随着抖音的爆火，短视频APP走进人们的视野，无论男女老少似乎都能从其中找到乐趣，来作为繁忙工作生活之中的消遣，但短视频APP是如何开发的呢？它又面临哪些架构问题？今天我们就来一起看一下。
语音直播，简单来说就是实时声音播放的意思。语音直播区别与视频直播，它没有主播的画面，仅以主播的声音为载体实时播出，但大家一样可以使用文字互动。
一、正文 目前正在做一个视频处理相关的项目。项目的技术栈是这样的，UI层采用Qt来实现基本的数据展示和交互，底层音视频采用的是一套基于FFmpeg的视频处理框架。这是一套类似Microsoft Media Foundation的处理框架，采用管道流进行架构，解复用、解码、复用、编码及用户自定义操作都采用Filter组件来实现，灵活度和可扩展性都比较好。（基本上常用音视频处理框架都采用了这一架构，如Microsoft Media Foundation, DirectShow Filter, gstream
近期想了解一下 IOS 下是如何进行音视频采集和渲染的。在学习一门新的知识时，很多人都有自己的学习方法，有的是买书学习，有的是看论坛等等不一而终。我的学习习惯是直接找一个比较好的开源项目，去分析它的代码。这样即可以了解到新的知识，又可以知道该如何编写正确的代码。自己的一点小心得哈。
随着在线教育网站、视频媒体平台、网络电视平台的发展，支持根据网络带宽自动切换多分辨率规格的视频播放需求日益增多。自适应码流可以很好地支持这种场景，从低分辨率开始播放，随后根据网络带宽情况选择相应的分辨率规格进行播放，提供秒开、高清、无卡顿的播放体验。本篇将以腾讯云点播为例，给大家介绍下自适应码流的使用，转出多种分辨率效果如下：
随着社会的发展，音视频技术在电商运营中占据的位置越来越重要。不仅时代在进步，音视频技术也在前进。本次LiveVideoStackCon 2021 上海站中，我们邀请到了淘系技术的陈颖老师为我们分享淘系内容电商技术的过去、现在及其未来展望。
正文字数：4204 阅读时长：6分钟 AI就像一个加速器，正在渗透在多媒体应用的方方面面，改进甚至颠覆传统的图像视频处理方法。本文整理自腾讯云高级研发工程师刘兆瑞在LiveVideoStackCon 2020北京站上的演讲，将从超低码率压缩场景下AI技术在前置处理中的优化、AI技术的画质修复探索以及智能编辑场景的落地实践三个方面展开。 文 / 刘兆瑞 整理 / LiveVideoStack 大家好，首先非常荣幸有机会收到LiveVideoStack邀请来和大家分享腾讯视频云在AI视觉上的落地实践与
直播代码的直播数据处理分为五步：数据采集、编码、传输、解码和渲染。我们今天主要来说一下传输中的音视频方面的知识。
大家好，我是来自美摄科技公司的刘路伟，这次与大家分享的主题是美摄SDK如何帮助客户打造完善的音视频解决方案。我会分为两个部分来讲解，一个就是美摄能够做到什么事情；二是从技术层面如何实现这些事情。
大家好，我是袁振，现在就职于网易云信，主要负责视频后处理算法的开发和研究。今天我将和大家分享AI驱动的超分辨技术应用现状，主要是结合我之前的研究方向，以及当前的业务需求，来向大家分享一下基于深度学习的超分技术在RTC领域落地应用所面临的一些机遇和挑战。
互动直播、线上会议、在线医疗和在线教育是实时音视频技术应用的重要场景，而这些场景对高可用、高可靠、低延时有着苛刻的要求，很多团队在音视频产品开发过程中会遇到各种各样的问题。例如：流畅性，如果在视频过程中频繁卡顿，基本上就很难有良好的互动；回声消除，经过环境反射被麦克风重新采集并传输，这也会影响互动效果；国内外互通，越来越多的产品选择出海，海内外互通也是技术上需要解决的点；海量并发，这对音视频产品的抗压能力而言是很大的挑战。 5 月 29 日，在 「QCon 北京全球软件开发大会」上，由声网 Agora 技术
今天的新知系列课，我们邀请到了来自腾讯明眸·极速高清团队的技术导师 —— 刘兆瑞，为大家介绍腾讯云音视频在视频编码优化以及工程落地上的一些新的方向。本次分享分为4个部分，包括当前媒体处理的行业趋势 ，腾讯明眸产品介绍，腾讯明眸·极速高清技术方案及其优化演进之路以及极速高清方案的未来发展之路。 本周五晚上7：30，我们将会在腾讯云音视频视频号、开源中国、InfoQ、51CTO、云+社区等多个平台进行第六期课程的直播，大家千万不要错过哦~ - 当前媒体处理的行业趋势 - 腾讯视频云作为头部云厂商，服
大家好，首先非常荣幸有机会收到LiveVideoStack邀请来和大家分享腾讯视频云在AI视觉上的落地实践与应用，以及AI视觉泛化应用过程遇到的机遇和挑战。
推流环节对直播链路的影响非常大，如果推流网络不稳定，就算前期在音视频处理、编码和封装上做何种优化，用户体验都会很糟糕。因此接下来，以一对一直播平台开发为例，为大家讲述下推流过程中涉及的协议、实现方案等。
前段时间断更了好久，一部分原因就是学习OpenCV去了。 OpenCV是一个开源、跨平台的计算机视觉库，可以用于各种图像和视频处理操作。 比如最近写的一篇文章里就发现了计算机视觉的内容。 但基于什么小
OpenCV是一个跨平台且开源的计算机视觉和机器学习库，全称Open Source Computer Vision Library 。由Intel公司开源。其中主体库的代码是Intel用C/C++编写的，部分贡献库代码由社区程序员提供。
在开放日上，现场 Demo 展现了很多熟悉而又炫酷的应用。你知道怎样利用聚类算法和 CNN 从短视频从抽取最好看的小姐姐么？你知道怎样用单摄手机拍出柔顺的背景虚化图么？这些可能用耳熟能详的算法就能完成，只不过实验室会将它们做到极致并嵌入到 APP 中。
导读 | 在视频通话中，视频前处理模块可以有效提升用户参与实时视频时的体验，并保护用户隐私，主要包括虚拟背景、美颜和视频降噪等。腾讯会议在视频前处理场景下，遇到哪些技术难点，如何进行优化？【腾讯技术开放日· 云视频会议专场】中，腾讯云高级工程师李峰从算法和工程优化的角度进行了分享。 点击视频，查看直播回放 一、视频前处理场景探索 视频是连续的，在转播的时候需要经过编码和解码的流程，所以视频处理需要分为前处理和后处理。所谓前处理就是指编码前的视频处理，比如背景虚化。所谓后处理就是指解码后的视频处理，比如视
AI 科技评论按：ICCV（The International Conferenceon Computer Vision）是计算机视觉领域的三大顶级会议之一，腾讯优图实验室在 ICCV 2017 中共投稿 15 篇论文，其中 12 篇被大会录用。录用论文中，被誉为「一键卸妆」的论文 Makeup-Go: Blind Reversion of Portrait Edit 在社会各界引起了强烈反响，引爆社交媒体。另一篇超分辨率的论文 Detail-revealing Deep Video Super- reso
前端需要处理buffer的情况不多，可以说很少见。但是理解这个概念对我们来说并没有什么坏处。还是那句话，我并不善于去写各种API的具体的使用方法，更多的是去描述我自己的一个思考的过程。因为API我们可以查文档，但是，思考的过程并不是每个人都可以跟你分享的。
本文将主要介绍如何通过腾讯云下的对象存储COS，数据万象CI，视频处理MPS、CMQ和CDN等服务来一招解决社区功能中图文音视频方案。
今天为大家带来的分享是：小程序实时音视频在互动教育场景下的应用。我个人一直在做基础方面的研究，接触音视频也比较早，2013年的时候就开始做包括直播在内的相关产品，有多个音视频研究的相关经验。目前我们关注教育、医疗方向的音视频，以及有关这方面的应用。
今天的给大家简单的介绍一下音视频技术主要应用于哪些产品， 以及这些产品都涉及到哪些技术，并简单讲一下每种技术的难点，最后我想谈一谈音视频直播的未来。
作为最火的音频直播产品ClobHouse依旧保持比较快的迭代能力， 最近支持 Replay能力， 说的通俗一点就是支持直播的回放能力。ClobHouse在回放的能力之上又做了一些创新，可以让房间创建者在直播结束之后看到谁在听一个房间的回放，还可以让他们与其他没有实时收听的用户联系。回放能力虽然已经被应用的很多，但我比较好奇的是如果支持了回放能力就跟以前的博客有什么区别呢？这个问题可以延伸到直播和短视频的对比上，直播的创作成本很低，短视频的创作成本较高，但单位时间内信息密度明显直播小于短视频很多，目前短视频的消耗时长也明显高于直播。
2021 年，云原生取得很多重要进展。2022 年又有哪些值得关注的趋势？12 月 27 日，阿里云资深技术专家李国强（崭岩）做客 InfoQ 视频号，对云原生趋势做了最新的解读。以下根据直播内容整理，有不改变原意的删减，完整内容可点击查看回放视频
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 编者按：视频质量评价作为近些年学6领域比较热门的基础研究，已经逐渐在各种业务场景上落地。本次公开课我们邀请到了SSIMWAVE联合创始人与首席研究员，曾凯老师，为大家详细介绍视频质量评价的基础概念和相关算法，并以端到端的视频质量监控系统为例，讲解了质量评价解决方案在实际落地中的应用和收益。 文/曾凯 整理/LiveVideoStack 大家好，我是曾凯，2020年曾经跟大家分享了一些关于质量评
// 编者按：内容视频化已是当下行业公认的趋势。飞速增长的音视频数据量对计算带来了巨大挑战，而当下云、端算力的局限性，也制约了音视频数据的价值挖掘。本次分享将围绕上述问题，介绍依托5G等基础建设兴起的边缘计算如何为音视频应用松绑，以及网心科技在这一方向上的实践历程。 文/曾伟纪 整理/LiveVideoStack 大家下午好，非常高兴能够再次来到LiveVideoStack和大家进行一个交流。我们借助云端的算力可以让终端得到一个炫酷的体验，这是我认为过去十多年以来技术发展非常重要的一点，今天我的分
当前，全行业都在向视频化时代进行转变，视频应用在更多行业中将成为标配，相关数据显示，在 2022 年的报告中，Top 100 的 APP 中视频占比达到 69%。IDC 数据预测，到 2025 年整个视频投向数据总量将达到 72.7%，这个趋势可能带来两个较大挑战。首先，视频体量大、增长快对计算能力是一个巨大挑战。其次，用户需要更高清、更交互和更沉浸的体验，这些需求推动着视频技术的持续迭代和前进，比如近年来，沉浸式媒体方向持续加温，大模型技术正在突飞猛进，让我们看到 AI 技术能为视频应用赋能更大的空间。实现这些体验升级，在算法、交互技术、工程链路和架构方面都有很大的迭代和演进空间。
我是来自全民快乐的展晓凯，曾就职于淘宝开发机票搜索，在唱吧上线之初加入，经历了唱吧从上线到拥有4亿用户的整个过程，在此期间负责唱吧音视频的开发，其中涉及多个产品线，包括唱吧、唱吧直播间、火星等产品。目前在全民快乐负责直播产品线业务，主要面向海外市场。
导语 “ 随着移动设备的普及和短视频行业的兴起，大量视频被存储到云端并经由互联网进行大规模地传播。以COS上的视频内容生产流程为例，从被生产出来到被消费者观看，视频大多在数据万象经历了摄取、压缩、处理、传输和恢复等诸多环节，不可避免地对视频产生各种画面失真与降质。例如，视频编码技术虽然能够帮助我们节约存储与传输所消耗的带宽，但却会对视频带来不可逆的画质损失；传输过程中的网络问题，同样会导致视频画面的缺失与播放卡顿。对于视频生产服务而言，能够量化并监控这些质量下降显得尤为重要，有助于维持并提升整个平台的服务
ICASSP 2018于2018年4月15日到4月20日在加拿大卡尔加里举行，会议主题为Signal Processing and Artificial Intelligence: Changing the World，因此会议中出现大量基于人工智能的方法应用，会议为期五天，包含四天的技术报告，并有Julia Hirschberg、Alex Acero、Yann LeCun和Luc Vincent等学界顶尖专家进行报告。
说到音视频云服务，大多数人可能联想到的是网络直播应用场景，实际上，硬件对音视频云服务的需求也在逐渐提升。而这样的市场需求也推动了整个行业的发展，目前，阿里云、腾讯云和网易云等巨头都已入局，除此之外还有
归根结底，每一种视频压缩方法都要权衡利弊（trade-off）：如果允许更大的文件大小，就可以拥有更好的图像质量；但如果想让文件非常小，那就必须要容忍错误出现的概率。但现在（以及不久的将来），人们希望基于神经网络的方法能够在视频文件大小和质量之间做出更好的权衡与交换（a better trade-off)。
前言 开始讲之前先解决大家看到这个标题时心里的3个疑惑： 视频剪辑不是用 Adobe 的软件就可以做了吗？ 为什么要用 Serverless ？ 如何写代码做视频剪辑？ 哪些视频剪辑场景是 Adobe 等软件无法完成的 大家平常接触到的视频剪辑通常都是使用 Premiere，AE 等这类专业工具来完成视频剪辑。他们能完成一些复杂的效果，比如做宣传视频，广告视频等。 但有些企业在某些业务场景下是期望能批量且自动化的完成视频剪辑。 比如以下几种场景： 假设学校期望能在学生上完网课之后马上呈现所有学生学习过程中
【导读】Facebook何恺明和RGB两位大神最近提出非局部操作non-local operations为解决视频处理中时空域的长距离依赖打开了新的方向。文章采用图像去噪中常用的非局部平均的思想处理局部特征与全图特征点的关系。这种非局部操作可以很方便的嵌入已有模型，在视频分类任务中取得的很好的结果，并在在静态图像识别的任务中超过了何恺明本人ICCV最佳论文的Mask R-CNN。何恺明等人提出新的非局部通用网络结构，超越CNN。 何恺明博士，2007年清华大学毕业之后开始在微软亚洲研究院（MSRA）实习，2
不同的平台、系统以及应用程序可能具有不同的架构层次结构，但总体来说，这三个层次是构成多媒体架构的核心。
近年来，内容业务在行业蓬勃发展。淘宝也在积极进行内容化转型，本次LiveVideoStackCon 2021 上海站大会我们邀请到了阿里巴巴淘系技术高级算法专家——王立波（庄恕），回顾淘宝从图文到短视频直播的发展历程，介绍音视频算法在其中的应用和未来的投入方向包括编解码、视频处理、音频通讯与互动。
2019年人工智能领域国际顶级学术会议IJCAI(CCF-A类推荐会议)于8月16日在中国澳门威尼斯人酒店正式落下帷幕。腾讯多媒体实验室携录取论文参加会议，本文将从会议总览、论文解读等方面介绍本次会议。 一、IJCAI2019论文数据总览 本次会议空前地吸引了全世界超过3000位研究人员注册和参会。根据会议组织方的统计，本次会议有效投稿量达到创该会议投稿记录的4752篇,以17.8%的接受率录用了850篇，涉及人工智能的各个研究方向，如强化学习、传统机器学习与数据挖掘、深度学习的理论与应用等等。
大家好，我是来自微博视频平台的黄阳全，今天分享的主题是微博视频处理系统云原生之路。
编者按：面向人眼感知的质量评价在许多视频图像处理算法和系统中发挥十分重要的作用。近年来学术界已经提出了许多质量评价方法，在已有数据集上取得了很高的性能，但是他们在实际应用中的表现仍然无法让用户满意，以至于无法得到广泛应用。LiveVideoStackCon 2022上海站大会我们邀请到了中国科学院大学副教授 张新峰老师，为我们详细分享了视觉质量评价的背景与问题以及细粒度视觉质量评价方法的发展与挑战。
内容来源：2017 年 08 月 10 日，搜狐研发中心架构师陈伟在“第二届APMCon中国应用性能管理大会”进行《搜狐服务架构优化实践》演讲分享。IT 大咖说（微信ID：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
腾讯云音视频画质增强研究团队专注于多媒体技术领域的前沿前沿技术探索、研发、应用和落地。今天的新知系列课，我们邀请到了来自该研究团队的技术导师 —— 陈铭良，为大家介绍他们团队在媒体画质增强工作上的一些方法积累和能力优势。目前他们在画质增强的工作上积极跟进前沿的深度学习算法，并针对性的提出了一些适合于落地的解决方案。通过数据驱动的自动建模和基于AI的媒体处理，部分方法的效果已经超过了当前学术上的state-of-the-art，领先于竞品。 接下来的几周，每周四晚上7：30，我们都会在腾讯云音视频视频号
分享资料之前，先给大家分享一个Google发布的 TensorFlow 游乐场，想要了解神经网络的可以去玩玩，从视觉上体验一下神经网络。
大家可能对有参考质量评估有一定了解，某些有参考评价在应用上会有所限制，甚至在视频增强领域会存在不适应性，因此在第一阶段内容里会提到腾讯在无参考质量评估方面投入的原因以及想要去解决的一些问题，同时也会为大家列举几个在业界常用的有参考/无参考、传统学习/ 深度学习的质量评估方案。第二阶段会为大家介绍目前腾讯在使用的无参考质量评价，运用Rank Learning基于深度学习解决视频清晰度的打分方案。最后会对未来技术发展可能性和可能会遇到的挑战做一些总结。
电子产品是现代人日常生活中必备的，空闲的时候我们会用电子设备观看视频、听听音乐、看看电子书等来作为休闲娱乐。但是对于长期在海上的运行的船舶舰艇等封闭场景下，如何满足这些基本需求呢？尤其是有些货运船舶线路比较长，出海时间也比较久，如果没有很好的放松方式，对于船上人员来说也会有很多不适应。技术的发展使得这些都不在是难题，点量OTT视频点播系统方案，就可以满足船上人员、舰艇人员基本的视频点播、音乐鉴赏和电子书浏览的需求。而且这些娱乐资源是由本单位自己控制的，除了娱乐内容外也可以放一些关于海洋、救生等方面的 教材或者纪录片。点量小芹就整体方案和具体功能做一些详细介绍。
近年来DFT 是个大热点，业内需求量暴增，但人才匮乏，以致千金难求一人。IC 圆桌派讨论了半日DFT, 有大神坐阵，干活太多，分两场复盘，第一场内容可概括为：
Topaz Video AI是一款专业的视频处理软件，可以实现视频的无损放大和增强效果。该软件采用了最新的人工智能技术，能够智能地分析视频内容，并通过高级算法进行图像处理，从而提高视频的清晰度、细节和色彩。
在音视频处理中，经常会遇到一些错误和异常情况。其中之一就是"Invalid packet stream index"错误。本文将详细解释这个错误的含义、可能的原因以及如何解决它。
本文将引导你逐步把视频处理的功能迁移到云转码，从腾讯云官网得知，视频处理VC的功能已迁移至云转码，不过老用户依然可以正常使用视频处理VC，但云转码不支持文件上传到cos后自动转码，需要调用一次云API发起转码；
数字视网膜技术体系及芯片 Topic 《数字视网膜技术体系及芯片》 贾惠柱 北京大学信息科学技术学院副研究员 , 北京大学数字媒体研究所副所长 随着人工智能技术应用不断向纵深发展，视频系统也从建设期进入到全面应用期，对视频大数据的感、传、知、用各个环节的计算提出了新挑战，亟需成体系、开放的“端-边-云” 协同视觉智能计算体系。 数字视网膜是仿人类视网膜与人脑之间的协同机理被提出的视觉智能计算体系和标准，本演讲将首先介绍数字视网膜的提出、特点和标准，然后对数字视网膜芯片及解决方案进行阐述，最后提出数字视网膜
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