，目前仍在评估中。

希望本次关于利用 RTC Pilot 构建实时翻译系统的分享对你有所启发。如果你想了解更多前沿的实时音视频架构与人工智能应用实践，欢迎访问 云栈社区 进行深入交流与探索。