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媒矿工厂

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CMCD 处理实时真实数据
CMCD(Common Media Client Data,通用媒体客户端数据)是连接用户播放器和内容分发的桥梁。CDN 每秒钟可以看见上百万个二进制信息的传递,在用户端,用户看见的是一个回放窗口里面存有最近几分钟的缓存数据可用于回放,我们想将这两种场景融合在一起,这是 CMCD 的关键点。CMCD 诞生于 Mile-High Video,我们在两年前的 Mile-High Video 会议上提议在用户请求中加入会话 ID,Dolby David 建议我们投入更多的精力将其变成一种标准。因此我们在会议结束后建立了一种原始的简单的标准,我们定义了一组结构化的键值对,将对双方都有益的媒体相关的信息从播放器传递到 CDN,通过以下三种形式:1)一组常规的头(A set of custom headers)。2)一个索引自变量(A query arg)。3)一个 JSON 对象。之所以称为常规是因为同样的数据结构可以被所有的播放器和所有的 CSDN 使用。
用户1324186
2022-05-25
1.4K0
HLS 的新特性
随着用户的增多,许多媒体公司从很多不同的角度需要多 CDN。在许多区域,对于冗余和故障转移,或者在许多高并发的大型活动中,多 CDN 可以分配和缓解负载。在多 CDN 体系结构中,流媒体服务的内容(图像、视频文件等)在不同地理区域的多个 CDN 提供商之间缓存。借助于智能负载均衡算法和在传输管道的不同点收集的数据,客户端的传入流量分布在这些多个 CDN 提供商之间,从而提供了更大的冗余和性能优势。
用户1324186
2022-05-24
1.1K0
HLS 内容转向和插页式广告规范介绍
随着用户的增多,许多媒体公司从很多不同的角度需要多 CDN。在许多区域,对于冗余和故障转移,或者在许多高并发的大型活动中,多 CDN 可以分配和缓解负载。在多 CDN 体系结构中,流媒体服务的内容(图像、视频文件等)在不同地理区域的多个 CDN 提供商之间缓存。借助于智能负载均衡算法和在传输管道的不同点收集的数据,客户端的传入流量分布在这些多个 CDN 提供商之间,从而提供了更大的冗余和性能优势。
用户1324186
2022-02-18
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使用 JPEG XS 和 AWS CDI 的云端实时视频
本次演讲主题为使用 JPEG XS 和 AWS CDI 的云端实时视频,主讲人为来自亚马逊云科技专门从事广播的首席解决方案架构师 Thomas Edwards。
用户1324186
2021-12-17
1.3K0
WebRTC 和 AV1 赋能交互式实时流媒体
本视频是 Global Video Tech Meetup:BCN 站的一场演讲,由 Millicast 的流媒体工程师 Ryan Jespersen 为我们介绍使用 WebRTC 和 AV1 的实时交互多媒体流。
用户1324186
2021-11-15
9720
使用Swift actors保护并发应用中的可变状态
本期WWDC21的演讲来自于苹果公司Swift团队的工程师,Dario Rexin。Dario会为我们介绍Swift Actor模型,并介绍Actor是如何保护Swift并发应用中的可变状态(Mutable State)的。
用户1324186
2021-07-29
1.5K0
LT码(Luby transform code)设计与分析
本文来自 BitRipple 的演讲,由CEO Michael Luby 带来,主题为LT码的设计与分析。
用户1324186
2021-07-06
1.8K0
大规模直播流的实时评测
本文是来自VES(Video Engineering Summit)2019的演讲,作者是来自于videoRx公司的CTO,Robert Reinhardt。本次演讲主要讲述对于视频提供者,如何在为用户提供视频的同时,获得观众的一些合法数据,并且使用这些数据对视频的效果进行分析。
用户1324186
2019-08-09
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机器学习创建个性化、快餐式媒体内容
付费电视服务在与运营商之外的第三方通过互联网提供(Over-The-Top,OTT)的视频点播(Video-on-Demand,VoD)服务的竞争中逐渐处于劣势,尽管电视服务运营商拥有海量的媒体内容,但是后者利用短视频和刷剧(binge-watching)的功能可以更好地迎合如今观众的需求。为了解决这个问题,一些电视服务运营商通过人工将线性的视频内容剪成视频点播的形式向用户提供简短的内容,但这通常不可行也不可扩展。而且研究表明,用户尽力去发现的新内容总是令人失望的。近些年来,机器学习算法尤其是深度学习因其在目标识别和语音识别任务中可以匹敌甚至超过专业人士的表现得到了极大的普及。
用户1324186
2018-10-25
1.1K0
AI如何用于现场直播场景
与许多产业一样,通过软件和算法辅助,电视与视频制作很可能被人工智能和机器学习所改造,而当前这些制作任务都是由人来执行。随着现场直播报道涉及的范围越来越广,而相关专业人士的数量稀缺,基于AI的影视制作技术应运而生。本文参考IBC2018荷兰广播电视展览会上最佳技术论文(AI in production: video analysis and machine learning for expanded live events coverage, Craig Wright et. al),该论文由BBC R&D完成,讨论了一个名为“Ed”的项目,以求用最少的工作人员创建近乎实时的内容。其中的一个例子是,“Ed”利用一组三架无人4K相机,生成了许多正确构图的高清图像,并可从中剪接。
用户1324186
2018-10-25
2K0
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