针对音箱日常工作项目开展的前期，需要快速的适配音频子模块，方便项目的声学评估和开展，期间遇到不少的问题，其中有一些细节往往会忽略掉，然而正好是问题的所在。在此背景下，遇到问题一步一步梳理，方便快速的定位出问题所在 。
ALSA 是 Advanced Linux Sound Architecture，高级Linux声音架构的简称,它在Linux操作系统上提供了音频和MIDI（Musical Instrument Digital Interface，音乐设备数字化接口）的支持。在2.6系列内核中，ALSA已经成为默认的声音子系统，用来替换2.4系列内核中的OSS（Open Sound System，开放声音系统）。
Allwinner 硬件平台R6, R7s, R11, R16, R18, R30, R58, R328, R332, R333, R311, MR133, T7, R329, MR813, R818, R818B, R528, H133, V853, F133。
我们知道，asoc框架里面主要包含machine codec platform 这三大部分:
ASoC--ALSA System on Chip ，是建立在标准ALSA驱动层上，为了更好地支持嵌入式处理器和移动设备中的音频Codec的一套软件体系。在ASoc出现之前，内核对于SoC中的音频已经有部分的支持，不过会有一些局限性：
采样就是把模拟信号数字化的过程，不仅仅是音频需要采样，所有的模拟信号都需要通过采样转换为可以用0101来表示的数字信号，示意图如下所示：
实际项目的调试中，往往需要快速修改驱动芯片(只针对IIC通讯)中对应寄存器的值，传统的方式一般是编译驱动 -> 烧录固件 -> 测试，而这样的方式往往很繁琐。这里介绍使用i2c-tools快速修改驱动芯片的寄存器方式1
ASOC的出现是为了让Codec独立于CPU，减少和CPU之间的耦合，这样同一个Codec驱动无需修改就可以适用任何一款平台。还是以下图做参考例子:
继上一篇文章：高通Audio中ASOC的machine驱动（一） ASOC的出现是为了让codec独立于CPU，减少和CPU之间的耦合，这样同一个codec驱动就无需修改就可以匹配任何一款平台。 在M
每一个带有音频播放的产品，设备初期的时候都会调试设备的EQ参数。EQ通过将声音中各频率的组成泛音等级加以修改，专为某一类音乐进行优化，增强人们的感觉。常见包括：正常、摇滚、流行、舞曲、古典、柔和、爵士、金属、重低音和自定义。1
此处还需引入之前说过的话: 新事物的出现必然是为了解决旧事物中的不足。这句话在现实生活中和程序世界中道理一样。ASOC的出现就是为了解决ALSA无法解决的问题。ALSA到底存在什么问题？ 以及ASOC会以怎样的方式去解决ALSA存在的问题？
Logstash与Elasticsearch的安装就不多说了，我之前有两篇文章写的比较详细了ElasticSearch + Logstash + Kibana 搭建笔记 和 Filebeat+Logstash+ElasticSearch+Kibana搭建Apache访问日志解析平台。
多媒体应用程序是典型的资源密集型应用，因此优化多媒体应用程序至关重要，这也是使用视频处理专用硬件加速的初衷。作为回报，这允许整个系统更加有效地运行（以达到最佳性能）。 但是为了支持硬件加速，软件开发厂商面临着各种挑战：一个是存在潜在的系统性能风险问题；此外，软件开发商一直也因为要面对各种硬件架构的复杂性而苦苦挣扎，并需要维护不同的代码路径来支持不同的架构和不同的方案。优化这类代码，耗时费力。想想你可能需要面对不同的操作系统，诸如Linux，Windows，macOS，Android，iOS，ChromeOS；需要面对不同的硬件厂商，诸如Intel，NVIDIA，AMD，ARM，TI, Broadcom……，因此，提供一个通用且完整的跨平台，跨硬件厂商的多媒体硬件加速方案显得价值非凡。
FFMPEG是目前流行且开源跨平台音视频流处理的框架级解决方案。其功能强大，从音视频记录、编解码、转码、复用、过滤到流化输出，FFMPEG的命令行工具都能高效处理。
FFmpeg是一款开源软件，用于生成处理多媒体数据的各类库和程序。FFmpeg可以转码、处理视频和图 片（调整视频、图片大小，去噪等）、打包、传输及播放视频。作为最受欢迎的视频和图像处理软件， 早已经被各行各业的不同公司所广泛使用。
Apache Mina是一个网络应用框架，简化用户开发高性能、高可扩展性的网络应用程序的难度。Mina提供了一个抽象的事件驱动的异步API，通过Java NIO实现各种传输协议如TCP/IP和UDP/IP。
自从快直播传输层SDK发布以来，越来越多的客户通过快直播传输层SDK libLebConnection接入，其接入便捷性受到客户的肯定。libLebConnection和相应的WebRTC Demuxer实现了多个版本的迭代优化，主要有下面4点： 追求极致性能，提升首帧、开播成功率和卡顿等QoS指标。 提升SDK的易用性、稳定性和完备性。 打磨瘦身，SDK体积减少30%，实现ARM64打包增量不超过500K。 实现Android、iOS、Windows、Linux和Mac全终端平台覆盖。 前面我们已
大家好！我是赵军，现就职于英特尔的DCG从事基于FFmpeg的硬件优化工作，两年多前加入FFmpeg社区，2018年4月成为FFmpeg的其中的一个FFmpeg Maintainer，主要负责FFmpeg的硬件优化工作。
2、在已经存在驱动文件中搜索”DEVICE_ATTR”关键字，如果存在，直接参考已经存在的方法添加一个即可，如下：
大家好，今天与大家分享的主题是FFmpeg在 Intel GPU上的硬件加速与优化。
在ASOC小节中描述了整个ASOC的架构，其中Machine是ASOC架构中的关键部件，没有Machine部件，单独的Codec和Platform是无法工作的。因此本节则先从Machine部分开始，那应该如何开始呢？ 答案当然是从代码入手，先进入ASOC在kernel中的位置: kernel/sound/soc下
压缩方式选择时重点考虑：压缩/解压缩速度、压缩率（压缩后存储大小）、压缩后是否 可以支持切片。
行车记录这个设备相信大家应该都不陌生，它的功能主要是记录车辆行驶途中的影像及声音。
HTTPSession 中包含HTTPCodec ，HTTPCodec用来在 HTTPMessage(Request/Response) 和 字节流之间做转换（就是解析/序列化）。
ASoC被分为Machine、Platform和Codec三大部分，其中的Machine驱动负责Platform和Codec之间的耦合以及部分和设备或板子特定的代码，再次引用上一节的内容：Machine驱动负责处理机器特有的一些控件和音频事件（例如，当播放音频时，需要先行打开一个放大器）；单独的Platform和Codec驱动是不能工作的，它必须由Machine驱动把它们结合在一起才能完成整个设备的音频处理工作。 ASoC的一切都从Machine驱动开始，包括声卡的注册，绑定Platform和Codec驱动
保持更新版本迁移至 - Docker - 基于NVIDIA-Docker的Caffe-GPU环境搭建
如果用一句话来形容MSU2019年度视频编码大赛，那就是国内企业的进一步崛起，不仅有华为、腾讯两大巨头，还有Bytedance和Visionular这样的新锐，还有UCodec、sz265这些常客。不过也看到Intel和金山的缺席，LiveVideoStack向这两家企业发出采访邀请，但并未得到反馈。
ELK是一种流行的开源日志收集、存储、搜索和分析解决方案，它由Elasticsearch、Logstash和Kibana三个组件组成。在Docker环境中，使用ELK可以收集和分析容器日志，以便更好地了解应用程序的状态和运行情况。
Asterisk是一个开源专用交换机（PBX）服务器，它使用会话发起协议（SIP）来路由和管理电话呼叫。值得注意的功能包括客户服务队列，待机音乐，电话会议和电话录音等。
上一篇文章写道直接将视频流保存裸流到文件，尽管裸流文件有一定的好处，但是 毕竟大部分用户需要的不是裸流而是MP4视频文件，所以需要将视频流保存成MP4文件，毕竟电脑上的播放器包括默认的播放器，可以直接播放MP4文件，而未必能播放裸流文件，裸流文件需要安装K-Lite解码器才行，关于ffmpeg解码保存成MP4文件，有两种处理方式，一种是先保存成裸流，然后开个后台线程，当裸流文件保存完成以后，自动触发H264转MP4的命令执行，也可以很快的完成转换，另外一种方法就是直接解码的时候保存成MP4文件，两种方法都可以，一般建议后者。
NET Core越来越受欢迎，因为它具有在多个平台上运行的原始.NET Framework的强大功能。Kafka正迅速成为软件行业的标准消息传递技术。这篇文章简单介绍了如何使用.NET(Core)和Kafka实现NLog的Target。
接着添加模块（驱动）黑名单，即让GPU设备在下次系统启动之后不使用这些驱动，把设备腾出来给vfio驱动用：
1.解决Win平台中文显示 1.1首先解决win平台上中文显示乱码问题 1)首先查看qt creator的编码格式 通过->编辑->选择编码 查看. 2)如果qt creator的编码格式是utf8,并且项目里的汉字是utf8类型时 需要添加头文件: #include <QTextCodec> 在main()函数加入: QTextCodec *codec = QTextCodec::codecForName("utf8"); QTextCodec::setCodecForTr(codec);
所以需要转换，压缩，但是不能降低太多的分辨率。 这里我的御用视频编辑师推荐了一款非常轻量级的命令行工具FFmpeg可以做到，下面是FFmpeg的简短介绍： FFmpeg 是一个自由软件，可以运行音频和视频多种格式的录影、转换、流功能，包含了libavcodec——这是一个用于多个项目中音频和视频的解码器库，以及libavformat——一个音频与视频格式转换库。 “FFmpeg”这个单词中的“FF”指的是“Fast Forward”。
2021 年，Facebook 将「元宇宙（metaverse）」作为公司主营业务，并将公司名称更改为 Meta。然而，这一年，随着 ChatGPT 的横空出世，生成式 AI 成为一个新的研究趋势，很多科技公司都将生成式 AI 作为公司重要研发业务。但 Meta 一直没有停止 VR/AR 的研究步伐。
Control接口主要让用户空间的应用程序（alsa-lib）可以访问和控制音频codec芯片中的多路开关，滑动控件等。对于Mixer（混音）来说，Control接口显得尤为重要，从ALSA 0.9.x版本开始，所有的mixer工作都是通过control接口的API来实现的。
MediaCodec是Google在Android API 16之后推出的用于音视频编解码的一套偏底层的API，可以直接利用硬件以加速视频的编解码处理。MediaCodec的概念中，一般而言，编解码器处理输入数据并生成输出数据。它异步处理数据并使用一组输入和输出缓冲区。在简单的层面上，需要请求（或接收）一个空输入缓冲区，填充数据并将其发送到编解码器进行处理。编解码器使用数据并将其转换为其空的输出缓冲区之一。最后，你请求（或接收）一个填充的输出缓冲区，消耗其内容并将其释放回编解码器。
下载地址: https://www.videolan.org/developers/x264.html
在上一篇文章中，我们重点介绍了widget、path、route之间的关系及其widget的注册； http://www.cnblogs.com/linhaostudy/p/8509899.html 在最后一章中，我们已经简单介绍了snd_soc_dapm_new_controls函数用来创建widget。 实际上，这个函数只是创建widget的第一步，它为每一个widget分配内存，初始化； 要使widget之间具备连接能力，我们还需要第二个函数snd_soc_dapm_new_widgets：这个函数会
本文是一篇Rust基础文章，如果下面的问题对你不是问题，就不要浪费时间阅读这篇文章了，做些更有意义的事情吧。
Android的大多数漏洞都发生在多媒体和蓝牙组件中。释放后使用（UAF），整数溢出和越界（OOB）读/写构成漏洞的90％，其中OOB是最常见的漏洞。
window下文件一般为GBK格式文件,而Linux系统下文件一般为UTF8文件,当文件读取格式不匹配时,读取到的数据显示为乱码,所以需要转码． GBK格式文件读取 QFile file("GBK.txt"); file.open(QFile::ReadOnly | QFile::Text); QTextCodec *codec = QTextCodec::codecForName("GBK"); QString content = codec->toUnicode(file.readAll()); qDe
1、 StageFright介绍 Android froyo版本号多媒体引擎做了变动，新加入�了stagefright框架，而且默认情况android选择stagefright，并没有全然抛弃opencore，主要是做了一个OMX层，不过对 opencore的omx-component部分做了引用。stagefright是在MediaPlayerService这一层加入的，和opencore是并列的。Stagefright在 Android中是以shared library的形式存在(libstagefright.so)，当中的module — AwesomePlayer可用来播放video/audio。 AwesomePlayer提供很多API，能够让上层的应用程序(Java/JNI)来调用。
本文详细记录在NXP I.MX6ULL+Linux平台下进行WM8960音频芯片移植的过程，其他平台操作方法类似，希望为大家提供帮助。
关于Linux下X264和FFMPEG库的编译安装方法参考这里：https://blog.csdn.net/xiaolong1126626497/article/details/104919095
AI Codec，NPU硬件加速 Topic 《基于AI和NPU的Codec变革》 孔德辉 中兴微电子 多媒体技术总监 伴随通信容量（包括5G以及千兆有线网络）的发展，高带宽为更多用户接入超高清视频提供了可能。但是随着用户数量的增加，高质量的压缩方案也是变得更迫切，而边缘计算平台的性能提升也为解码增强提供了算力支持。AI算法的进步则提供了更丰富的计算方式。 本次分享包括三个部分：第一部分介绍Codec在不同场景下的需求，以及使用基于混合编码策略的困境；第二部分重点分析AI-Codec的发展思路，带来的收
少说废话，每一步都经过验证： 1. 首先查看一下当前使用的linux版本: gxjun@gxjun:~$ uname -r 4.8.0-59-generic 2. 将360wifi插入PC的USB中，然后输入： gxjun@gxjun:~$ lsusb Bus 002 Device 001: ID 1d6b:0003 Linux Foundation 3.0 root hub Bus 001 Device 003: ID 09da:c10a A4Tech Co., Ltd. Bus 0
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