上次我们回顾了Content Aware ABR的使用场景和基本原理，并梳理了Netflix的per-title和per-chunk技术相关研究进展。本文将主要介绍YouTube关于ABR的一些研究进
小编这次分享主要是视频相关的专项测试，音频相关的暂不涉及。 我们直接切入正题，关于视频通话质量对比，需要一些对比项，这里是从以下5个方面进行数据对比：码率、帧率、分辨率、清晰度、时延。 接下来我分别介绍一下这5个方面。 ▽ 码率 数据传输时单位时间内传送的数据位数，单位是kbps，即千位每秒。码率越高对应着传输能力越强，视频精度会越高。 帧率 帧率是用于测量显示帧数的量度，简称fps。每秒的帧数表示处理器处理时每秒钟能够更新的次数，高的帧率可以得到更流畅、更逼真的动画。 分辨率/清晰度 这个两个指标代表着
导语 | 本文为大家详细解读一下WebRTC中Sender Side BWE的实现。文章中引用的WebRTC代码基于master，commit：f412945f05ce1ac372a7dad77d85498d23deaae源码分析。 背景介绍 BWE（Bandwidth Estimation）可能是WebRTC视频引擎中最关键的模块了。BWE模块决定视频通讯中可以发送多大码率视频不会使网络拥塞，防止视频通讯质量下降。 早期的带宽评估算法比较简单，大多是基于丢包来估计，基本的策略是逐步增加发送的数据量，直到
早期电视台在传输节目信息时，由于带宽有限，于是想在带宽不变的情况下，增加图像的分辨率，让画面看起来更清晰，于是就采用隔行扫描的方式，如下图所示[1]，第一帧扫描奇数行的数据，第二帧扫描偶数行的数据，交替进行。由于视觉暂留，在人眼看来就是完整的视频图像。
每当大型活动和赛事来临, 对于视频平台来说, 高涨的不仅仅是人气, 还有大流量视频分发上的挑战，虽然有CDN平台，但流量突发，很可能会遇到意想不到的问题。这是因为突发流量，骨干网就会有瓶颈，若是预估不准、CDN资源准备不足，还会伴有更严重的视频分发质量问题。 P2P则是解决这个问题的良方，自古至今还没有那个系统可以宣称能很好地抗突发，除了P2P是一个例外，它宣称：看的人越多，效果越好。 众所周知，欲想P2P，必须得经过三步： 按照固定格式分割数据切片，这将是点对点对等网络相互分享的最小数据单元； 连接
ffmpeg命令- 用于转码的应用程序, 也可以从url/现场音频/视频源抓取输入源
本文讲述架构平台部 TVideo平台从资源，链路、缓存、接入进行调优，有效解决4k高码率视频的二次缓冲问题。
原文链接 / https://blog.addpipe.com/typical-video-bitrates-with-html-media-capture-and-mediastream-recording-api/
其实在TSINGSEE青犀视频智能分析平台中，不管是EasyNVR还是EasyGBS，分辨率和码率都对播放的流畅度有着重要影响。
文 / Pratima Ashok Dhuldhule & Darshan Datt K. S.
事实上，如何感知网络环境的变化并作出合理的码率调整并非易事。目前很多视频播放的客户端都提供了几种码率档位（标清、高清、超清、蓝光等）供用户自主选择，在网络环境好时用户可以自主切到高码率档位，网络环境差时切到低码率档位。
快速开始：https://cloud.tencent.com/document/product/584/9457
大家好，本次分享我将结合芒果TV音视频技术研发团队的实践，对主观感兴趣区域的视频编码技术进行详细解析。内容包括以上四个部分，其中会重点介绍我们在主观感兴趣区域编码工程化中遇到的一些问题与思考。
在线“看片”时，我们经常会遇到这些事情：视频画面突然卡住进入缓冲状态或者视频画面突然变得模糊而不忍直视。这些事情的背后很可能是网络环境突然变差了导致下载速度很慢，也可能是码率调整算法没有对当前环境做出合理的决策导致。 事实上，如何感知网络环境的变化并作出合理的码率调整并非易事。目前很多视频播放的客户端都提供了几种码率档位（标清、高清、超清、蓝光等）供用户自主选择，在网络环境好时用户可以自主切到高码率档位，网络环境差时切到低码率档位。 当然，有些主流的视频播放客户端也提供了自适应（自动）这个选项，比如Y
亲宝宝为广大用户提供家人共享的私密空间记录孩子的成长历程，能够将宝宝的成长过程清晰地进行记录并能够保持优质画质进行分享是亲宝宝的核心需求。2021年7月亲宝宝开始通过数据万象提供的媒体处理服务提升视频内容的清晰度与可观赏性，适配亲宝宝广大用户的各类型观看终端，大幅优化用户体验，运用科技的力量加强亲情的纽带。 在此期间，数据万象 CI 团队不断根据亲宝宝的业务场景对视频处理相关策略进行调优，通过智能场景识别，动态编码，精准的码率控制模型，为点播等场景以更低码率(平均节省45%)提供更低码率的服务，综合实时视频
前些时间，我在知识星球上创建了一个音视频技术社群：关键帧的音视频开发圈，在这里群友们会一起做一些打卡任务。比如：周期性地整理音视频相关的面试题，汇集一份音视频面试题集锦，你可以看看这个合集：音视频面试题集锦。再比如：循序渐进地归纳总结音视频技术知识，绘制一幅音视频知识图谱，你可以看看这个合集：音视频知识图谱。
在这个内容为王的时代，创意非常重要，但画面质量更是不可忽视。清晰明朗的画面说不定就是自媒体成功获取流量、粉丝驻足观看的关键因素，对于专业媒体来说，画面质量更是基本功。而要保证画面质量，天时地利人和，甚至还有高端设备缺一不可，可谓不简单矣。
好多开发者一直反馈，Windows平台，做个推屏或者推摄像头，推RTMP或者RTSP出去，不知道哪些功能是必须的，哪些设计是可有可无的，还有就是，不知道如何选技术方案，以下是基于我们设计的Windows平台RTSP、RTMP直播推送模块，设计和使用说明，供大家参考。
前言 你是否遇到过这样的场景：兴致勃勃地观看心爱的视频，正当到了激动人心的高潮部分，却突然因为网速过差被迫陷入“转圈圈”的人生以及社会的大思考中。又或者是身为网速畅通无阻的vip玩家，却因为视频只有低劣画质而仰天长叹，为这尊贵的网络资源无用武之地感到惋惜。 以上种种，是否是你所遇到的视频网站的各种痛点缩影？如果是，那么福音来啦！本期 COS 音视频实践，将利用对象存储（Cloud Object Storage，COS）数据处理基于数据万象 CI 提供的HLS 自适应多码率功能，助你播放多清晰度视频，
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 ---- 翻译、编辑：Alex 技术审校：赵军 本文来自OTTVerse，作者为Krishna Rao Vijayanagar。 Per-Title编码 Easy-Tech #036# Per-Title（按主题）编码是指为了节省码率、存储空间以及ABR传输带宽为每部电影（基于其独特的空间和时间属性以及复杂度）调整ABR码率阶梯（bitrate ladder）。换言之，Per-Title
在这个内容为王的时代，创意非常重要，但画面质量更是不可忽视。清晰明朗的画面说不定就是自媒体成功获取流量、粉丝驻足观看的关键因素，对于专业媒体来说，画面质量更是基本功。而要保证画面质量，天时地利人和，甚至还有高端设备缺一不可，可谓不简单矣。 在这样的环境下，数据万象 CI 推出了 COS+音视频一站式的视频质量优化方案，数据万象在数据工作流中提供了极速高清能力，极速高清媒体处理能力通过智能场景识别、动态编码，精准的码率控制模型，为点播等场景以更低码率(平均节省45%)提供更低码率的服务，综合实时视频画
官方SDK中提供了可复用的UI和封装了TRTCCloud的model，具体位置见下图。
本文简要介绍了基于强化学习的码率自适应算法，在实践预研验证和分析的基础上，将该AI算法模型应用于实际项目。
视频在线观看的用户体验是视频行业差异化的一个关键点，而自适应码流技术便是其中的关键技术。本周的技术解码就由楚雄老师带大家玩转视频播放，解码自适应码流技术. 随着泛娱乐行业的兴起，音视频服务已经逐渐成为人们生活不可或缺的部分，Cisco Study指出截止2019年，音视频已经占据了互联网上80%以上的流量。 Statista 对 2017-2022 年的全球音视频流量进行了预估，结果表明在未来的 2-3年内视频产业将继续保持强劲的增长趋势。在如此巨大的流量下，各视频厂商也在积极探索视频产业的盈
在本系列前面的帖子中，我们梳理了Netflix、YouTube和Beamr在ABR方面的一些进展，本文将简要介绍一下编码优化领域的另一位成员—EuclidIQ的技术动态。 为了在有限带宽和较低成本开销
很生气！！！我才刚落地，就因游戏界面糊了一下，阻止了我捡枪的步伐，就被不知道从哪蹿出来的家伙给打死了！！！瞬间落地成盒！！！
一旦设置了码率，调用setVideoQuality:adjustBitrate:adjustResolution（推荐这个方法）
以原始视频为参考，将转码后的视频与原始视频进行对比是评价视频质量的一类方法，这类方法属于视频质量评测中的全参考方法，精确性较高。一段视频由大量的视频帧组成，如果原始视频和转码后视频的每一帧都是同步的，可以从两个视频中各取对应的一帧，对这两帧进行比较，使用一些算法去统计、评估两个视频的差异，进而得到一些客观上的指标。目前常见的全参考评测指标有峰值信噪比（Peak signal-to-noise ratio，PSNR）、结构相似性（Structural Similarity，SSIM）、视频多方法评估融合（Video Multimethod Assessment Fusion，VMAF） 等，一些开源的媒体处理库（如 FFmpeg）提供了这些指标的计算方式。
SVT-AV1 在 2020年 8月已经被 AOM Sorftware Implementation Working Group （SIWG） 采用为参考软件，并且已经开源。
有些朋友在使用腾讯云直播时，出现花屏，影响了客户体验。特别是最近有朋友做游戏直播，对局过程中花屏，真的是让观众十分着急。难道是直播的打开方式不对？
当记忆体容量过大时，位元组这个单位就不够用，因此就有千位元组的单位 KB 出现，以下乃个记忆体计算单位之间的相关性：
阴天，在不开灯的房间，所有思绪都一点一点沉淀~~在这个没有“精神鸦片”的周末，不如到视频网站找点儿短片消遣一下；正当我兴致勃勃的将视频下载完成之后，准备捧着爆米花开启愉快的周末之旅时，却发现视频无法正常播放，这心情当时就不美丽了，
据思科统计数据，互联网视频流在网络带宽中占有很大份额，到2022年将增长到消费互联网流量的82%以上。视频服务已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
在本系列前面的帖子中，我们连续梳理了Netflix、YouTube、Beamr、EuclidIQ、Bitmovin、Harmonic、V-Nova及Cisco在CAE(Content Aware En
前言 随着互联网的发展以及智能终端的普及，视频已成为用户获取信息、休闲娱乐的重要媒体渠道。原始视频的信息数据量往往很大，对网络传输及本地存储都带来了很大的挑战，可以通过视频编解码器对原始视频进行压缩和解压处理，达到快速的传输和存储的效果。 目前广泛应用的H.264视频编码标准于2003年发布，并在之后的十年内得到了极大的普及，随后，H.265视频编码标准也于2013年首推，但它的普及却是困难重重，主要原因是专利收费主体不明及标准太高。直到现在，市面上仍有很多视频类应用采用H.264来进行压缩，可以说，
孙龙波，携程内容信息研发部 Native 开发 leader。目前主要负责携程攻略，行程，视频直播等项目的前端开发和团队管理。
1 . 图像采集显示组件 : 布局文件中添加 SurfaceView , 用于在该 SurfaceView 组件中预览 Camera 采集的图像数据 ;
新知系列课程第二季来啦！去年的系列课，我们为大家介绍了直播、RTC、IM、媒体处理等音视频通信技术，这一次，我们将继续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。今天，我们邀请到了腾讯云音视频技术导师——侯文祯，他将结合工作中实际遇到的一些案例，为大家介绍直播卡顿问题的成因，以及它的优化解决方案。本周四晚7点（6月30日）我们将继续邀请技术大佬，以直播的形式为大家带来媒体处理方面的干货分享，各位可以点击文末「阅读原文」预约观看。 本期内容主要包括四个方面：直播链路监控、卡顿质量
本文是来自 Bitmovin 的 视频编码工程师 Christian Feldmann 在 Demuxed 2020上的演讲，主题是“HRD 假想参考解码器，或vbv-bitrate不是比特率”。
本文记录用 FFmpeg 获取视频流+音频流的信息（编码格式、分辨率、帧率、播放时长…），所用的工程基于上个博客编译成功的工程：使用FFmpeg4.3.1的SDK官方开发包编译ffmpeg.c
直播软件开发常用的流媒体协议主要有 HTTP 渐进下载和基于 RTSP/RTP 的实时流媒体协议，这二种基本是完全不同的东西
大家好，我是吴晓然。本次将为大家介绍基于QoE的实时视频编码优化探索。实时音视频的传输框架大同小异，虽然不同厂商在一些技术细节的打磨上略有差异，但都有一个共同的目标那就是QoE——用户体验质量。那么其根本原因何在？
QP，Quantizer Parameter，量化参数，表明了图像空间细节的压缩情况。QP 值在一定程度上决定了图像质量。
5月20号，在LiveVideoStack音视频技术社区举办的WebRTCon 2018大会上，上海交通大学图像所宋利教授在WebRTC与Codec专题作为出品人分享了关于视频编码优化方面的思考和看法。下面将介绍本次分享的主要内容。
导语 | 本文将解读WebRTC中Pacer算法的实现。WebRTC有两套Pacer算法：TaskQueuePacedSender、PacedSender。本文仅介绍PacedSender的实现。（文章中引用的WebRTC代码基于master，commit：3f412945f05ce1ac372a7dad77d85498d23deaae源码分析） 背景介绍 若仅仅发送音频数据，不需要Pacer模块。 一帧音频数据本身不大，不会超过以太网的最大报文长度。一个RTP报文可以搞定，按照打包时长的节奏发送就可以。
导语 | WebRTC真是一套让人既爱又恨的开源代码。一方面，WebRTC里面有一套很完善很系统的QoS策略。但另一方面，WebRTC代码庞大且版本更新迭代特别快，代码的阅读和学习难度很大。为了方便大家学习了解，我们在这里对WebRTC的QoS思想及算法实现做了一些梳理总结，以系列分享的方式呈现给大家，供大家参考。 概述 目前总结出WebRTC用于提升QoS的方法有：NACK、FEC、SVC、JitterBuffer、IDR Request、Pacer、Sender Side BWE、Probe、VFR（
导语 | 本文介绍了DASH协议，并分享了腾讯云直播系统在DASH协议功能实现和灰度验证中积累的经验、遇到的问题以及解决的思路。 - 协议介绍 - 在对海外各大OTT流媒体平台的调研中，我们可以了解到海外流媒体常用的协议有Facebook、Twitch等平台使用的、由Apple提出的HLS协议，微软在其名下各个平台上使用的、由其制定的MSS协议以及Adobe为各大企业提供媒体服务支持时使用的、其制定的HDS协议等等。 因此在海外音视频领域的流媒体协议应用中，各种协议五花八门。而为了在
用户可将剪辑出来的视频保存为独立视频，不受原始直播录制的影响，可对其进行转码、分发播放、在线剪辑等二次处理，独立管理。
在 YUV 到 RGB 的转换公式中，U 和 V 分量减去 0.5 的原因与 YUV 颜色空间的编码方式有关。YUV 格式通常用于视频压缩，其中 Y 代表亮度（luminance），而 U 和 V 代表色度（chrominance），也就是颜色信息。在某些 YUV 格式中，U 和 V 的取值范围是标准化的，例如在 8 位颜色深度中，U 和 V 的取值范围是从 -128 到 127。这种表示方法将色度的中心点设在了 0，使得色度信号可以表示正负偏差。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
云直播
对象存储
