From：http://yate.null.ro/pmwiki/index.php?n=Main.CppTutorial3 Yate的编解码模块不处理任何消息，而是通过API方式调用。其他模块通常两者
在使用FFmpeg进行音视频处理时，我们有时会在日志中看到以下警告信息：Using AVStream.codec to pass codec parameters to muxers is deprecated, use AVStream.codecpar instead。这条警告信息表明在FFmpeg中使用AVStream.codec传递编解码器参数给复用器已经被弃用，推荐使用AVStream.codecpar取而代之。 本篇博客将详细介绍什么是AVStream.codec，为什么它被弃用，以及如何解决这个问题。
FFMPEG 编解码器获取流程 : 在获取音视频流 AVStream *stream 之后 , 执行以下流程 ;
本文主题：编码和解码，或者说是数据从一种特定协议的格式到另一种的转换。这些任务通常由编解码器组件处理 Netty 提供了多种组件，简化了为支持广泛协议而创建自定义编解码器的过程。 若你正在构建一个基于 Netty 的邮件服务器，那就会发现 Netty 对于编解码器的支持对于实现 POP3、IMAP 和 SMTP 协议来说是多么宝贵！
• 容器／文件（Conainer/File）：即特定格式的多媒体文件， 比如mp4、flv、mkv等。
Matroska封装格式非常灵活、兼容性好，既适用于本地文件存储又可以进行实时流传输。本篇文章主要探讨Matroska的编解码器映射，如何封装视频流、音频流、字幕流。如果要Matroska的介绍、功能和基本结构，请查看上一篇文章：走进音视频的世界——Matroska封装格式的介绍(一)。
• AVUtil：核心工具库，下面的许多其他模块都会依赖该库做一些基本的音视频处理操作。
就像很多标准的架构模式都被各种专用框架所支持一样，常见的数据处理模式往往也是目标实现的很好的候选对象，它可以节省开发人员大量的时间和精力。 当然这也适应于本文的主题:编码和解码，或者数据从一种特定协议的格式到另一种格式的转 换。这些任务将由通常称为编解码器的组件来处理 Netty 提供了多种组件，简化了为了支持广泛 的协议而创建自定义的编解码器的过程 例如，如果你正在构建一个基于 Netty 的邮件服务器，那 么你将会发现 Netty 对于编解码器的支持对于实现 POP3、IMAP 和 SMTP 协议来说是多么的宝贵
ChannelPipeline是Netty中非常核心的概念。每个Netty SocketChannel包含一个ChannelPipeline。
在学习使用FFmpeg进行编解码时，我们有必要先去熟悉FFmpeg中的常用结构体，只有对它们的含义和用途有深刻的了解，我们才能为后面的学习打下坚实的基础。所以，这篇文章将会介绍这些常用的结构体有哪些，然后再介绍它们的具体用途。
继去年年初我们在Big Apple大会上进行了成功的演示之后，明年年初开，Webex将在桌面机器上共享高动态内容时启用AV1。这意味着，当你在会议中分享最具挑战性的内容时，例如体育视频、商业广告或任何类型的高动态图像，新的AV1编解码器将帮助你共享尽可能高的质量。
📷 点击上方“LiveVideoStack”关注我们 近期，谷歌推出了一款基于AI的音频编解码器——SoundStream。根据谷歌介绍，SoundStream是首个可以编码不同声音类型、同时提供高质量音频并能在智能手机CPU上实时运行的神经网络编解码器。今年早些时候，谷歌曾发布了一款名为Lyra的超低比特率音频压缩编解码器。一年之内，谷歌推出了两款基于AI的音频编解码器。这两款编解码器究竟有什么不同？谷歌为什么如此专注于低比特率的音频压缩？SoundStream是否将成为一款通用音频编解码器，还是只专注于
MediaCodec类Android提供的用于访问低层多媒体编/解码器接口，它是Android低层多媒体架构的一部分，通常与MediaExtractor、MediaMuxer、AudioTrack结合使用，能够编解码诸如H.264、H.265、AAC、3gp等常见的音视频格式。广义而言，MediaCodec的工作原理就是处理输入数据以产生输出数据。具体来说，MediaCodec在编解码的过程中使用了一组输入/输出缓存区来同步或异步处理数据：首先，客户端向获取到的编解码器输入缓存区写入要编解码的数据并将其提交给编解码器，待编解码器处理完毕后将其转存到编码器的输出缓存区，同时收回客户端对输入缓存区的所有权；然后，客户端从获取到编解码输出缓存区读取编码好的数据进行处理，待处理完毕后编解码器收回客户端对输出缓存区的所有权。不断重复整个过程，直至编码器停止工作或者异常退出。
接上一篇博客 【Netty】Netty 核心组件 ( Pipeline | ChannelPipeline ) 内容 , 在 debug 调试中 , 详细分析 ChannelPipeline 内部的 Handler 双向链表 ;
在信息时代，网络带宽作为一种新的资源已经开始与传统的化石能源资源相媲美。在我们的视听世界中，视频现在占据网络流量的 80%，根据思科公司的预测，到明年将达到 82%。视频压缩显然是最基本的工具，它不为公众所知，但实际上，它是我们信息时代的重要推动者之一。随着视频在我们日常生活中的使用越来越多，它的作用在可预见的未来只会呈指数级增长。所以我们今天谈论的技术不仅仅是社会角落里的一些深奥的东西，我们不仅现在在使用它们，而且人们在过去一年半的时间里一直在这种 COVID 大流行下使用它们处理日常事务，或与亲人交谈。
00 背景介绍 第三代移动通信技术(3GPP: 3rd Generation Partnership Project)标准组织是制定5G无线标准以及开发支持5G周边智能移动设备和网络终端的关键组织。腾讯作为国际多媒体编解码标准制定的牵头人，参与3GPP 5G关于多媒体编解码器的研究和标准制定显得尤为重要。这不仅会为腾讯多媒体服务和相关业务（例如腾讯视频会议，视频传输以及云游戏等）提供关键性的技术支持，同时会保证腾讯自主知识产权的国际地位。3GPP SA4作为一个专注于5G网络下多媒体编解码的工作组，
原文链接 / http://webrtcbydralex.com/index.php/2021/01/29/real-time-av1-svc-unleashing-the-true-power-of-webrtc/
Sease[1] 与 Alessandro Benedetti（Apache Lucene/Solr PMC 成员和提交者）和 Elia Porciani（Sease 研发软件工程师）共同为开源社区贡献了 Apache Solr 中神经搜索的第一个里程碑。
原标题：LCEVC vs. AVC – Incredible 28% Gain at 3x Speed
三十多年以来，传媒业的数字化带来了新的服务、扩大了传统服务的覆盖范围并且给世界各地的消费者带来不断改善的视听体验。数字媒体的分发与消费中最核心的技术问题之一就是压缩，尤其是视频压缩。近几年来，行业里出现了多种不同的视频编码标准和专用的编解码器，并且新研制的编解码器的压缩性能也在不断提高。但是有时候，压缩效率并不是决定编解码器是否适合某一场景的唯一因素。本文介绍的MPEG-5 EVC（Essential Video Coding）标准是由MPEG开发的，它采用了一种新的研制思路，旨在解决业务需求，包括专利许可和技术需求，以便在整个媒体行业中实现快又广泛的部署。
由于人们每天对视频的数量需求巨大且分辨率在不断提高，这使得视频压缩仍然是一个非常热门的话题。现有的流行的视频压缩算法，如 MPEG 和 H.26x 族，都是通过计算像素块的运动来估计这些块在附近帧中的外观。除了估计位移外，还存储量重建误差的近似值。
HEVC和AV1之间正在进行一场编解码器之间的竞赛，最近的事件让它们变得更佳有料可看。如今HEVC编解码器已经超过20亿移动设备支持，这包括三星Galaxy手机和苹果的Safari浏览器，Apple TV，Mac和iOS设备的支持。 这让HEVC可以在近50％的智能手机上播放。尽管很多设备广泛得到技术上支持，可HEVC还是没有普遍部署，最主要限制是许可授权问题。然而HEVC Advance最近放弃了流媒体费用新消息，这对编码器厂商来说是很棒的进步。streamingmedia最近一项调查根据苹果公司的支持HEVC部署场景来看，发现24%的运营商已经部署了HEVC，那么到2018年底这个数字预计会增长到64%。
像神经网络这样的数据驱动算法已席卷全球。他们最近的激增是由于硬件变得更加便宜也更加强大，同时也不缺乏大量的数据的支持。神经网络目前发展到“图像识别”，“自然语言理解”等认知任务，当然也仅限于此类任务。在这篇文章中，我将讨论一种使用神经网络压缩图像的方法，以更快的速度实现图像压缩的最新技术。 本文基于“基于卷积神经网络的端到端压缩框架”（https://arxiv.org/pdf/1708.00838v1.pdf）。 你需要对神经网络有一些熟悉，包括卷积和损失函数。 什么是图像压缩 图像压缩是转换图像使其
首先我先说一下ATEME。ATEME从事一家做广播的编码公司现在已经有20多年了，包括VideoLAN的一些人也在公司里面工作。所有的编解码器，我们一开始主要是从MPEG开始、VVC标准化，然后VVC竞争者，所有的编解码器都在一起攻克。其他的都是同时进行的，更重要的是我今天要讲的这个也是编解码器的未来进展。
① FFMPEG 初始化 : 参考博客 【Android FFMPEG 开发】FFMPEG 初始化 ( 网络初始化 | 打开音视频 | 查找音视频流 )
原文链接：https://www.tvtechnology.com/news/a-simple-guide-to-formats-and-codecs
音视频 文件 从 采样 -> 处理 -> 得到原始数据帧队列 -> 音视频编码 -> 音视频包队列 -> 格式封装 的过程如下 :
文/ Andrey Norkin, Joel Sole, Mariana Afonso,Kyle Swanson, Agata Opalach, Anush Moorthy, Anne Aaron
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。
原标题：The Streaming Codec Landscape in 2021
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。
2月25日，Google AI blog发布了一篇文章详细的介绍了最新推出的Lyra——一种用于语音压缩的新型超低比特率编解码器。该编解码器使Google Duo，以及未来的其他应用程序能够以每秒3kb的网络宽带提供听起来很自然清晰的语音聊天。
回顾今年的2月份，可以说是音频编解码器最为热闹的一个月。先是微软宣布推出最新款由AI支持的音频编解码器——Satin。仅一周后，谷歌推出了用于语音压缩的新型超低比特率音频编解码器——Lyra，并且Android版本已开源。在此，也非常感谢来自国内音频领域的知名业内人士对本文发表评论及审校。
本文来自SMPTE Technology Webcast Series，演讲者是来自Dolby laboratories, Inc的Sean T. McCarthy和Walt Husak，演讲主题是新型视频编解码器前景：VVC, EVC, HEVC,LC-EVC, AVC等。
网络传输的单位是字节，如何将应用程序的数据转换为字节，以及将字节转换为应用程序的数据，就要说到到我们该篇介绍的编码器和解码器。
用法：ffmpeg [options] [[infile options] -i infile] … {[outfile options] outfile} …
2 . 效果展示 : 使用的是湖南卫视的直播源 rtmp://58.200.131.2:1935/livetv/hunantv
视频产业现在处于一个十字路口，巨大的视频服务行业每年价值约 2000 亿美元。视频占互联网所有流量的 80%，这个比例还在增长。而在这 80% 的流量中，80% 是由 H.264 比特流组成的 -- 这是当今主流的视频编解码器。但 H.264 是在 2003 年实现标准化的，整整 18 年了，现在时机已经成熟，需要一个更新、更强大的编解码器来取代它。
来自国内社区 NameFactory ，他在用Rust实现一门动态语言，并且在知乎里记录了他的心路历程。大家可以关注一下，支持一下。
原文链接：https://blog.beamr.com/2020/05/28/video-codecs-in-2020-the-race-is-on/
http://www.streamingmedia.com/Articles/Editorial/Featured-Articles/Return-of-the-Codec-Wars-A-New-Hope-a-Streaming-Summer-Sequel-126339.aspx
https://engineering.linkedin.com/blog/2019/litr-a-lightweight-video-audio-transcoder-for-android
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。
FFmpeg是一套可以用来记录、转换数字音频、视频，并能将其转化为流的开源计算机程序。采用LGPL或GPL许可证。它提供了录制、转换以及流化音视频的完整解决方案。
近几年来，视频流的技术环境发生了巨大的变化，互联网上的视频流量急剧增加。根据 Cisco 公司的报告的预测，视频流量将超过整个互联网使用量的 80%。这也使得人们对视频流和实时视频通信应用中的视频压缩的比特率与质量的权衡关系产生了更大的兴趣。然而这些编解码器在实际系统中的实际部署表明，还有其他考虑因素进一步限制了编解码器的性能，例如设备上的资源、云中的计算资源和 CDN（内容交付网络）中不同服务器之间的带宽。尤其是转码已经成为流媒体和通信生态系统的一个关键设备，使 Netflix、YouTube、Zoom、微软、Tiktok 和 Facebook 的视频应用成为可能。用户生成内容（UGC）的流媒体的一个主要问题是失真的影响，如噪音、曝光/光线和相机抖动。对于 UGC，这些失真通常会导致比特率提高，图片质量降低。
本文是Netty文集中“Netty in action”系列的文章。主要是对Norman Maurer and Marvin Allen Wolfthal 的 《Netty in action》一书简要翻译，同时对重要点加上一些自己补充和扩展。 本章含盖 解码器、编码器、编解码器综述 Netty 的编解码类 Netty提供可以简化各种协议的自定义编解码器创建的组件。 什么是编解码器？ 每个网络应用都会定义端之间传输的二进制字节该如何被解析和转换，从发送端到目标程序的数据类型。这个转换逻辑通过编解码器来
简介： 视频数据是目前互联网流量中最大的一部分，占用的带宽比重较大。而通常在视频流媒体应用中，播放端可以达到的最高质量水平与可用带宽直接相关，因此高效的视频编码器对于视频内容提供商而言可以有效降低带宽成本。目前市场上最主要的视频编解码器AVC/H.264被广泛用于流媒体应用，但是构建H.264的编码技术已经过时，而像HEVC这样的新一代视频编解码器可以在保持视频质量不变的同时将带宽需求降低高达50％。但是，由于许可费用昂贵且具有不确定性，HEVC从发布到现在已经有四年多的时间了，目前还没有被广泛部署。近
Flutter定义了两种Codec：MessageCodec 和 MethodCodec。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
