随着直播的越来越普及，我们作为用户，对直播的要求也越来越高，比如超低延时直播，且支持手机和PC端直接播放，不安装任何播放插件。那么问题来了，如何实现低延迟、秒开的直播？
近日，谷歌又推出了一款基于人工智能的音频编解码器—— SoundStream ，它是一款端到端的神经音频编解码器，可以提供更高质量的音频，同时编码不同的声音类型，包括干净的语音、嘈杂和混响的语音、音乐和环境声音。并且，谷歌宣布这是第一个支持语音和音乐的AI编解码器，同时能够在智能手机CPU上实时运行。
而刚刚被CPVR 2021接受的论文中所提出的模型，MobileHumanPose却可以同时做到又小又好。
10月30日，莫斯科国立大学（Moscow State University）公布2021年视频编码器大赛成绩（http://www.compression.ru/video/codec_comparison/2021/main_report.html），腾讯两项编码器分别在各自赛道获优异成绩： V265：当前广泛应用的H.265编码赛道上夺得全部指标第一。 VAV1：生态较好的新一代AV1编码赛道上取得全部指标第一。 【全部指标包含PSNR-MSE、PSNR-LOG、SSIM、MS-SSIM、VM
Android端的视频相关的开发，大概一直是整个Android生态，以及Android API中，最为分裂以及兼容性问题最为突出的一部分。摄像头，以及视频编码相关的API，Google一直对这方面的控制力非常差，导致不同厂商对这两个API的实现有不少差异，而且从API的设计来看，一直以来优化也相当有限，甚至有人认为这是“Android上最难用的API之一”
Lyra是谷歌公司推出的一款不惧低带宽的音频编解码器，用来实现随时随地高质量通话。
博雯 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 长久以来，三维姿态估计都在追求准确性上一路狂奔。 但精度提高的同时，也带来了计算成本的上升。 而刚刚被CVPR 2021接受的论文中所提出的模型，MobileHumanPose却可以同时做到又小又好。 还是放在手机上都能hold得住的那种。来感受一下这个feel： 这种动作的健身操也没问题： 据了解，这个模型的尺寸，只有基于ResNet-50的模型的1/7，算力达到了3.92GFLOPS。 而且平均每关节位置误差（MPJPE），也只有大约5
本文主要介绍了如何在移动端GPU上对视频进行高效的编码与解码，通过对比多种编码方式、使用GPU对视频进行硬件加速、利用GPU对视频进行实时处理、以及对视频进行高效压缩与解码，最终实现了在移动端GPU上对视频进行高效编码与解码的解决方案。
Android 直播推流流程 : 手机采集视频 / 音频数据 , 视频数据使用 H.264 编码 , 音频数据使用 AAC 编码 , 最后将音视频数据都打包到 RTMP 数据包中 , 使用 RTMP 协议上传到 RTMP 服务器中 ;
【国家市场监管总局对涉嫌哄抬价格的汽车芯片经销企业立案调查】 针对汽车芯片市场哄抬炒作、价格高企等突出问题，近日，市场监管总局根据价格监测和举报线索，对涉嫌哄抬价格的汽车芯片经销企业立案调查。 下一步，市场监管总局将持续关注芯片等重要商品市场价格秩序，进一步加大监管执法力度，严厉查处囤积居奇、哄抬价格、串通涨价等违法行为。
选自Google Research Blog 作者：Liang-Chieh Chen、Yukun Zhu 机器之心编译 参与：刘晓坤、路雪 刚刚，谷歌开源了语义图像分割模型 DeepLab-v3+，DeepLab-v3+结合了空间金字塔池化模块和编码器-解码器结构的优势，是自三年前的 DeepLab 以来的最新、性能最优的版本。 GitHub 地址：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab 语义图像分割任务是指将语义
编码结束后，调用函数speex_bits_destroy(&bits)，speex_encoder_destroy(enc_state)来销毁SpeexBits和编码器。
Q: 对 AV1 的评价？ Jian: AV1 已经存在了一段时间，我们实际上已经看到至少有一些公司开始发布产品，我所说的产品不仅仅是编码器，还有一些视频聊天服务，同时有一些公司致力于 AV1 云编码服务等。对 NETINT 来说，我们发布了我们的第一代 AV1 硬件编码器，从学术界到我们自己的一些实验和模拟，我们相信 AV1 可以在带宽受限下仍然达到很好的视频质量，相对 H.264 是很大的提升。 我们也看到 AV1 的硬件解码器供应商开始提供硬件解码支持，这将为 AV1 提供一个很好的机会去被市场接受。与此同时，AV1 也是被 HTML5 接受的下一代视频编码标准，我们相信 AV1 将会有无处不在的解码能力，这也是我们公司持续投入 AV1 的原因。
Android的视频相关的开发，大概一直是整个Android生态，以及Android API中，最为分裂以及兼容性问题最为突出的一部分。摄像头，以及视频编码相关的API，Google一直对这方面的控制力非常差，导致不同厂商对这两个API的实现有不少差异，而且从API的设计来看，一直以来优化也相当有限，甚至有人认为这是“Android上最难用的API之一” 以微信为例，我们录制一个540p的mp4文件，对于Android来说，大体上是遵循这么一个流程： ---- ---- 大体上就是从摄像头输出的YUV帧
① 视频数据回顾 : 手机使用 Camera 采集 NV21 格式的图像数据 , x264 编码库将图像数据编码成 H.264 格式的视频数据 ;
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 | 姜金元 编辑 | Alex 技术审校 | 张昊、杨海涛 本文来自OTTVerse，作者为Jan Ozer。 VVC 影音探索 #006# 聊聊VVC VVC作为国际标准于2020年7月首次发布，现在时间已经过去了18个月，让我们来看看VVC迄今为止的进展（包括许可、性能、芯片开发和测试等）。 VVC专利所有人 追求视频质量固然很好，但这个世界是靠金钱运转起来的，所以让我们从这
今年的视频开发者报告（Video Developer Report）在发布前总共收到了来自6大洲67个国家的456份调研问卷。该报告旨在对当前工业界使用的视频技术进行较为全面的梳理，并对下一年的行业发展趋势做出大致的预测。本文对该报告中的关键内容进行了整理。（注：由于调研问卷的选项可以多选，所以以下图表中的百分比之和不一定是100%）
前几篇介绍了ODrive在Windows下的使用环境搭建，驱动3508 / 5008无刷电机、TLE5012B、AS5047P的ABI编码器配置、AS5047P-SPI绝对值编码器配置。
今天为大家介绍一下音视频直播技术中的视频编码。在移动端通过Camera采集到视频数据后，我们不会直接将它发送出去。因为采集后的视频数据量非常大，比如 1280x720 分辨率的一帧数据，就有可能达到6M大小（码率越高，图像越清晰）。这6M数据如果送到网上传输，会给网络带来非常大的负担。
近日，清华 KEG 实验室与智谱 AI 联合推出了视觉 GUI Agent——CogAgent，CogAgent 是一个通用的视觉理解大模型，具备视觉问答、视觉定位（Grounding）、GUI Agent 等多种能力，可接受 1120×1120 的高分辨率图像输入。在 9 个经典的图像理解榜单上（含 VQAv2，STVQA, DocVQA，TextVQA，MM-VET，POPE 等）取得了通用能力第一的成绩，并在涵盖电脑、手机的 GUI Agent 数据集上（含 Mind2Web，AITW 等），大幅超过基于 LLM 的 Agent，取得第一。
Google最近开源了一种语音压缩的新型超低比特率编解码器，这种编码器的最大特点是基于机器学习原理，能够使用最少的数据来重建语音，这是和传统AAC和Opus编码原理的本质区别，这种基于机器学习的编码思想也逐渐应用的图像编码和视频编码上。
MediaCodec 有两种方式触发输出关键帧，一是由配置时设置的 KEY_FRAME_RATE 和KEY_I_FRAME_INTERVAL参数自动触发，二是运行过程中通过 setParameters 手动触发输出关键帧。
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随着互联网基础设施建设的发展，4G/5G/NB-IoT各种网络技术、物联网技术的大规模商用，视频随时随地可看、可控、可回溯的诉求越来越多，互联网思维、架构和技术引入进传统监控行业里，成为新形势下全终端监控的基础需求。因使用区域受限、实施成本和入口门槛高，传统监控行业和摄像机直播系统无法借力优质云资源搭建属于自己的监控云平台，客户终端出不了监控的内网，无法做到公网实时监控与录像回放，更别说用手机、微信、H5、无插件随时随地看视频了，之前的方案中我们提到的EasyNVR产品已经完全可以解决以上痛点。
https://cdn2.hubspot.net/hubfs/3411032/Premium%20Content%20PDF%20Files%20-%20whitepaper,%20case%20study,%20report,%20/Bitmovin-Video-Developer-Report-2018.pdf
原文：http://www.streamingmedia.com/Articles/Editorial/Featured-Articles/NAB-2018-Reza-Rassool-Talks-RealNetworks-HD-124400.aspx
Android音视频编码分为软编和硬编两种。所谓的硬编是用设备GPU去实现编解码，从而减轻CPU的压力，让程序更加的健壮，自然而然你就知道了软编其实就是让CPU编码（其实是在c层通过c/c++进行编码，之所以这样是因为c/c++平台上已经有很多比较好的音视频编解码库。比如著名ffmpeg,搞过音视频的相信对这个库绝对不会陌生）。那么或许你心目中有一个小小的疑问？为什么要编解码了？原因就是让数据更小便于传输。编解码就好比是压缩与解压！本文是把PCM数据硬编成ACC格式数据。如果对音频的采集不熟悉，请查阅Android 音频采集。
借助PLC中集成的运动控制功能，可以轻松高效地控制单轴和多轴驱动系统。SIMATIC 控制器和工艺模块，辅以 SINAMICS 驱动系统，提供了完美协调的产品组合。如果驱动器通过PLC的工艺对象进行定位调速工作，则它们被称为单轴。针对单轴运动控制来说，其运动需要具有高动态和重复精度高的需求，西门子的工艺对象特别适用于这样的运动过程。典型的单轴是速度轴和定位轴，例如传送带和提升定位。用户可以对机器中多个单轴的动作进行编程，以在机器中实现所需的运动。
选自Medium 作者：Harshvardhan Gupta 机器之心编译 参与：刘晓坤、路雪 去年，Facebook 发表论文《Unsupervised Machine Translation Using Monolingual Corpora Only》，提出使用单语语料库的无监督式机器翻译。近日 Medium 上一篇文章对该论文进行了解读，机器之心对此进行了编译介绍。 深度学习广泛应用于日常任务中，尤其擅长包含一定「人性」的领域，如图像识别。或许深度网络最有用的功能就是数据越多性能越好，这一点与机器
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 目录 1. 背景 2. Shopee 视频技术落地产品 3. Shopee 视频相关后台服务 3.1 直播/点播转码 3.2 直播连麦 3.3 多人会议混流 3.4 视频后台编辑 4. 高清低码 4.1 视频处理的一般流程 4.2 Shopee 高清低码优化方案 5. 性能优化 5.1 编码器端上优化 5.2 一入多出编码 东
HTML5 和 标签让我们给站点添加媒体变得简单。我们只需要设置 src 属性来识别媒体资源，包含 controls 属性让用户可以播放和暂停媒体。
随着互联网基础设施建设的发展，4G/5G/NB-IoT各种网络技术的大规模商用，视频随时随地可看、可控的诉求越来越多，互联网思维、架构和技术引入进传统监控行业里，成为新形势下全终端监控的基础需求。因使用区域受限、实施成本和入口门槛高，传统监控行业和摄像机直播系统无法借力优质云资源搭建属于自己的监控云平台，客户终端出不了监控的内网，无法做到公网实时监控与录像回放，更别说用手机、微信、H5、无插件随时随地看视频了，之前的方案中我们提到的EasyNVR产品已经完全可以解决以上痛点。
// 编者按：近年来，腾讯云在编解码领域投入了许多，不同于许多厂商基于开源方案做增强，腾讯从2017年就开始自研编解码器包括现在的AV1。LiveVideoStackCon 2022音视频技术大会上海站邀请到腾讯云香农实验室编解码器研发负责人张贤国老师，为大家介绍腾讯自研AV1编解码器。 文/张贤国 整理/LiveVideoStack 本次和大家分享的主题是《腾讯自研新一代AV1编码器》，距离我上一次2019年在LiveVideoStackCon2019北京站演讲已经过去了快三年，这次就和大家分享
📷 本文来自北京大学 教授 王荣刚 在LiveVideoStackCon 2018热身分享，并由LiveVideoStack整理而成。在分享中，王荣刚分析了视频行业的发展背景与编码标准的演进情况，并重
LiveVideoStack：宋利你好，这是您第二次接受LiveVideoStack的采访，能否聊聊最近关注的技术或话题？
选自arXiv作者：Jiaxi Gu等 机器之心编译编辑：Juniper 华为诺亚方舟实验室的研究者提出了一个大规模的中文的跨模态数据库 ——「悟空」，并在此基础上对不同的多模态预训练模型进行基准测试，有助于中文的视觉语言预训练算法开发和发展。 在大数据上预训练大规模模型，对下游任务进行微调，已经成为人工智能系统的新兴范式。BERT 和 GPT 等模型在 NLP 社区中越来越受欢迎，因为它们对广泛的下游任务甚至零样本学习任务具有很高的可迁移性，从而产生了 SOTA 性能。最近的工作，如 CLIP、ALIGN
参考论文下载：https://pan.baidu.com/s/1Er6Ybdh8Zn2-BZRykkD-Sg 提取码：wnni
原链接：http://europe.nxtbook.com/nxteu/lesommet/inbroadcast_202004/index.php#/56
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。
大家好，我是来自B站视频云技术部的技术专家叶天晓，今天和大家分享的主题是B站H.265编码器在直播和点播中的实践和应用。
写在前面：看预测论文综述时，面临这样一个问题：很多DL的方法只是会简单运用，却不是特别了解其详细原理，故针对CNN、RNN、LSTM、AutoEncoder、RBM、DBN以及DBM分别做一些简单总结，以达到了解的目的，此篇为AutoEncoder。
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。
在开放媒体联盟（Alliance for Open Media,AOMedia,AOM）中，硬件和软件开发人员共同创建了AV1标准规范。本次分享我们邀请来自谷歌的高级产品经理Roshan Baliga，他将从什么是AV1、AV1硬件的采用、AV1的开发以及商业测试、软件解码，以及其对AV1生态系统的重要性等方面来介绍AV1的硬件。
Kingma, Diederik P., and Max Welling. “Auto-encoding variational bayes.” arXiv preprint arXiv:1312.6114 (2013).
量子位 | 李林 整理编译 提到深度学习，你可能会想到认猫、认脸，或者下围棋、翻译……其实，这项技术还能用在很多你意想不到的地方。 那么，“深度学习的最新进展能带来哪些产品上的突破？” Quora上就有这样一个问题，而Google Brain的研究工程师Eric Jiang也给出一个最高赞的答案。下面就是Jiang的回答，大周末的，让我们一起来涨涨姿势： Deep Learning是指包含以下特征的一类机器学习技术： ▪ 大规模神经网络（包含百万级的自由变量）； ▪ 高性能计算（上千个并行处理器）； ▪ 大
本文以轻松幽默的语气，讲解了视频编解码的一些基本常识，并以爱奇艺为例，讲述了视频编解码技术在国内的发展以及未来的一些展望。
原文链接：http://www.chenjianqu.com/show-62.html
空间包含表示 Web 编码器的基类、表示 HTML、JavaScript 和 Url 字符编码的子类，以及表示仅允许编码特定字符、字符范围或码位的筛选器的类。
对于 2023 年的计算机视觉领域来说，「分割一切」（Segment Anything Model）是备受关注的一项研究进展。尽管SAM具有各种优势，但速度慢是其不得不提的一个缺点，端侧根本就跑不动。研究者们也提出了一些改进策略：将默认 ViT-H 图像编码器中的知识提炼到一个微小的 ViT 图像编码器中，或者使用基于 CNN 的实时架构降低用于 Segment Anything 任务的计算成本。
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