在字符与字节之间的转换过程称为编解码，Python自带了超过100种编解码器，比如：
在Windows上使用open打开utf-8编码的txt文件时开头会有一个多余的字符\ufeff，它叫BOM,是用来声明编码等信息的,但python会把它当作文本解析。
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)。
https://www.streamingmedia.com/Articles/Editorial/Featured-Articles/Good-News-AV1-Encoding-Times-Drop-to-Near-Reasonable-Levels-130284.aspx
关于作者：Milter，一名机器学习爱好者、NLP从业者、终生学习者，欢迎志同道合的朋友多多交流
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
“字符串”是个相当简单的概念：一个字符串是一个字符序列。本文记录 Python 中字符串相关内容。 基本的编解码器 Python 自带了超过 100 种编解码器（codec, encoder/decoder），用于在 文本和字节之间相互转换。每个编解码器都有一个名称，如 ‘utf_8’， 而且经常有几个别名，如 ‘utf8’、‘utf-8’ 和 ‘U8’。这些名称可以传 给 open()、str.encode()、bytes.decode() 等函数的 encoding 参数。 例如： 使用 3 个编解码
原因在于这个latin1不会对中午编码，所以我们需要处理这个EncodeError,处理如下：
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
https://hacks.mozilla.org/2018/06/av1-next-generation-video-the-constrained-directional-enhancement-filter/
原标题：The Streaming Codec Landscape in 2021
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。
Flutter邀请你用Dart语言开发你的移动应用，一套代码可以同时构建Android和iOS。但是Dart不会编译成Android’s Dalvik字节码，在iOS上也不会有Dart/Objective-C的绑定。这意味你的Dart代码并不会直接访问平台特定的API，即 iOS Cocoa Touch 以及 Android SDK的API。
一个图像可以视作一个二维矩阵。如果将色彩考虑进来，我们可以做出推广：将这个图像视作一个三维矩阵——多出来的维度用于储存色彩信息。
Jonathan 首先介绍了视频编解码器产生的整数溢出失真，如下图所示。事实上，很难计算出编解码器中整数需要多大才能避免这个问题。设计的足够大的整数实际上并不够大，当然太大的整数也会造成实现成本上升。
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 :
据我所知，这是第一次有研究对代表基本视频编码（Essential Video Coding，EVC）、通用视频编码（Versatile Video Coding，VVC）和低复杂度增强视频编码（Low Complexity Enhancement Video Coding，LCEVC）的编解码器以及 AV1、HEVC 和 H.264 的质量和性能进行比较。它并不像我希望的那样详尽，但结果应该有助于你了解三个较新的 MPEG 编解码器的目标，以及它们与旧编解码器的对比情况。
为流媒体服务添加新的编解码器是一个重大决定。似乎不可避免的是，H.264 将长期存在，新的编解码器不会取代它，而只是占据市场的份额。在短期内，这意味着流媒体服务可能还需要提供 H.264 和新编解码器，这将增加复杂性和 CDN 存储需求。证明迁移到新编解码器的步骤是什么，如今的情况如何？
本文来自PCS 2021的一次Keynote，演讲者是来自Intel的Jill Boyce，演讲题目是“Video Codec Standardization and Ecosystem Update”，主要介绍了视频编解码器的标准化和进展。
原文链接 / https://bloggeek.me/webrtc-video-codec/
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。
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。
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 ;
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：LCEVC vs. AVC – Incredible 28% Gain at 3x Speed
原文：https://mux.com/blog/streaming-video-on-the-internet-without-mpeg/
原文链接：https://www.tvtechnology.com/news/a-simple-guide-to-formats-and-codecs
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。
📷 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
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
原文标题：3 Takeaways From Moscow State University's 2019 Codec Comparison
视频编码推动了过去25年的学术研究，并且推出了引人注目的产品与服务。众多公司都围绕视频编码和传输而构建--- Netflix和Google的YouTube是两个最好的例证。
通过逐步引入宽色域（WCG）、高动态范围（HDR）、更高的分辨率和更高的帧率（HFR）等用以改善视频消费者观看体验的新特性，Ultra-HD（UHD-1）预计将在未来几年成为市场上主流的视频格式。然而伴随这些新特性而来的主要问题是视频数据量的急剧增加，其带宽需求已经远远超出了3G-SDI和10GbE接口所能提供的带宽上限。为了使UHD-1格式能够兼容现有的生产设备，业界已经提出了几种轻量级的压缩方案。目前，Range Extensions（RExt）已被批准为HEVC标准的第2版，其中引入了一些先进的编码工具，支持4:2:2和4:4:4色度采用方案、16位比特深度以及较高的数据吞吐量。
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。
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。
来自 WebCodecs 的技术主管 Chris Cunningham 将首先介绍一些 WebCodecs 的 API，并会介绍一些关于视频编码器的设置。
http://www.streamingmedia.com/Articles/Editorial/Featured-Articles/Re-Engineering-Real-Time-Video-Delivery-125300.aspx
我们对于为什么视频不能及时、以未压缩的质量交付做出了很多解释。其中许多解释都是合理的，这些问题主要集中在网络容量或间歇性、扩展低延迟解决方案的成本、甚至局限性的现成处理器实时处理4K Ultra HD或者高动态范围（HDR）内容方面。
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。
翻译、编辑：Alex 写在前面 The VideoVerse Podcast由微帧科技团队制作，每期都会邀请一位技术专家探讨视频技术，内容涉及视频编解码、智能处理、视频采集与播放、视频传输、质量评估等视频流处理链路中各个环节中的不同先进技术。视频技术相关从业者、编解码器工程师、以及寻求更深入的视频和编码技术知识的社区爱好者等都可以通过此播客向同行学习并获得可行见解，从而合力推动视频技术的发展。本次采访是The VideoVerse Podcast系列的第一期，由音视频行业专家Mark Donnigan采访谷
本帖参考T. Richter等人发表在SMPTE Motion Imaging Journal的文章JPEG-XS—A High-Quality Mezzanine Image Codec for Video Over IP。超高清（UHD）内容的生产，需要更多的带宽用来传输和交换数据；基于IP协议栈的基础架构则更多的灵活性。在生产工作流程中的母片压缩技术可以减少必要的数据传输容量，甚至可以使用旧的、支持HD的基础架构。这类编解码器设计的主要难点是满足超低延迟并且保持高质量的同时，降低设计复杂性。考虑到这一点，联合图像专家组（JPEG）委员会启动了一个名为JPEG-XS的工作组，应对此需求。本文介绍了此类编解码器的具体要求、标准题案的结果、核心实验的阶段进展，及对所选技术的一些评述。
最近，越来越多的图像被压缩并发送到后端设备进行机器视觉分析任务（例如目标检测），而不仅仅是供人类观看。然而，大多数传统的或可学习的图像编解码器都是最小化人类视觉系统的失真，而没有考虑到机器视觉系统的需求。在这项工作中，我们提出了一种用于机器视觉任务的图像压缩前处理方法。我们的框架不依赖于可学习的图像编解码器，而是可用于传统的非可微分编解码器，这意味着它与编码标准兼容，并且可以轻松部署在实际应用中。具体而言，我们在编码器之前增加一个神经网络前处理模块，用于保留对下游任务有用的语义信息并抑制无关信息以节省比特率。此外，我们的神经网络前处理模块是量化自适应的，可以在不同的压缩比下使用。更重要的是，为了联合优化前处理模块和下游机器视觉任务，我们在反向传播阶段引入了传统非可微分编解码器的代理网络。我们在几个具有不同骨干网络的代表性下游任务上进行了广泛的实验。实验结果表明，我们的方法通过节省约20%的比特率，在编码比特率和下游机器视觉任务性能之间取得了更好的权衡。
编解码器（codec）能够以二进制形式存储媒体信号，大多数编解码器以有损方式压缩原始媒体信号。最常见的媒体信号有视频，音频和字幕。电影由不同的媒体信号组成，除了动态影像之外，大多数电影都有音频和字幕。视频编解码器有H.264，HEVC，VP9和AV1等，而音频的编解码器则有：AAC，MP3或Opus等。每个媒体信号有许多不同的编解码器。单个媒体信号通常也称为基本流(ElementaryStream)或仅流（just Stream）。
机器之心报道 编辑：rome rome DALL-E 已经能够很好地从文本生成图像，那么如何高效地实现语音合成呢？本文带你看微软最新推出的语音合成模型 ——VALL-E，它的效果将惊掉你的下巴。 近十年间随着神经网络和端到端建模的发展，语音合成技术取得了巨大突破。级联的文本到语音（TTS）系统通常利用声学模型 pipeline 和梅尔频谱作为中间表示的声码器。先进的 TTS 系统可以从单个或多个 speaker 合成高质量的语音，但仍需要高质量的 “干净” 数据。从网络上抓取的大规模数据无法满足要求，并且会
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。
FFplay是一个使用FFmpeg库和SDL库的非常简单和便携的媒体播放器。它主要用作各种FFmpeg API的测试平台。
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 ;
Flutter定义了两种Codec：MessageCodec 和 MethodCodec。
一般来说，大多数学习的图像压缩系统主要是为了人类感知设计的。最近，由于针对高级识别任务跨设备传输视觉数据的需求不断增长，用于机器感知的图像编码成为一个活跃的研究领域。如果为用于不同机器感知任务的图像编码设计一个通用的编码器，则很难实现最近的速率-失真权衡。但如果为每一个任务都定制编码器的代价远远超过了可承受范围。
上篇文章高性能NIO框架Netty入门篇我们对Netty做了一个简单的介绍，并且写了一个入门的Demo,客户端往服务端发送一个字符串的消息，服务端回复一个字符串的消息，今天我们来学习下在Netty中怎么使用对象来传输数据。 上篇文章中传输字符串我们用的是框架自带的StringEncoder，StringDecoder编解码器，现在想要通过对象来传输数据，该怎么弄呢？ 既然StringEncoder和StringDecoder可以传输字符串，我们来看看这2个类的源码不就知道它们到底做了一些什么工作。 Stri
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