解码器

SVT-AV1是开源的AV1编解码器实现，托管在GitHub上[1]。如我们先前的文章所述[2]，英特尔和Netflix自2018年8月以来一直在就SVT-AV1编解码器框架进行合作。团队一直密切合作进行SVT-AV1的开发、交流架构决策；实施新工具并改善压缩效率。自从项目开源后更多技术合作伙伴和开源社区为SVT-AV1做出非常多的贡献。此篇技术博客中，我们将继续报告SVT-AV1项目的当前状态以及编解码器的特性与性能。 文/ Andrey Norkin, Joel Sole, Mariana Afonso,Kyle Swanson, Agata Opalach, Anush Moorthy, Anne Aaron 译 / 蒋默邱泽 原文 https://netflixtechblog.com/svt-av1-an-open-source-av1-encoder-and-decoder-ad295d9b5ca2 SVT-AV1代码库状态 SVT-AV1代码库包括一个AV1编码和解码器，它们共享大量的代码。SVT-AV1解码器功能齐全，并符合所有三个配置文件（Main，High& Professional）的AV1规范。 SVT-AV1编码器支持所有对压缩效率有助力的AV1工具。与最新的libaom主版本（AV1参考软件）相比，SVT-AV1在压缩效率方面相近

硬件解码器跟软件解码我们通常称为硬解跟软解，是通过移动设备观看视频时会碰到的一个概念。 软件解码 目前视频的分辨率远高于一般格式视频，这样会导致要求视频码率非常高。再加上H.264的编码 压缩率很高，解码运算量也是非常大，因此常规就会直接使用CPU解码，也就是我们说的软件解码，但是这样 会极大的消耗CPU的运算能力。 硬件解码 硬件解码器是一款硬件设备，是一种输入模拟视频信号并将它转换为数字信号格式，以进一步压缩和传输的硬件设备。就是通过显卡的视频加速功能对高清视频进行解码。 因此视频硬件解码器能够将CPU从繁重的视频解码运算中释放出来，使电脑具备流畅播放高清视频的能力。 显卡的GPU/VPU要比CPU更适合这类大数据量的、低难度的重复工作。 由于解压缩的任务基本全部交给了显示芯片，CPU就可以如释重负，轻松上阵，承担更多的其他任务，这尤其对于经常需要多任务运行的用户更为重要。 硬件解码器的存在是因为音频视频数据存储要先通过压缩，否则数据量太庞大，而压缩需要通过一定的编码,才能用最小的容量来存贮质量最高的音频视频数据。因此在需要对数据进行播放时要先通过解码器进行解码。 首先来说下两者的区别： 硬件解码： 就是通过硬件进行视频的解码工作，其中硬件解码是由GPU来进行的，使用GPU解码能够降低CPU的工作负荷，降低功耗。播放出来的视频较为流畅，并且能够延长移动设备播放视频的时间；

背景 用户在选择用网络传输视频时，传输延迟通常是他们非常关心的数据。而整个传输过程中，软硬件编解码设备的选择是重中之重，直接影响到网络传输的延时。本文重点对比了在相同场景下使用软硬件编解码设备呈现的视频传输延迟。 1测试使用设备 硬件设备： 1、视频信号源：企鹅极光盒子（1080P60） 2、视频信号采集设备： Pro Capture HDMI 4K Plus 3、硬件编码设备： Pro Convert HDMI 4K Plus （固件版本V1.0.567）、同类其他品牌编码器 4、硬件解码设备： Pro Convert for NDI® to HDMI （固件版本V1.0.571）、同类其他品牌解码器 5、PC参数：AMD Ryzen 5 1400G Quad-Core Processor 3.20GHz 6、显示器型号：显示器3台（型号：DELL E2214Hv），在下文中分别称为显示器 1、显示器 2、显示器 3。 7、交换机：新华三 Aoiynk S1208D 软件： 1、软件编码：NDI Connect Pro软件 2、软件解码：NDI Studio Monitor软件 2测试方案 2.1 在编码端统一使用软件编码器产生NDI流 设备搭建如下图： 图 1: 编码端使用相同软件编码生成NDI流；解码端使用两种不同品牌硬件及一款软件解码。 我们通过美乐威视频采集卡和NDI

背景 用户在选择用网络传输视频时，传输延迟往往是他们非常关心的数据。集成商在探究如何降低视频传输延时，往往专注于网络本身和视频编码的优化，容易忽略视频解码和播出也是整个视频传输过程中非常重要的环节。本文重点讲述了通过调节美乐威NDI®解码器端的解码缓冲（buffer duration）可以明显降低网络传输过程中的延迟。 【测试使用设备】 硬件设备： （1）视频信号源：企鹅极光盒子（1080p60） （2）硬件编码设备：Pro Convert HDMI 4K Plus编码器（固件版本V1.0.567） （3）硬件解码设备：Pro Convert for NDI® to HDMI解码器（固件版本V1.0.571） （4）显示器：两台DELL E2214Hv（下文分别称为显示器1和显示器 2） （5）交换机：新华三 Aoiynk S1208D 【测试方案】 设备搭建如下图： 我们通过Magewell Pro Convert HDMI 4K Plus编码器（下文简称“美乐威NDI®编码器”）对视频源编码，通过NDI®协议传输到局域网；同时利用这款美乐威NDI®编码器上的环路输出接口连接显示器1，因环路输出不经过任何系统处理，且本测试使用的显示器不带操作系统，故其显示的画面可视为视频源本身，用于和解码显示的画面做对比。 解码端使用的Magewell Pro Convert for NDI®

一、什么是Google Protocol Buffer（ protobuf官方网站 ） 下面是官网给的解释： Protocol buffers are a language-neutral, platform-neutral extensible mechanism for serializing structured data. – think XML, but smaller, faster, and simpler. 协议缓冲区是一种和语言无关、平台无关的可扩展机制，用于序列化结构化的数据。相比于xml，它更小，更快，更简单。数据缓冲区常用语通信协议和数据存储。 二、ProtoBuf的性能 序列化测试对比： Ser Time + Deser Time（ns） 下面两个网站是效率测试实验： https://code.google.com/archive/p/thrift-protobuf-compare/wikis/Benchmarking.wiki https://github.com/eishay/jvm-serializers/wiki 三、使用Intellij IDEA插件自动生成Java类 参考我的另一篇文章： Google Protocol Buffer 的使用(一) 四、Netty和protobuf整合 准备我们的proto文件 syntax = "proto3"

论文地址 参考文献请查看论文。 无任务导向对话系统 与旨在为用户完成特定任务的任务导向对话系统不同，无任务导向对话系统（也称为聊天机器人）集中于在多领域中与人类交谈[64]。总体上，聊天机器人有生成方法generative method或者基于检索的方法retrieval-based method。生成模型可以生成在语料库corpus中从未出现过的、更为合理的回复，而检索方法更注重流畅、信息丰富的回复[30]，因为它们可以使用回复选择算法response selection algorithm从语料库中选择合适于当前对话的回复。在之后的部分中，我们首先探索近年来的最热门的话题之一——神经生成模型，讨论了他们的缺点和提升可能性。之后，我们介绍了在检索模型中深度学习取得的成就。 1. 神经生成模型 近年来，诸如推特、reddit等社交媒体网站存在大量的对话式交换，从而发展了数据驱动模型data-driven model。[64]给出了一种生成概率模型，建立在基于短语基础上的统计机器翻译statistical machine translation[118]，去模拟微博上的对话。它视生成回复问题为翻译问题，将一条微博翻译成一个回复。但是，生成回复比不同语言之间的翻译更难。很大程度上是由于可行的回复范围过广，以及发布微博和回复之间缺乏短语校准phrase alignment

转自： 我爱物联网（http://www.52wulian.org） OpenCV 读取视频 一、 相关说明 1 、原理 ： OpenCV 读取视频包括从视频文件和摄像头读取。读取视频其实就是读取每一帧，相当于把每一帧当做图像来读取显示。 2 、 cvCapture 结构体 cvCapture 是一个保存图像捕获所需的信息的结构体。 从摄像头和视频文件播放视频必须是从第一帧来时一帧一帧的按顺序获取，因此每获取一帧后都要保存相应的状态和参数。比如从视频文件中获取，需要保存视频文 件的文件名，相应的解码器类型，下一次如果要获取将需要解码哪一桢等。这些信息都保存在 cvCapture 中，每获取一帧后，这些信息都将被更新，获取下一帧需要将新信息传给获取的 Api 接口。 3 、解码器 解码器名：， XviD-1.1.3-27042008.exe 下载地址： http://pan.baidu.com/share/link?shareid=82963&uk=3087605183 解压器使用：安装即可使用 如果没有安装解码器，运行程序时，会报无法打开文件错误，如图 二、 流程图 三、函数说明 1 、 cvCreateFileCapture 函数原型： CVAPI(CvCapture*) cvCreateFileCapture( const char* filename ); 返回值类型：

本篇FFMEPG实现对AAC解码，解码结果保存wav格式。对AAC编码文件来说，编码根据音频参数编码，解码根据音频参数重新构建声波，FFMPEG构建的音频存储方式不一定支持播放, 所以需要重采样样本，如AAC解码的样本格式AV_SAMPLE_FMT_FLTP。AAC的解码器如果是外部解码器"aac",解码格式需要AV_SAMPLE_FMT_FLTP，如果是“libvo_aacenc”这个解码器需要格式AV_SAMPLE_FMT_S16。 AVFormatContext * pFormatCtx = avformat_alloc_context ( ) ; //打开封装格式 avformat_open_input ( & pFormatCtx , INPUT_FILE_NAME , NULL , NULL ) ‘ avformat_find_stream_info ( pFormatCtx , NULL ) ; // Dump valid information onto standard error av_dump_format ( pFormatCtx , 0 , INPUT_FILE_NAME , false ) ; // Find the first audio stream👉👉int audioStream // Get a pointer to the codec

Netty常用的几种解码器 Decoder解码器 ByteToMessageDecoder 将byte数据转换为一个消息类 方法名称 描述 Decode 这是您需要实现的唯一抽象方法。通过具有输入字节的ByteBuf和添加了已解码消息的List进行调用。重复调用encode（），直到列表返回时为空。然后将List的内容传递到管道中的下一个处理程序。 decodeLast 所提供的默认实现只调用了decode（）。当Channel变为非活动状态时，此方法被调用一次。提供特殊的替代 举个例子： 假设我们接收一个包含简单整数的字节流,每个都单独处理。在本例中,我们将从入站 ByteBuf 读取每个整数并将其传递给 pipeline 中的下一个ChannelInboundHandler。“解码”字节流成整数我们将扩展ByteToMessageDecoder，实现类为“ToIntegerDecoder” public class ToIntegerDecoder extends ByteToMessageDecoder { @Override public void decode(ChannelHandlerContext ctx, ByteBuf in, List<Object> out) throws Exception { if (in.readableBytes() >= 4) {

Beam Search 简单greedy search： 维特比算法：选择整体分数最高的句子（搜索空间太大） 集束搜索： 注意力机制 在“编码器—解码器（seq2seq）”⼀节⾥，解码器在各个时间步依赖相同的背景变量（context vector）来获取输⼊序列信息。当编码器为循环神经⽹络时，背景变量来⾃它最终时间步的隐藏状态。将源序列输入信息以循环单位状态编码，然后将其传递给解码器以生成目标序列。然而这种结构存在着问题，尤其是RNN机制实际中存在长程梯度消失的问题，对于较长的句子，我们很难寄希望于将输入的序列转化为定长的向量而保存所有的有效信息，所以随着所需翻译句子的长度的增加，这种结构的效果会显著下降。 与此同时，解码的目标词语可能只与原输入的部分词语有关，而并不是与所有的输入有关。例如，当把“Hello world”翻译成“Bonjour le monde”时，“Hello”映射成“Bonjour”，“world”映射成“monde”。在seq2seq模型中，解码器只能隐式地从编码器的最终状态中选择相应的信息。然而，注意力机制可以将这种选择过程显式地建模。 Transformer 在之前的章节中，我们已经介绍了主流的神经网络架构如卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs）。让我们进行一些回顾： CNNs 易于并行化，却不适合捕捉变长序列内的依赖关系。 RNNs