FFMPEG 编解码器获取流程 : 在获取音视频流 AVStream *stream 之后 , 执行以下流程 ;
原文链接 / https://bloggeek.me/webrtc-video-codec/
为流媒体服务添加新的编解码器是一个重大决定。似乎不可避免的是,H.264 将长期存在,新的编解码器不会取代它,而只是占据市场的份额。在短期内,这意味着流媒体服务可能还需要提供 H.264 和新编解码器,这将增加复杂性和 CDN 存储需求。证明迁移到新编解码器的步骤是什么,如今的情况如何?
Matroska封装格式非常灵活、兼容性好,既适用于本地文件存储又可以进行实时流传输。本篇文章主要探讨Matroska的编解码器映射,如何封装视频流、音频流、字幕流。如果要Matroska的介绍、功能和基本结构,请查看上一篇文章:走进音视频的世界——Matroska封装格式的介绍(一)。
Jonathan 首先介绍了视频编解码器产生的整数溢出失真,如下图所示。事实上,很难计算出编解码器中整数需要多大才能避免这个问题。设计的足够大的整数实际上并不够大,当然太大的整数也会造成实现成本上升。
首先我先说一下ATEME。ATEME从事一家做广播的编码公司现在已经有20多年了,包括VideoLAN的一些人也在公司里面工作。所有的编解码器,我们一开始主要是从MPEG开始、VVC标准化,然后VVC竞争者,所有的编解码器都在一起攻克。其他的都是同时进行的,更重要的是我今天要讲的这个也是编解码器的未来进展。
From:http://yate.null.ro/pmwiki/index.php?n=Main.CppTutorial3 Yate的编解码模块不处理任何消息,而是通过API方式调用。其他模块通常两者
原标题:The Streaming Codec Landscape in 2021
在使用FFmpeg进行音视频处理时,我们有时会在日志中看到以下警告信息:Using AVStream.codec to pass codec parameters to muxers is deprecated, use AVStream.codecpar instead。这条警告信息表明在FFmpeg中使用AVStream.codec传递编解码器参数给复用器已经被弃用,推荐使用AVStream.codecpar取而代之。 本篇博客将详细介绍什么是AVStream.codec,为什么它被弃用,以及如何解决这个问题。
音视频 文件 从 采样 -> 处理 -> 得到原始数据帧队列 -> 音视频编码 -> 音视频包队列 -> 格式封装 的过程如下 :
原文链接:https://www.tvtechnology.com/news/a-simple-guide-to-formats-and-codecs
据我所知,这是第一次有研究对代表基本视频编码(Essential Video Coding,EVC)、通用视频编码(Versatile Video Coding,VVC)和低复杂度增强视频编码(Low Complexity Enhancement Video Coding,LCEVC)的编解码器以及 AV1、HEVC 和 H.264 的质量和性能进行比较。它并不像我希望的那样详尽,但结果应该有助于你了解三个较新的 MPEG 编解码器的目标,以及它们与旧编解码器的对比情况。
原文:https://mux.com/blog/streaming-video-on-the-internet-without-mpeg/
音频编解码器的用途是高效压缩音频以减少存储或网络带宽需求。理想情况下,音频编解码器应该对最终用户是透明的,让解码后的音频与原始音频无法从听觉层面区分开来,并避免编码 / 解码过程引入可感知的延迟。
原文链接 / https://www.streamingmedia.com/Articles/ReadArticle.aspx?ArticleID=146648&trk=article_share_w
本文来自PCS 2021的一次Keynote,演讲者是来自Intel的Jill Boyce,演讲题目是“Video Codec Standardization and Ecosystem Update”,主要介绍了视频编解码器的标准化和进展。
原标题:LCEVC vs. AVC – Incredible 28% Gain at 3x Speed
📷 点击上方“LiveVideoStack”关注我们 近期,谷歌推出了一款基于AI的音频编解码器——SoundStream。根据谷歌介绍,SoundStream是首个可以编码不同声音类型、同时提供高质量音频并能在智能手机CPU上实时运行的神经网络编解码器。今年早些时候,谷歌曾发布了一款名为Lyra的超低比特率音频压缩编解码器。一年之内,谷歌推出了两款基于AI的音频编解码器。这两款编解码器究竟有什么不同?谷歌为什么如此专注于低比特率的音频压缩?SoundStream是否将成为一款通用音频编解码器,还是只专注于
最近,越来越多的图像被压缩并发送到后端设备进行机器视觉分析任务(例如目标检测),而不仅仅是供人类观看。然而,大多数传统的或可学习的图像编解码器都是最小化人类视觉系统的失真,而没有考虑到机器视觉系统的需求。在这项工作中,我们提出了一种用于机器视觉任务的图像压缩前处理方法。我们的框架不依赖于可学习的图像编解码器,而是可用于传统的非可微分编解码器,这意味着它与编码标准兼容,并且可以轻松部署在实际应用中。具体而言,我们在编码器之前增加一个神经网络前处理模块,用于保留对下游任务有用的语义信息并抑制无关信息以节省比特率。此外,我们的神经网络前处理模块是量化自适应的,可以在不同的压缩比下使用。更重要的是,为了联合优化前处理模块和下游机器视觉任务,我们在反向传播阶段引入了传统非可微分编解码器的代理网络。我们在几个具有不同骨干网络的代表性下游任务上进行了广泛的实验。实验结果表明,我们的方法通过节省约20%的比特率,在编码比特率和下游机器视觉任务性能之间取得了更好的权衡。
原文标题:3 Takeaways From Moscow State University's 2019 Codec Comparison
2月25日,Google AI blog发布了一篇文章详细的介绍了最新推出的Lyra——一种用于语音压缩的新型超低比特率编解码器。该编解码器使Google Duo,以及未来的其他应用程序能够以每秒3kb的网络宽带提供听起来很自然清晰的语音聊天。
简介: 视频数据是目前互联网流量中最大的一部分,占用的带宽比重较大。而通常在视频流媒体应用中,播放端可以达到的最高质量水平与可用带宽直接相关,因此高效的视频编码器对于视频内容提供商而言可以有效降低带宽成本。目前市场上最主要的视频编解码器AVC/H.264被广泛用于流媒体应用,但是构建H.264的编码技术已经过时,而像HEVC这样的新一代视频编解码器可以在保持视频质量不变的同时将带宽需求降低高达50%。但是,由于许可费用昂贵且具有不确定性,HEVC从发布到现在已经有四年多的时间了,目前还没有被广泛部署。近
本文来自SMPTE Technology Webcast Series,演讲者是来自Dolby laboratories, Inc的Sean T. McCarthy和Walt Husak,演讲主题是新型视频编解码器前景:VVC, EVC, HEVC,LC-EVC, AVC等。
MediaCodec类Android提供的用于访问低层多媒体编/解码器接口,它是Android低层多媒体架构的一部分,通常与MediaExtractor、MediaMuxer、AudioTrack结合使用,能够编解码诸如H.264、H.265、AAC、3gp等常见的音视频格式。广义而言,MediaCodec的工作原理就是处理输入数据以产生输出数据。具体来说,MediaCodec在编解码的过程中使用了一组输入/输出缓存区来同步或异步处理数据:首先,客户端向获取到的编解码器输入缓存区写入要编解码的数据并将其提交给编解码器,待编解码器处理完毕后将其转存到编码器的输出缓存区,同时收回客户端对输入缓存区的所有权;然后,客户端从获取到编解码输出缓存区读取编码好的数据进行处理,待处理完毕后编解码器收回客户端对输出缓存区的所有权。不断重复整个过程,直至编码器停止工作或者异常退出。
http://www.streamingmedia.com/Articles/Editorial/Featured-Articles/Re-Engineering-Real-Time-Video-Delivery-125300.aspx
编解码器(codec)能够以二进制形式存储媒体信号,大多数编解码器以有损方式压缩原始媒体信号。最常见的媒体信号有视频,音频和字幕。电影由不同的媒体信号组成,除了动态影像之外,大多数电影都有音频和字幕。视频编解码器有H.264,HEVC,VP9和AV1等,而音频的编解码器则有:AAC,MP3或Opus等。每个媒体信号有许多不同的编解码器。单个媒体信号通常也称为基本流(ElementaryStream)或仅流(just Stream)。
前面一篇介绍了Java怎么去查看数据块的相关信息和怎么去查看文件系统。我们只要知道怎么去查看就行了!接下来我分享的是Hadoop的I/O操作。
大家好,本文是 iOS/Android 音视频开发专题 的第三篇,从本篇开始进入 Android 音视频专题实战篇。如果你对 iOS/Android 音视频开发感兴趣可通过关注本公众号 GeekDev 第一时间获取推送。
翻译、编辑:Alex 写在前面 The VideoVerse Podcast由微帧科技团队制作,每期都会邀请一位技术专家探讨视频技术,内容涉及视频编解码、智能处理、视频采集与播放、视频传输、质量评估等视频流处理链路中各个环节中的不同先进技术。视频技术相关从业者、编解码器工程师、以及寻求更深入的视频和编码技术知识的社区爱好者等都可以通过此播客向同行学习并获得可行见解,从而合力推动视频技术的发展。本次采访是The VideoVerse Podcast系列的第一期,由音视频行业专家Mark Donnigan采访谷
在这个 2022 年的编解码器进展中,我将介绍去年与 H.264、VP9、HEVC、AV1、多功能视频编码(VVC)、低复杂度增强型视频编码(LCEVC)和基本视频编码(EVC)有关的最重要的公告。编解码器有很多,但篇幅有限,所以本文只是简单介绍。
视频产业现在处于一个十字路口,巨大的视频服务行业每年价值约 2000 亿美元。视频占互联网所有流量的 80%,这个比例还在增长。而在这 80% 的流量中,80% 是由 H.264 比特流组成的 -- 这是当今主流的视频编解码器。但 H.264 是在 2003 年实现标准化的,整整 18 年了,现在时机已经成熟,需要一个更新、更强大的编解码器来取代它。
在信息时代,网络带宽作为一种新的资源已经开始与传统的化石能源资源相媲美。在我们的视听世界中,视频现在占据网络流量的 80%,根据思科公司的预测,到明年将达到 82%。视频压缩显然是最基本的工具,它不为公众所知,但实际上,它是我们信息时代的重要推动者之一。随着视频在我们日常生活中的使用越来越多,它的作用在可预见的未来只会呈指数级增长。所以我们今天谈论的技术不仅仅是社会角落里的一些深奥的东西,我们不仅现在在使用它们,而且人们在过去一年半的时间里一直在这种 COVID 大流行下使用它们处理日常事务,或与亲人交谈。
播放一个音视频文件的时候,我们知道需要经过解协议->解封装->解码音频/视频->音频/视频同步->渲染播放这几个步骤,其中解码音频/视频是整个流程中最核心的一个环节.每个步骤的详细解释可以参考上篇文章Android中如何使用OpenGL播放视频 Android平台下解码音视频可以采用软件解码如ffmpeg,或使用硬件解码如MediaCodec来实现软件解码:利用CPU进行解码处理,这种方式会加大CPU负担并增加功耗,它的优点则是具有更强的适配性;硬件解码:调用GPU的专门解码音视频的模块来处理,减少CPU运算,降低功耗.由于Android机型碎片化比较严重,硬件解码的实现又依赖于具体的厂商,所以硬件解码的适配性并不是那么友好一般而言,在Android设备支持硬解的情况下优先使用Android设备的硬件解码,减少CPU占用,降低功耗;在硬解不支持的情况下选择使用软解码,至少让音视频能正常播放. 软硬结合,才是王道->_-> 当然,本篇文章所描述的是使用硬件解码MediaCodec的方式来解码一个视频文件. MediaCodec简介 android.media.MediaCodec是从API16开始由Android提供的供开发者能更加灵活的处理音视频的编解码组件,与MediaPlayer/MediaRecorder等high-level组件相比,MediaCodec能让开发者直接处理具体的音视频数据,所以它是low-level API它通常与MediaExtractor, MediaSync, MediaMuxer, MediaCrypto, MediaDrm, Image, Surface和AudioTrack一起使用. 基本架构
前几天,开放媒体联盟(AOM,Alliance for Open Media)举行了董事会议,对AV1编解码器的发布日期进行了讨论,Netflix和YouTube能够在2018年初开始使用AV1,而硬件实现要花费更长的时间。AOM作为跨行业开源联盟,成员涵盖了Amazon、Cisco、Google、Intel、Microsoft、Mozilla、Netflix、AMD、ARM和 NVIDIA,它成立的目的是为互联网和其他市场创建一个开源的视频编解码器(AV1,AOMedia Video codec),这种会
https://blog.mozilla.org/blog/2018/07/11/royalty-free-web-video-codecs/
原文链接 / http://www.rtcbits.com/2021/02/webrtc-video-codecs-performance.html
原文链接:https://dvb.org/news/dvb-prepares-the-way-for-advanced-4k-and-8k-broadcast-and-broadband-television/
• 容器/文件(Conainer/File):即特定格式的多媒体文件, 比如mp4、flv、mkv等。
LiveVideoStack:请简要介绍下自己,以及目前主要的工作方向,对哪些技术或领域感兴趣?
用法:ffmpeg [options] [[infile options] -i infile] … {[outfile options] outfile} …
近几年来,视频流的技术环境发生了巨大的变化,互联网上的视频流量急剧增加。根据 Cisco 公司的报告的预测,视频流量将超过整个互联网使用量的 80%。这也使得人们对视频流和实时视频通信应用中的视频压缩的比特率与质量的权衡关系产生了更大的兴趣。然而这些编解码器在实际系统中的实际部署表明,还有其他考虑因素进一步限制了编解码器的性能,例如设备上的资源、云中的计算资源和 CDN(内容交付网络)中不同服务器之间的带宽。尤其是转码已经成为流媒体和通信生态系统的一个关键设备,使 Netflix、YouTube、Zoom、微软、Tiktok 和 Facebook 的视频应用成为可能。用户生成内容(UGC)的流媒体的一个主要问题是失真的影响,如噪音、曝光/光线和相机抖动。对于 UGC,这些失真通常会导致比特率提高,图片质量降低。
一般来说,大多数学习的图像压缩系统主要是为了人类感知设计的。最近,由于针对高级识别任务跨设备传输视觉数据的需求不断增长,用于机器感知的图像编码成为一个活跃的研究领域。如果为用于不同机器感知任务的图像编码设计一个通用的编码器,则很难实现最近的速率-失真权衡。但如果为每一个任务都定制编码器的代价远远超过了可承受范围。
前言 前面一篇介绍了Java怎么去查看数据块的相关信息和怎么去查看文件系统。我们只要知道怎么去查看就行了!接下来我分享的是Hadoop的I/O操作。 在Hadoop中为什么要去使用压缩(Com
• AVUtil:核心工具库,下面的许多其他模块都会依赖该库做一些基本的音视频处理操作。
回顾今年的2月份,可以说是音频编解码器最为热闹的一个月。先是微软宣布推出最新款由AI支持的音频编解码器——Satin。仅一周后,谷歌推出了用于语音压缩的新型超低比特率音频编解码器——Lyra,并且Android版本已开源。在此,也非常感谢来自国内音频领域的知名业内人士对本文发表评论及审校。
由于人们每天对视频的数量需求巨大且分辨率在不断提高,这使得视频压缩仍然是一个非常热门的话题。现有的流行的视频压缩算法,如 MPEG 和 H.26x 族,都是通过计算像素块的运动来估计这些块在附近帧中的外观。除了估计位移外,还存储量重建误差的近似值。
机器之心报道 作者:杜伟 与传统编解码相比,AI 赋能编解码能带来哪些方面的增益?高通又在这方面做了哪些技术创新和应用?近日,机器之心在与高通工程技术副总裁、人工智能研究方向负责人侯纪磊博士的访谈中,得到了这些问题的答案。 随着通信和互联网技术的进步,特别是智能手机的普及以及 4G、5G 移动通信技术的成熟与发展,语音视频聊天、视频游戏等多样化的休闲娱乐方式层出不穷,普通用户对语音与视频的消费需求也在不断增长。 2020 年《思科可视化网络指数:预测和趋势(2017-2022 年)》报告和 WhatsAp
① FFMPEG 初始化 : 参考博客 【Android FFMPEG 开发】FFMPEG 初始化 ( 网络初始化 | 打开音视频 | 查找音视频流 )
Media内核是Android系统中负责音视频处理的核心模块,包括音视频采集、编解码、传输、播放等功能。Media内核源码位于Android源码树的/frameworks/av目录下,主要包括以下模块:
一共支持三种格式: Ogg、MPEG4、WebM,但是这三种格式对于浏览器的兼容性却各不同。
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