应使用哪个文件来生成星号，以避免g729和ulaw编解码器的代码转换？我想最小化CPU负载

为了避免g729和ulaw编解码器的代码转换并最小化CPU负载，可以使用原始音频文件来生成星号。原始音频文件是未经过任何编解码器转换的音频文件，因此不需要进行编解码器的代码转换，从而减少了CPU负载。

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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。

本帖参考T. Richter等人发表在SMPTE Motion Imaging Journal的文章JPEG-XS—A High-Quality Mezzanine Image Codec for Video Over IP。超高清（UHD）内容的生产，需要更多的带宽用来传输和交换数据；基于IP协议栈的基础架构则更多的灵活性。在生产工作流程中的母片压缩技术可以减少必要的数据传输容量，甚至可以使用旧的、支持HD的基础架构。这类编解码器设计的主要难点是满足超低延迟并且保持高质量的同时，降低设计复杂性。考虑到这一点，联合图像专家组（JPEG）委员会启动了一个名为JPEG-XS的工作组，应对此需求。本文介绍了此类编解码器的具体要求、标准题案的结果、核心实验的阶段进展，及对所选技术的一些评述。

前言 Unisphere Research和Streaming media Magazine受Harmonic资助，近期发布了一份关于视频编码器使用情况的市场调研报告。本公众号做了翻译、补充和整理。简介在2017年6月的苹果全球开发者大会上，苹果公司向动态码率自适应技术HLS规范中添加了HEVC编码的视频。苹果公司表示，HEVC可以降低分割尺寸，同时保持40％的部分具有与H.264相同的视觉质量，带来“更快的视频启动”和“更好的总体质量”。使用更高质量的编解码器也可以降低发行商的带宽成本，允许其在相同带

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。

本帖参考M. Miyazaki等人发表在SMPTE Motion Imaging Journal的文章UHDTV-2 Mezzanine Compression Codec For Miniaturized and Simplified UHD Production System，重点介绍了我们在生产应用中硬件压缩的发展。底层压缩方案经过多个编码/解码周期展现出最小的质量下降，使其适用于生产系统。Tiny Codec（TICO）编解码器采用48 Gbits / s（59.94 Hz，10 bit，4：2：2）的未压缩UHDTV-2比特流，并将其压缩以适合单个12G数字分量串行接口（SDI）电缆。该设备还可以配备IP接口。这些改变可以显着降低电缆和切换器的复杂性。

解决问题Using AVStream.codec to pass codec parameters to muxers is deprecated, use A

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。

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

在过去几十年中，视频压缩领域取得了许多进展，包括传统的视频编解码器和基于深度学习的视频编解码器。然而，很少有研究专注于使用前处理技术来提高码率-失真性能。在本文中，我们提出了一种码率-感知优化的前处理（RPP）方法。我们首先引入了一种自适应离散余弦变换损失函数，它可以节省比特率并保持必要的高频分量。此外，我们还将低级视觉领域的几种最新技术结合到我们的方法中，例如高阶退化模型、高效轻量级网络设计和图像质量评估模型。通过共同使用这些强大的技术，我们的RPP方法可以作用于AVC、HEVC和VVC等不同视频编码器，与这些传统编码器相比，平均节省16.27%的码率。在部署阶段，我们的RPP方法非常简单高效，不需要对视频编码、流媒体和解码的设置进行任何更改。每个输入帧在进入视频编码器之前只需经过一次RPP处理。此外，在我们的主观视觉质量测试中，87%的用户认为使用RPP的视频比仅使用编解码器进行压缩的视频更好或相等，而这些使用RPP的视频平均节省了约12%的比特率。我们的RPP框架已经集成到我们的视频转码服务的生产环境中，每天为数百万用户提供服务。我们的代码和模型将在论文被接受后发布。

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