该方案使用了 WebRTC 技术,能在检测到婴儿哭声的同时过滤掉周围所有其他噪音。
本文来自AOMedia 2019 Research Symposium的演讲,演讲者是来自纽约大学Tandon工学院的Yao Wang教授。
每周一期,纵览音视频技术领域的干货。 新闻投稿:contribute@livevideostack.com。 GPT-4 Office全家桶发布 谷歌前脚刚宣布AI工具整合进Workspace,微软后脚就急匆匆召开了发布会,人狠话不多地祭出了办公软件王炸——Microsoft 365 Copilot,再次闪瞎全世界。从此,不管是Word、PPT、Excel,还是Outlook、Teams、Microsoft Viva、Power Platform,所有这些办公软件,通通都会得到GPT-4的加持! GP
摘要 通过对压缩器、打包工具,以及模板引擎处理的讲解,来更深入的理解编译时优化是如何作用的。同时详细介绍了Vue是如何处理编译时优化的。以及未来前端领域在编译时上能做出那些更出色的优化。 嘉宾演讲视频及PPT回顾:http://suo.im/4TcEw 前端开发编译现况 在一段时间之前前端是没有编译这回事的,大部分人都是打开一个页面就开始写。但是随着前端越来越复杂,开发前端时新增的部分越来越多,NodeJs、Webpack、BABEl等变得必不可少,同时Css也要进行预处理。到了现在编译已经成了前端开发中不
近日,OpenAI 首席科学家 Ilya Sutskever 在专注于计算理论研究的 Simons Institute 作了一次讲座,一句话总结就是我们可以通过压缩的视角来看待无监督学习。此外他还分享了不少其它有趣的见解。机器之心整理了该演讲的大体内容,希望借此帮助读者更深入地理解无监督学习。
事接上回,当我继续想办法看懂 Brotli的第一阶段时,发现自己卡住了。毕竟自己的基础不是很好,只能想办法去解决,苦闷了一个下午,没办法,只能去死磕这一阶段参考的几篇论文。而我磕的四篇论文中的第一篇,就是这个—— 《Bicriteria Data Compression》。
医学图像是临床实践中必不可少的诊断工具。由于医疗状况通常以存在小特征(例如微钙化、骨折)为特征,因此需要以高空间分辨率采集图像,以捕获所需的细节。然而,高分辨率医学图像通常具有较大的尺寸,特别是当覆盖较大的解剖区域时;这可能会导致计算机辅助诊断(CAD)复杂性增加。因此,有效的压缩方法对于实现医学图像的计算上可行的分析是必要的。
现代的网页通常包含了由大量的HTML, CSS和JavaScript代码编写的图片、视频或其他大型文件数据,导致了网页打开的速度很慢。如果能有一种好的压缩算法将这些内容和数据进行压缩后传输,那么用户只需要等待很短时间就可以完全加载整个页面上的内容。
MacX Video Converter Pro for mac是Mac上最佳的视频转换工具,MacX Video Converter Pro实现了视频处理行业的“FIRST”记录设置 - 制作最简单的视频编辑器,以及DVD视频转换器,下载器和记录器。MacX Video Converter Pro是业内独一无二的,它拥有新手或经验丰富的编辑所需的一切,可以像专业人士一样制作出工作室品质的电影。
作者 | Sapan Bhatia 译者 | 张健欣 策划 | 褚杏娟 在 Facebook 上管理应用程序的大小是一个独特的挑战:开发者每天都要检查大量的代码,每行代码最终都会转化为人们下载到手机上的应用程序中的附加位。如果不加检查,这些添加的代码会使应用程序越来越大,直到下载应用程序所需的时间变得不可接受。 压缩是我们用来保持应用程序大小最小化的方法之一。这些压缩过的文件占用更少的空间,这意味着更小的应用程序下载地更快,全球数十亿用户使用更少的带宽。在移动宽带有限的地区,这样的节省尤其重要,
但在众多收录的论文中,一篇名为《 “Low-Resource” Text Classification: A Parameter-Free Classification Method with Compressors 》的论文开始引起大家热议。这篇论文由滑铁卢大学、 AFAIK 机构联合完成,但既不是获奖论文更不是主会议论文。
Adobe Audition 的是一款专业音频编辑和混合环境,其前身为 Cool Edit Pro(1997年由Syntrillium开发),2003 年被 Adobe 收购,并将其音频技术融入到了旗下 Premiere、After Effects 等影视相关的软件中。
本文是来自Stanford Compression Workshop 2019的演讲,作者是来自斯坦福大学的博士毕业生,Shubham Chandak,他致力于基因组数据压缩和DNA存储方面的研究。本次演讲主要讲述了用于FASTQ数据的新一代压缩器SPRING。
符号x尾数x10^exp 的表示法被称为浮点表示法。因为数字的个数是固定的,但是小数点却是浮动的。正指数把小数点向右移动,负指数把小数点向左移动。
2021年2月21日,莫斯科国立大学(MoscowState University)举办的MSU云端视频转码大赛(CloudVideo Transcoding Services Comparison)成绩揭晓, 由腾讯内部开源协同的O264/V265编码器助力的视频云媒体处理 (Tencent Media Processing Service)业务,一举拿下H.264和H.265的视频转码质量、视频转码质量/转码速度(Best speed/quality trade-off)、视频转码质量/转码价格(
喵,猫头虎博主今日要分享的是Go语言中一次精彩的接口练习——GIF解码器的编写。🔍 这不仅仅是一次编程练习,而是Go语言强大功能的展现,我们将一起探索如何使用Go的接口来解决实际问题。让我们一起潜入Go的接口世界,解锁新技能吧!
在使用视频处理工具或者播放器时,有时我们可能会遇到错误信息 "Could not find codec parameters for stream 0 (Video: h264, none)"。这个错误提示说明在当前的环境中找不到视频流的编解码器参数,导致无法正确解码视频数据。本文将详细介绍该错误产生的原因以及解决方法。
随着科技的发展,越来越多的电子技术运用到音乐行业中,现如今越来越多的音乐制作人利用合成器、效果器来制作音乐,电子技术的兴起使得音乐创作、演奏、制作合成、音乐教育等传统领域产生了划时代的变革,下面,我将为大家解读编曲合成器和效果器的区别,并为大家介绍编曲常用的效果器有哪些。
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。
新知系列课程第二季来啦!我们将为大家带来全真互联时代下新的行业趋势、新的技术方向以及新的应用场景分享。本期我们邀请了腾讯云音视频技术导师——刘兆瑞,为大家分享媒体处理技术在4K/8K超高清视频处理上的应用。 随着观看设备分辨率的提升以及观看设备不断向高清升级,业界对视频清晰度的要求也日渐增高。中国电子信息产业发展研究院发表的《超高清视频产业发展白皮书(2021年)》宣告了超高清时代的来临。面对4K/8K超高分辨率、超高码率的视频,很多新的痛点问题亟待解决,今天的文章将分享我们在利用媒体处理能力加速媒体数字
在深度强化学习中,大型网络在直接的策略逼近过程中,将会学习如何将复杂的高维输入(通常可见)映射到动作。当一个拥有数百万参数的巨型网络学习较简单任务时(如玩 Qbert 游戏),学到的内容中只有一小部分是实际策略。一个常见的理解是网络内部通过前面层级学习从图像中提取有用信息(特征),这些底层网络将像素映射为中间表征,而最后(几)层将表征映射至动作。因此这些策略与中间表征同时学习得到,使得独立地研究策略几乎不可能。
随着项目的不断迭代,代码量跟资源文件不断增多。那么就会出现打包后的 APK 文件越来越大,如果突然有一天你们老板或领导叫你优化 APK 大小,你还不知道怎么优化那就有点说不过去了,这篇文章咱们就来一起分析并优化 APK 体积大小吧。
从我开始学习python的时候,我就开始自己总结一个python小技巧的集合。后来当我什么时候在Stack Overflow或者在某个开源软件里看到一段很酷代码的时候,我就很惊讶:原来还能这么做!,当时我会努力的自己尝试一下这段代码,直到我懂了它的整体思路以后,我就把这段代码加到我的集合里。 如果你已经是个python大牛,那么基本上你应该知道这里面的大多数用法了,毕竟握着我这样的小白接触代码还是少。 1.1 拆箱 1.2 拆箱变量交换 1.3 扩展拆箱(只兼容python3) 1.4
随着近几年视频行业的爆发增长,各个业务场景对视频处理的需求越来越高。本周的技术解码就由段争志老师带大家一起探秘腾讯云视频云全链路媒体处理解决方案中的关键技术。 近几年视频行业喷井式爆发,短视频APP、社交媒体、电商带货、直播会议、线上教育等等各种泛媒体类应用大规模增长的同时,人们对高清/超高清、低延时、高画质的需求也越来越强烈。腾讯云视频云依托自身多年的视频技术的积累以及众多业务应用的落地优化实践,不断完善自身产品体系,优化性能,结合用户业务场景不断创新,提供一整套集视频质检、画质修复增强、编码、
视频处理平台的核心功能是视频转码,而转码压缩的过程势必会造成视频质量的损失。腾讯音视频实验室技术专家高孟平在LiveVideoStackCon 线上交流分享中根据腾讯丽影平台的开发实践经验,详细介绍了如何利用深度学习在提升视频转码压缩效率的同时提供更高的人眼视觉质量。在LiveVideoStackCon 2019上海 音视频技术大会中,高孟平博士还将介绍无参考质量评估在视频增强的进展与应用。 文 / 高孟平 整理 / LiveVideoStack 直播回放 https://www2.tutormeetpl
腾讯云点播上传相同名称文件不会覆盖,管理视频的唯一标识是FileID,所有上传的视频都会分配一个唯一的FileID。
InfluxDB 3.0(以前称为 InfluxDB IOx)是一个(云)可扩展数据库,为数据加载和查询提供高性能,并专注于时间序列用例。本文介绍了数据库的系统架构。
随着用户对高质量视频的需求不断增加,视频内容不断向超高清、高码率的方向发展,面对不断增长的成本,新一代视频编码技术的落地应用对平台变得尤为重要。作为老少咸宜的音乐娱乐社交平台,全民K歌APP中视频化内容在平台占比逐年增加,巨大的带宽成本同样给K歌团队带来了不小的压力。
Serverless 已经成为近期热度越来越高的技术,众所周知,Serverless 的核心是帮用户屏蔽了底层的资源、提供按需请求、按需使用、按需付费的一种全新服务,像腾讯云的云函数(SCF)和对象存储等都是 Serverless 化的服务。基于 Serverless 云函数,用户可以快速构建各种功能性的 REST API 服务,如 WEB 服务后台、APP 应用后台、小游戏的聊天服务、图片处理、音视频转码等。本文就以 API网关 + 云函数 + 对象存储等云产品,分享如何快速实现自定义的音视频转码服务。
直播热度不减,很多人也都投身其中,但大家对于直播平台软件开发的了解确并不多。而在直播平台中,要保证视频直播画面的清晰流畅,音视频技术的运用必不可少。今天我们就来一起看下,音视频技术处理的大体流程是怎么样的。
https://engineering.linkedin.com/blog/2019/litr-a-lightweight-video-audio-transcoder-for-android
package main import ( "archive/zip" "bytes" "fmt" "io/ioutil" "os" "path/filepath" ) func main() { if err := compress(`gopkg`, `gopkg.zip`); err != nil { fmt.Println(err) } } // 参数frm可以是文件或目录,不会给dst添加.zip扩展名 func compress(frm, dst string) error {
2017年10月27日,MPEG第120次会议在中国澳门落幕,这次会议讨论的内容主要包括了以下几个主题: 点云压缩——MPEG评价了对于CfP(call for proposal)的提交并开始了关于点云压缩的技术工作; 全向媒体格式(OMAF)到了最后的阶段; 委员会已经制定了MPEG-G标准的草案,用于规范基因组数据的压缩和传输技术; 性能超过HEVC——MPEG和VCEG要求建立视频压缩的下一代标准; MPEG为MMT(MPEG Media Transport)增加了更好的移动环境支持; 互联网视频
原文:https://engineering.linkedin.com/blog/2019/litr-a-lightweight-video-audio-transcoder-for-android
这篇论文探讨了一个当前在图像合成领域中的核心问题:如何在保持生成图像质量的同时,减少计算资源的消耗。目前的先进扩散模型,如Stable Diffusion和DALL·E 2,虽然能够生成接近真实的高质量图像,但它们对计算资源的需求非常高,这在一定程度上限制了它们的应用范围和可达性。例如,Stable Diffusion 1.4版本的训练就耗费了150,000 GPU小时。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 编者按:本文来自Zoe Liu对OTTVerse的投稿,详解2023年及未来的全球视频编码领域的趋势。感谢Zoe Liu对中文版的审校。 原文 https://ottverse.com/video-software-encoding-2023-state-of-the-art-trends/ 文 / Zoe Liu 译 / 核子可乐 在这篇评论文章中,微帧科技(Visionular)公司联合创
该文讨论了利用循环神经网络(RNN)进行无损压缩的工作,分析了在数据压缩中使用RNN的可行性,并探讨了在合成和真实数据集上的实验结果。结果表明,基于RNN的模型可以有效地压缩数据,显示出良好的压缩比和低压缩误差。
视频转码过程中涉及方方面面的视频图像算法,如何将算法有机地结合起来,打造成为行业领先的视频转码算法产品?通过多年的业务场景打磨和积累,快手音视频走出了一条自己的产品化之路。LiveVideoStackCon 2022北京站邀请到了快手视频图像算法引擎负责人陈宇聪,为我们介绍视频图像引擎Atlas和智能转码算法框架CAPE的发展历程,以及「质臻影音」「质臻轻流」等转码产品的推出和应用。 文/陈宇聪 编辑/LiveVideoStack 大家好,2018年我加⼊快⼿,主导了快⼿⾃研编解码算法KVC 1.0的预研、
1. 解决问题: 以原则性的方式解决了 LZ77 解析的压缩大小/解压缩时间问题 2. 论文目标: 确定一个 LZ77 解析,在给定的时间T最小化压缩文件的空间占用 相反,交换时间与空间两个变量,在预先给定压缩空间中最小化压缩时间 3. 实现目标: 引入新的 Bicriteria LZ77-Parsing 问题,它以一种原则性的方式形式化了数据压缩器传统上通过启发式方法处理问题。 通过证明和部署加权图的一些特定结构属性,在O(n log n²)时间和 O(n)空间字中有效地解决了这个问题,直到可以忽略的附加
本文介绍了一种基于神经网络的无损数据压缩算法,该算法使用循环神经网络(RNN)进行数据压缩,并使用算术编码进行解码。该算法可以在保持较高的压缩率的同时,大大减少计算复杂度,并且在合成数据集上表现良好。实验结果表明,该算法可以比传统的压缩算法(如gzip)更有效地压缩数据,并且在某些情况下,可以比最先进的算法(如CABAC)更快地压缩数据。
谈起 Serverless 计算,在技术圈热度很高 —— 所有人都在说 Serverless,大家都声称在做 Serverless,但每个 Serverless 又不一样。我们不禁想问,Serverless 是不是只是一个炒热度的空洞热门词 ? 其实不然,Serverless 作为一种更易用、低成本、免运维的通用计算服务,已经在互联网核心业务中承担重要的算力角色,适用于各种计算应用场景。也正是因为其作为通用计算支撑,场景众多,业内使用 Serverless 计算的场景覆盖广泛,随处可见。 纵观国内 Se
与网速单位一样,我们平常看到的下载速度单位是KBps,所以下载速度是带宽除以8.
选自斯坦福大学 作者:Kedar Tatwawadi 机器之心编译 参与:李泽南、黄小天 神经网络不仅可以分析、识别特征,提出预测,还可以压缩文件。斯坦福大学的研究者最近提交的论文中,循环神经网络捕捉长期依赖关系的优势被用于无损压缩任务中,这种被称为 DeepZip 的技术已在文本和基因组数据文件中得到了实验。研究人员称,其结果颇具潜力。 正在进行的大数据变革让我们收集了大量不同类型的数据,如图像、文本和音频等;新类型的数据如 3D VR 数据、用于自动驾驶的点云数据、不同类型的基因组数据等,占据着巨量的存
直播代码的直播数据处理分为五步:数据采集、编码、传输、解码和渲染。我们今天主要来说一下传输中的音视频方面的知识。
背景介绍 互联网多媒体技术的普及使数字视频得到了广泛的应用,更大分辨率、更高清晰度的视频逐渐进入人们的生活。传统视频编码标准如ITU(国际电信联盟)和ISO/IEC(国际标准化组织/国际电工委员会)共同制定的H.264/AVC标准针对大分辨率视频,如2K、4K等,压缩性能不够优良。其下一代标准高效视频编码(HEVC, High Efficiency Video Coding)编码标准相对于H.264/AVC有50%的压缩率提升,更适合大分辨率视频的压制,也因此成为目前主流的国际标准。国内自主研制的标准包括A
LiveVideoStack:张贤国你好,恭喜V265在MSU视频编码大赛取得“客观评分”两项第一、一项第二的成绩。能聊聊过去一段时间V265团队做了哪些工作吗?
npc_gzip 的论文名叫做 "Low-Resource" Text Classification: A Parameter-Free Classification Method with Compressors ,意为不需要参数,使用压缩器的文本分类方法。论文的代码也只有仅仅的十四行,就在部分数据集上取得了超越 bert 的效果。
学习、预测和压缩之间存在着密切的联系。ChatGPT的成功吸引了公众的广泛关注,并将学习与预测之间的联系推向了前沿。LLaMA和GPT-4等大型语言模型带来的主要进步是,它们能够根据已知的前几个单词(Token)来出色地预测段落中的下一个单词(Token)。
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