随着互联网的兴起和快速发展，通信方式发生了根本性的变革。传统的电话通信模式逐渐被基于Internet协议的VoIP技术所取代。VoIP技术允许音频信号数字化并将其以数据包的形式通过互联网或企业内部网络传输。这一创新不仅大大降低了通信成本，还提供了更多的通信功能和灵活性。
本次更新主要内容：Android增加是否使用FCM推送的接口，添加语音会议功能；ios实现不同模式的实时语音会议功能，添加动态更换对方实时视频显示页面的功能。 iOS SDK 更新日志 版本 V3
腾讯实时音视频（Tencent Real-Time Communication，TRTC），这是官方对TRTC的定义。
游戏语音的处理有特定的门槛，除了采集、处理、编码、传输、解码、渲染等各个环节本身需要的技术能力和经验之外，还需要很强的工程实力，解决几千种机型的适配和音频兼容性问题，以及海量高并发的处理能力。面对这些问题，腾讯多媒体实验室在服务数个亿万用户量级产品的过程中已经积累了很多经验。基于腾讯多媒体实验室技术能力开发的游戏多媒体引擎（Game Multimedia Engine），相比于市面上同类产品，有显著的优势：
研究人员最近发现一种屌炸天的攻击方法：利用苹果iOS语音服务Siri，结合信号处理中的隐写术原理，可以从越狱的iPhone和iPad中悄悄窃取数据并上传到远程服务器。 意大利国家研究委员会的Luca Caviglione和华沙理工大学的Wojciech Mazurczyk联合发表了一篇名为《理解隐藏在iOS中的信息》的学术论文。论文中描述了一种方法，只需通过三步就可以获取iOS设备中的数据。 FreeBuf科普：什么是Siri？ Siri是苹果公司在其产品iPhone4S，iPad Air及以上版本手
最早应用广播电视，主要通过卫星和电视网络，随着互联网兴起，逐步转向互联网视频点播方式
通过IP协议传输语音在企业网络和提供商环境中都带来了各种挑战。首先，存在非常高的可用性要求。但是，作为实时服务，用户也会立即注意到服务质量上的问题。特别是数据包丢失、抖动和延迟等网络质量参数对最终的语音质量有重大影响。
Auto VoIP 和 Voice VLAN 是交换机的两个功能，它们都可以处理语音流量并提高语音质量。本文将介绍自动 VoIP 与语音 VLAN工作原理、优势和差异。
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。
在直播APP开发过程中，有许多注意事项。但是，我们不能专注于客户端如何在客户端的推拉流上收集音频数据或相关内容，而是应该首先了解直播APP开发都有哪些功能以及了解直播技术的体系结构。这样，更容易理解直播技术的操作过程。
原文地址：https://dzone.com/articles/data-streaming-in-the-api-landscape
在这份论文清单中，超过75%的文章涉及深度学习和神经网络，其中卷积神经网络（CNN）的比重格外出众，而计算机视觉论文的占比也有50%。在前人优秀论文的指引下，随着TensorFlow、Theano等开源软件库的日益完善和GPU等硬件的不断发展，相信未来数据科学家和机器学习工程师的学习工作之路将是一片坦途。
在兼顾多平台的开发时，我们对EasyRTC的测试仍然没有停止。在测试EasyRTC-MCU版本期间，用户进入会议室偶尔会出现黑屏现象，但屏幕仍会间接性出画面，同时伴随闪烁问题。
演讲者作为 Twitch 的工程师，主要负责降低视频观看延时方面的工作，从而使得视频观看过程中增加交互的可能。鉴于 WebRTC 能减低延时的特点，演讲者首先将现有的视频服务框架迁移到 WebRTC 上，但结果表明，尽管经过许多优化，WebRTC 依旧没有实现预期的目标，其原因是 WebRTC 的机制中不同的数据流存在不同的优先级，例如对话语音数据有较高的优先级，而视频观看体验却不是很好，经历了一年的努力，工程师团队放弃了利用 WebRTC 实现低延时目标的愿望。
来源：将门创投 本文长度为2575字，建议阅读4分钟 本文为你介绍分布式机器学习平台的实现方法及未来研究方向。 本文选自纽约州里大学计算机系教授Murat和学生的论文，主要介绍了分布式机器学习平台的实现方法并提出了未来的研究方向。 论文>>https://www.cse.buffalo.edu/~demirbas/publications/DistMLplat.pdf 机器学习特别是深度学习为语音识别、图像识别、自然语言处理、推荐系统和搜索引擎等领域带来的革命性的突破。这些技术将会广泛用于自动驾驶、医疗
安防视频监控/视频集中存储/云存储/磁盘阵列EasyCVR平台可拓展性强、视频能力灵活、部署轻快，可支持的主流标准协议有国标GB28181、RTSP/Onvif、RTMP等，以及支持厂家私有协议与SDK接入，包括海康Ehome、海大宇等设备的SDK等。视频汇聚融合管理平台EasyCVR既具备传统安防视频监控的能力，也具备接入AI智能分析的能力，可拓展性强、视频能力灵活，能对外分发RTMP、RTSP、HTTP-FLV、WebSocket-FLV、HLS、WebRTC等视频流。
开一个gRPC学习的专题，感兴趣的一起参与，一周一篇，下一篇聊聊protocol buffer 什么是gRPC？ RPC全称(Remote Procedure Call)，远程过程调用，指的是一台计算机通过网络请求另一台计算机的上服务，从而不需要了解底层网络细节，RPC是构建在已经存在的协议（TCP/IP，HTTP等）之上的，RPC采用的是客户端，服务器模式。 gRPC是云原生计算基金会（CNCF）项目, gRPC 一开始由 google 开发，是一款语言中立、平台中立的服务间通信框架，使用gRPC可以使得
Google Translate App 以word Lens即时相机翻译黑科技与 基于云计算架构的“统计机器翻译”的强大服务后台，引爆大众关注。“CV交互+移动终端+云计算” 这一跨界结合展示了极大的潜力。
自主访问控制(DAC)是一个访问控制服务，其执行一个基于系统实体身份的安全政策和它们的授权来访问系统资源。
音频是许多物联网应用不可或缺的组成部分, 包括消费品（如扬声器、耳机、可穿戴设备），医疗设备（如助听器），自动化工业控制应用、娱乐系统和汽车的信息娱乐设备等。
DPI 全称为“Deep Packet Inspection”，称为“深度包检测”。所谓“深度”是和普通的报文分析层次相比较而言的，传统的流量和带宽管理是基于OSI L2-L4层，通过IP包头的五元组（包括源地址、目的地址、源端口、目的端口以及协议类型）信息进行分析，通常我们称此为“普通报文检测”。
HTTP/0.9 是于 1991 年提出的，主要用于学术交流，需求很简单——用来在网络之间传递 HTML 超文本的内容，所以被称为超文本传输协议。整体来看，它的实现也很简单，采用了基于请求响应的模式，从客户端发出请求，服务器返回数据。
现阶段的直播间有各种各样方式展现出多元化，直播源码的开发也是很投资人或是创业人所关心的，如今的销售市场很受欢迎，直播源码的开发设计逐渐进入大家的视野，这一时期是直播的鼎盛时期，想学好直播源码的开发，要先学会以下这两大重点模块。
近日，腾讯多媒体实验室受邀参加Audiokinetic Wwise全球巡演会。巡演会上，腾讯多媒体实验室团队展示了游戏多媒体引擎（GME）联合解决方案。该解决方案由腾讯云GME团队、腾讯多媒体实验室和Audiokinetic联合打造，面向游戏开发者提供游戏内语音通信服务，提供端到端、低延迟、高质量、高稳定、可弹性扩容、性价比高的游戏语音通信服务，接入门槛低，可帮助游戏开发者在多种游戏场景下快速搭建实时语音服务，助力游戏社交化。 (腾讯多媒体实验室高级总监商世东，在Audiokinetic Wwise巡
AI 科技评论按：在近二十年来，尤其是引入深度学习以后，语音识别取得了一系列重大突破，并一步步走向市场并搭载到消费级产品中。然而在用户体验上，「迟钝」可以算得上这些产品最大的槽点之一，这也意味着语音识别的延迟问题已经成为了该领域研究亟待解决的难点。日前，谷歌推出了基于循环神经网络变换器（RNN-T）的全神经元设备端语音识别器，能够很好地解决目前语音识别所存在的延迟难题。谷歌也将这项成果发布在了官方博客上，AI 科技评论进行编译如下。
TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。
一、背景 01 什么是实时音视频（RTC） 实时音视频（Real-Time Communication，简称RTC），从字面上理解就是实时的进行音频和视频的交流，最主要的特点就是“实时”。这里的实时性可以分为三个档次： 腾讯云实时音视频 TRTC 延时已经可以做到300ms以下，我们常见的QQ和腾讯会议上的语音通话、视频通话，都是实时音视频的应用场景。 首先，我们来了解下为什么会产生延时。以QQ为例，两个QQ用户通过外网发起语音通话，主叫方语音呼叫接听方，这个过程一般会分为两层来处理。一个是信令层
QUIC是一项由Google设计的协议，致力于将网络通信变得更快、更高效。它代表了对网络性能的追求，旨在提供更好的用户体验，但与此同时，QUIC也带来了一系列网络安全和监控方面的挑战。
UDP 是User Datagram Protocol的简称，中文名是用户数据报协议，是OSI（Open System Interconnection，开放式系统互联） 模型中一种无连接的传输层协议，提供面向事务的简单不可靠的信息传送服务。
来源：机器之心 作者：Murat Demirbas 本文长度为3149字，建议阅读5分钟 本文为你介绍分布式机器学习平台所用的设计方法及未来研究方向。 [ 导读 ]分布式机器学习是机器学习领域的一大主要研究方向。近日纽约州立大学布法罗分校计算机科学与工程教授、Petuum Inc. 顾问 Murat Demirbas 和他的两位学生一起发表了一篇对比现有分布式机器学习平台的论文，对 Spark、PMLS 和 TensorFlow 等平台的架构和性能进行了比较和介绍。Murat Demirbas 教授在论
选自muratbuffalo 作者：Murat Demirbas 机器之心编译 参与：Panda 分布式机器学习是机器学习领域的一大主要研究方向。近日纽约州立大学布法罗分校计算机科学与工程教授、Petuum Inc. 顾问 Murat Demirbas 和他的两位学生一起发表了一篇对比现有分布式机器学习平台的论文，对 Spark、PMLS 和 TensorFlow 等平台的架构和性能进行了比较和介绍。Murat Demirbas 教授在论文公布后还发表了一篇解读博客文章，机器之心对这篇文章进行了编译介绍，论
语音识别功能提供面向移动终端的语音识别能力。它基于华为智慧引擎（HUAWEI HiAI Engine）中的语音识别引擎，向开发者提供人工智能应用层API。该技术可以将语音文件、实时语音数据流转换为汉字序列，准确率达到90%以上（本地识别95%）。
近年来，国内视频监控应用发展迅猛，系统接入规模不断扩大，涌现了大量平台提供商，平台提供商的接入协议各不相同，终端制造商需要给每款终端维护提供各种不同平台的软件版本，造成了极大的资源浪费。各地视频大规模建设后，省级、国家级集中调阅，对重特大事件通过视频掌握现场并进行指挥调度的需求逐步涌现，然而不同平台间缺乏统一的互通协议。在这样的产业背景下，基于终端标准化、平台互联互通的需求，GB/T28181应运而生。GB28181标准规定了公共安全视频监控联网系统(以下简称联网系统) 的互联结构, 传输、 交换、 控制的基本要求和安全性要求, 以及控制、 传输流程和协议接口等技术要求。
到目前，h5似乎已经成为品牌宣传最重要的表现方式。h5技术开发简单，研发周期短，且成本低廉。尤其强化了web网页的表现性能，通过h5技术搭建的直播系统不仅能够在网页实现高清流畅播放，还能加入很多的交互功能。下面，我们就针对h5直播源码做一些技术扫盲。
即使商业世界仍在处理如何充分利用来自各种不同客户接触点的业务以及交易和相互作用产生的大量数据的问题，我们也看到了另一方面数据的曙光 ，即实时流数据 ，如果不是更多的话可能具有与存储和历史数据一样多的价值。
W3C和IETF在2021年1月26日宣布，Web实时通信WebRTC现已成为官方标准。这意味着WebRTC可在Web上的任何地方实现丰富，交互式，实时的语音和视频通信，从而促进全球互联。当面对全球流行的新冠病毒时，WebRTC使数十亿人在新冠状病毒流行期间能够相互联系和互动，无论使用的设备或地理位置如何。而WebRTC对现实世界的积极及时影响还在不同场景中被应用来解决新用途。比如：医疗保健和国防等领域使用WebRTC进行培训；学校已经转向虚拟学习平台；以及云游戏和社交网络使用实时流媒体和交互式广播。而W3C和IETF更关心的是WebRTC的未来发展，并共同定义了WebRTC未来的6大应用方向：文件共享、物联网、有趣的帽子、机器学习、虚拟现实游戏和视频会议。
在我们的网络中，有各种各样的流量同时传输，数据，语音，视频等。其中通话语音，视频会议等实时流量对网络的延迟，带宽相对敏感，所以就需要对其标识提高流量优先级，保证实时语音，实时视频流量。
WebRTC作为实现前端互动和实时音视频的开源项目，已经被广泛应用与行业内的各个领域。本文以WebRTC实现实时通信的完整过程为线索，结合实际问题案例讲解下常见问的的排查思路，望读完本文可以了解WebRTC实现音视频通信的过程和一般腾讯云TRTC web端问题的排障思路。
想大胆尝试机器学习？这些工具可以为你处理繁重的任务。 驾驭机器学习的13种框架 在去年，机器学习以前所未有的势头进入主流。对这股潮流起到推波助澜的不单单是成本低廉的云环境和功能更强大的GPU硬件，还有
将事件流与无服务器计算相结合，常常能产生一个高效低成本的解决方案，用于处理流数据，极大地减少了基础设施管理和维护的复杂性。这种协同作用使开发人员能更专注于应用程序逻辑，而减少对基础操作问题的关注，从而加快开发速度。
由于边缘计算能让用户在靠近物或数据源头的一侧处理工作负载，极大地提升了在云端的处理效率，因此备受用户青睐。
如果您使用过 TensorFlow 1.x，则本部分将重点介绍迁移到 TensorFlow 2.0 所需的总体概念更改。 它还将教您使用 TensorFlow 可以进行的各种 AIY 项目。 最后，本节向您展示如何将 TensorFlow Lite 与跨多个平台的低功耗设备一起使用。
在以数据为核心的 AI 时代，信息的快速和精确传递已成为构建高效系统的基石。人工智能和机器学习模型的复杂性，让各行业和企业对数据的需求稳步提升，同时，物联网设备数量也在经历爆炸式的增⻓。在这样的背景下，MQTT Broker （基于 MQTT 协议的消息服务器）作为一个关键的数据基础设施，在数据的时代正发挥着核心中枢站的作用：接收来自物联网设备、移动应用、云平台等各种来源的消息，然后将这些消息传递给目标设备或应用程序。
在现代计算机应用程序中，处理实时数据流是一项关键任务。这种数据流可以是来自传感器、网络、文件或其他源头的数据，需要即时处理并做出相应的决策。Java提供了强大的网络编程工具和库，可以用于处理实时数据流。本文将详细介绍如何使用Java进行实时数据流处理。
上图中流A和B没有依赖关系，权重分别为12和4，则A和B获取资源的比例为3/4、1/4；C依赖于D，则D需要等待C后分配资源。
★导语★ 英国演员Alexa Lee通过动捕设备实时驱动数字人Siren，这标志着实时高保真数字人技术迈向了一个新的高度。技术的进步为Siren赋予了逼真的3D形象，我们能否进而为她赋予精致的“灵魂”呢？腾讯互娱NEXT技术中心和AI Lab的研究团队携手进行了一次尝试，让Siren在没有真人驱动的情况下，自主和人类交互。虽然，该技术尚处于试验阶段，我们已经可以看到“高保真可交互虚拟人”这一领域的美好前景。值得一提的是，本次Siren AI参加SIGGRAPH Asia2018，是其首次亮相国际舞
想知道如何设计大型企业级的系统吗？在开始主要的代码开发之前，我们必须选择一种合适的体系架构，它将为我们提供所需的功能和质量属性。因此，在将它们应用到我们的设计之前，应该先了解不同的体系结构。
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