WebRTC 视频质量需要一些调校来正确完成。让我们看看我们在比特率、分辨率和帧率方面有哪些可用的级别。
原文 https://webrtchacks.com/suspending-simulcast-streams/
在视频世界中，延迟是获取视频帧的瞬间与该帧显示的瞬间之间的时间量。低延迟是任何与视频内容实时交互的系统的设计目标，例如视频会议或无人机驾驶。
视频和音频的QoE要求可能要基于平均意见得分（MOS）和双刺激连续质量分级（DSCQS）这样的QoE评价方法[b ITU-R BT.500-11]。然而，主观测试费时费钱，难以进行，而针对于被传输视频和音频的可靠客观质量评估方法还没有建立起来。因此，本节基于与主观QoE相关的客观参数给出临时的QoE要求。 本建议书讨论了QoE目标，并展示了如何用数值参数（例如比特率或丢包率）表达QoE要求。确定QoE性能目标的过程中必须考虑到很多事情，例如IPTV服务的目标、当前广播系统的QoE水平（这决定了用户期望）、服务所用的压缩编码方法、内容特征、内容供应商要求、客户满意度。在本节中以表格方式示明了需求值，这些值不能通用于任何特定的或全部的IPTV服务，而应该被理解为可以更改的临时值。本建议书的读者应根据特定的IPTV服务环境将表格中的数值替换为更合理的值，以达到相应的需求。
文 / Guillaume du Pontavice、Phill Williams和KyleePeña（代表我们的流媒体算法，音频算法和创新技术团队）
一、帧中继技术 1.帧中继是什么 帧中继协议是在第二层建立虚拟电路，它用帧方式来承载数据业务，因此第三层就被简化了。 2.特点 （1）无流量控制 它比 HDLC(高级数据链路控制) 简单，只做检错，不重传，没有滑动窗口式的流控，只有拥塞控制。 把复杂的检错丢给高层去处理。 （2）面向连接 帧中继通过 PVC 和 SVC 向用户提供通讯服务，这是一种面向连接的服务。 （3）按需提供带宽、适应突发式业务 帧在传输过程中要进行流量整形技术来实现端速率的匹配。 通过BECN-后向显示堵塞的
文 / Anne Aaron, Zhi Li, Megha Manohara, Jan De Cock and David Ronca
在本系列前面的帖子中，我们连续梳理了Netflix、YouTube、Beamr、EuclidIQ、Bitmovin、Harmonic、V-Nova、Cisco及MediaMelon在CAE(Content Aware Encoding) for ABR方面的一些进展，本文将简要介绍一下编码优化领域的另一位成员—AWS Elemental在这方面的技术动态。
清晰度由比特率决定，视频尺寸和像素量由分辨率决定，比特率越高越清晰（前提是分辨率保持不变），分辨率越大视频尺寸越大，打个比喻，分辨率就是盒子，比特率就是要装进盒子的东西，盒子大了，能装的东西就多了，相当于分辨率大了，能容下的比特率就高了，比特率高了，视频就更清晰了，但视频文件也越大了，所以常说分辨率高的视频清晰，是因为分辨率越高的视频比特率也调得越高，其清晰度始终取决于比特率，比特率是人通过软件可调整的，假如给一个分辨率很高的视频设置一个极低的比特率，结果就是清晰度惨不忍睹。 ---- 视频比特率是多少，主
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，雷锋网将发布“人工智能&机器人Top25创新企业榜”榜单。目前，我们正在四处拜访人工智能、机器人领域的相关公司，从而筛选最终入选榜单的公司名单。如果你的公司也想加入我们的榜单之中，请联系：2020@leiphone.com 作为世界上最大的视频平台，YouTube 每天都会新增来自世界各地的数百万个视频。这些视频具有非常大的多样性，对 YouTube 来说，要将这些不同的视频和相关的音频都转换成
今天的文章更多的是一种研究，因为最近研究视频发现了很多有趣的东西如果不记录下来可真的太可惜了
http://euclidiq.com/2017/10/03/modeling-levels-content-adaptive-encoding/
原文https://blog.hotstar.com/video-encoding-recipes-for-live-cricket-21f875080932
第6章的各种表格所列出的临时参数是基于诸多考虑的，其中包括行业最佳实践（例如有线电视实验室规范、编码器供应商指引）、有竞争力的系统的性能（例如有线电视、卫星电视基准）、电信运营商的部署经验以及本文档发表时的编码技术水平（例如H.262、H.264、 SMPTE 421M、AVS商业产品）。第6章的表格中每个编解码器的最低比特率是实现足够质量的目标值，并非所有编解码器都在本文档发表时达到了这些目标。
遵循在最小化存储成本的约束下最大化主观质量的设计标准，本文提出了一种基于质量的比特率阶梯设计，用于 OTT 视频流服务。
监控视频系统中，我们都知道存储空间的大小和通道画面的数量和画面质量是有密不可分的关系的。今天我们对监控存储空间和传输宽带的计算做个简单的总结。
本文来自 Berlin Video Tech 的演讲“How to monitor a streaming service”，演讲者是 AVEQ 公司的 CEO Werner Robitza 和 CTO Alexander Dethof。CEO 首先介绍了 AVEQ 公司的情况，该公司的目标之一就是衡量流媒体的质量，让用户安心推送流媒体服务，具体体现在三个方面，即：
本文来自Streaming Media，Jan Ozer和 Abdul Rehman介绍了per-title编码视频的发展。
读者们好，今天我将使用本公司Bitmovin与Hulu合作的案例，探讨Multi-Codec Streaming, 3-pass和Per-Title encoding技术。
webm 体积小质量高，想要把 mp4 视频文件转换过去，还要质量无损，使用 VP8/9编码，ffmpeg能实现吗？
2016 年，DeepMind 推出了第一个能够在围棋中击败人类的智能体——AlphaGo。在之后的几年里，其继任者 AlphaZero 和 MuZero 继续向通用算法进发，用更少的预定义知识掌握了更多的游戏。例如，MuZero 在没有被告知规则的情况下就掌握了象棋、围棋、日本将棋和雅达利游戏。
1.帧率：就是在1秒钟时间里传输的图片的帧数，也可以理解为图形处理器每秒钟能够刷新几次，通常用fps（Frames Per Second）表示。每一帧都是静止的图象，快速连续地显示帧便形成了运动的假象。高的帧率可以得到更流畅、更逼真的动画
在本系列前面的帖子中，我们连续梳理了Netflix、YouTube、Beamr、EuclidIQ、Bitmovin、Harmonic、V-Nova、Cisco、MediaMelon及AWS Elemental在CAE (Content Aware Encoding) for ABR领域的一些进展，本文将简要介绍一下编码优化领域的另一位成员 — Mux在这方面的技术动态。
文 / Balu Adsumilli, Steve Benting, Chao Chen, Anil Kokaram, and Yao-Chung Lin
原文链接 / https://bloggeek.me/webrtc-video-codec/
原标题：The Algorithm Series: Video Player Performance
先来了解一下视频在互联网上传输需要经历哪些环节。它必须先使用麦克风和摄像机捕捉音频与视频。然后，原始数据必须压缩（编码）到编解码器中，通过互联网连接（使用传输协议）广播，发送到某种服务器端解决方案（server-side solution）（通常是CDN或一个基于云的集群（cloud-based cluster），如Red5 Pro），然后解压（解码），最终供用户观看视频。
本文是2020年4月17日来自Bitmovin的一篇Tech Talk，主题是降低OTT的峰值带宽，演讲者是来自Akamai的首席架构师Will Law和来自Bitmovin技术产品市场经理Sean McCarthy。
在我们对 8K 视频编码这一新兴领域永无止境的探索中，我们一直试图了解编解码器随着分辨率的提高是否会变得更加高效。如果用 bit/pixel 这个标准来定义的话，这当然是不言而喻的。那么如果要深入探究这个标准，那么就必须回答一个问题：8K 内容所需的真实比特率是多少，更具体地说 8K/60Hz/10bit/HDR 内容编码的比特率是多少？它又取决于什么？
在未知或不断变化的网络条件下的操作一直是自适应比特率流媒体系统自 1990 年代诞生以来一直试图解决的最基本挑战之一。这个挑战今天仍然存在，尽管在某种程度上简化了设置，允许使用基于 HTTP 的自适应流 (HAS) 架构。在这样的架构中，网络适配逻辑驻留在流媒体客户端中，有效地驱动媒体流片段的选择和加载。在过去的十年中，已经提出了许多先进的方法来设计流选择算法。这包括基于吞吐量的方法、基于缓冲区级别的启发式、控制理论方法以及机器学习算法。
原文链接：https://www.red5pro.com/blog/6-points-of-comparison-for-vp9-or-h265/
分布式编码是缩短内容准备云工作流程的周转时间的一种有效方法。当前已经提出了内容自适应比特分配的策略以保证存储和传输的效率。但这些方法中的许多方法本质上倾向于使用迭代，需要消耗大量额外的计算资源，我们应限制计算复杂度的这种增加。本文提出了一种非迭代的代码同义方法，它采用机器学习技术来实现平均比特率的节省，同时保证目标质量。方法是以一种方式为每个自适应比特率（ABR）表示中的每个ABR段选择内容自适应比特率和分辨率，使它同样适用于实时和按需工作流程。初步结果表明，所提出的方法可以通过更详细的技术实现约85％的比特节省可能，而其计算复杂度仅为双通可变比特率（VBR）编码的15％-20％。
原标题：THE SINGLE CRITICAL FACTOR FOR HIGH-QUALITY STREAMING, NOW AND FOREVER
早期电视台在传输节目信息时，由于带宽有限，于是想在带宽不变的情况下，增加图像的分辨率，让画面看起来更清晰，于是就采用隔行扫描的方式，如下图所示[1]，第一帧扫描奇数行的数据，第二帧扫描偶数行的数据，交替进行。由于视觉暂留，在人眼看来就是完整的视频图像。
实时视频流传输中，从上传客户端到媒体服务器的上行带宽通常是不足的。因此，上传客户端可能需要以更低的比特率对高质量的视频帧进行编码，从而降低用户的QoE。为解决这个问题，已经有一些方案被提出：
比特率，每秒传送的比特数。单位为bps，比特率越高，传送数据速度越快。1Mbit = 128KB1Mbit = 0.125MB
关键帧的周期，也就是两个IDR帧之间的距离，一个帧组的最大帧数，一般而言，每一秒视频至少需要使用 1 个关键帧。增加关键帧个数可改善质量，但是同时增加带宽和网络负载。
有损压缩通过变换和量化技术证明了其在视频压缩中的效率的同时，也表明其会带来量化错误问题。为了补偿这一误差，许多研究者开发了滤波技术，比如去块滤波、样本自适应偏移以及基于维纳的滤波。更进一步的，最近的编码标准将滤波技术应用于环内也取得了图像质量实质上的提高。目前，大部分的滤波技术集中在环路内，作为预处理的滤波还没有被广泛用于有损视频压缩，尤其是最近的视频编码标准 HEVC 和 VVC 中。少部分研究者根据视频压缩标准，基于传统的信号处理技术来进行预处理以提高视频质量，这样做复杂度低但是效率有限。
这是一篇近期发布（2019年7月1日更新）的来自BBC的文章，主要介绍了现在VVC和AV1的发展状况并对两者的编码效率、压缩视频的质量和编解码时间进行了测试和比较。
原始 PCM 采样的音频 , 其 比特率 = 采样频率 * 采样位数 * 音频通道数 ;
最大化实时视频的体验质量(QoE)是一个长期存在的挑战。传统的视频传输协议以少量确定性规则为代表，难以适应异构、高度动态的现代互联网。新兴的基于学习的算法已经显示出应对这一挑战的潜力。然而，我们的测量研究揭示了一个令人担忧的长尾性能问题: 由于内置的探索机制，这些算法往往会受到偶尔发生的灾难性事件的瓶颈。在这项工作中，我们提出了 Loki，它通过将学习模型与基于规则的算法相结合，提高了学习模型的鲁棒性。为了能够在特征层次上进行集成，我们首先将基于规则的算法逆向工程为一个等效的“黑盒”神经网络。然后，我们设计一个双注意特征融合机制，将其与一个强化学习模型融合。我们通过在线学习在一个商业实时视频系统中训练 Loki，并对它进行了超过1.01亿次的视频会话评估，与最先进的基于规则和基于学习的解决方案进行了比较。结果表明，Loki 不仅提高了系统的平均吞吐量，而且显著提高了系统的尾部性能(95% 时，系统的卡顿率降低了26.30% ~ 44.24% ，视频吞吐量提高了1.76% ~ 2.17%)。
视频会议中常常受到网络丢包的影响,导致视频质量下降甚至视频冻结。传统解决方案如重传丢失的数据包在实时应用中往往不切实际。采用前向纠错(FEC)技术恢复丢失的包具有挑战性,因为很难设定合适的冗余度。
近年来，基于学习的图像编码已经显示出很好的效果。在我们的工作中，我们将只考虑单一图像的超分。与视频超分不同，视频可以利用后续帧之间的关联性来获得额外的性能和质量。
原链接：http://europe.nxtbook.com/nxteu/lesommet/inbroadcast_202004/index.php#/56
上篇文章我讲了视频中的一些常见的基本概念，比如封装格式，编码格式。这篇文章我分享一些视频文件的“外在”参数，这些参数即使是非技术工作者也应该能简单理解。
流媒体服务逐渐成为全球媒体和娱乐业务的核心，根据目前市场的数据，由于增长率是传统电视的10倍，OTT视频已经占到了行业总收入的15％，预计到2022年将占据市场收入的三分之一。
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。
基于图像的预测方法能够如何准确地响应云游戏系统中的用户操作？主要面临三个技术挑战：
AV1 是由开放媒体联盟（AOMedia）提供的第一个免版税许可的高效视频编解码器。AV1 的诞生是在业界丰富的专业知识和资源承诺下促成的。Netflix 作为 AOMedia 的创始成员，也是 AV1 发展的主要贡献者。AV1 标准的制定和规范是在 2018 年发布的。从那时起，我们一直在努力为 Netflix 用户带来 AV1 流媒体。
使用constraints修改分辨率 https://webrtc.github.io/samples/src/content/getusermedia/resolution/
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
实时音视频
云直播
对象存储
