音视频学习从零到整--(1)
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一.学习背景
5G网络作为第5代的移动通信网络,它的网络峰值传播速度可1以达到10Gbps/s
.这比4G的的传输速度快数百倍.举个例子,整部超高画质电影下载可在1秒钟之内下载完成.
当然,随着5G技术的诞生,用在智能终端分享3D电影,游戏或者超高画质节目的时代已经毫无悬念的向我们走来.
想必大家也逐步了解,国内外的互联网公司也已经布局音视频,3D技术方面的开发者招聘和相关产品研发.目前落地推广最普遍的就是直播类项目和小视频类的项目.当然未来的方向肯定不止如此.
那么我们现在带着问题来学习?
- 为何编码?
- 何为编码?
1.1 为何编码?
从存储角度和网络传输以及通用性 3个角度,压缩已经成了不可或缺的动作.压缩编码最基本的指标,就是压缩比. 压缩比通常都是小于1(如果等于或者大于1,是不是就失去了编码的意义了.编码的目的就是为了压缩数据体量).
1.2 何为编码?
编码就是按照一定的格式记录采样和量化后的数据.
1.2.1编码中软编码和硬编码的区别?
- 硬编码: 使用非CPU进行编码,例如使用GPU芯片处理
- 软编码: 使用CPU来进行编码计算.
1.2.2 软编码与硬编码的区分?
- 软编码: 实现直接、简单,参数调整方便,升级易,但CPU负载重,性能较硬编码低,低码率下质量通常比硬编码要好一点。
- 硬编码:性能高,低码率下通常质量低于硬编码器,但部分产品在GPU硬件平台移植了优秀的软编码算法(如X264)的,质量基本等同于软编码。
读者理解:
硬编码,就是使用GPU计算,获取数据结果,优点速度快,效率高.
软编码,就是通过CPU来计算,获取数据结果.
1.2.3 压缩算法
压缩算法分为2种,有损压缩与无损压缩.
- 无损压缩:解压后的数据可以完全复原,在常用的压缩格式中,无损压缩使用频次较低
- 有损压缩:解压后数据不能完全复原,会丢失一部分信息.压缩比越小,丢失的信息就会越多.信号还原的失真就会越大.
需要根据不同的场景(考虑因素包括存储设备,传输网络环境,播放设备等)选用不同的压缩编码算法.
二. 直播APP需求剖析
2.1 直播项目流程
在直播项目中,一般常见有8个步骤.
- 音视频采集
- 视频滤镜
- 音视频编码
- 推流
- 流媒体服务器处理
- 拉流
- 音视频解码
- 音视频播放
这个在开发者面试一些有意向或者目前业务中包含直播需求的公司,最为常见的面试题.不管在我们过往的工作经验是否有直播或音视频相关经验.这个一块都是你必须能了解.希望大家可以简单的了解.
2.2 相关框架的学习与使用场景
-
采集视频,音频
- 使用iOS原生框架
AVFoundation.framework
- 使用iOS原生框架
-
视频滤镜处理
- 使用iOS原生框架
CoreImage.framework
- 使用第三方框架
GPUImage.framework
- 使用iOS原生框架
CoreImage
与GPUImage
框架比较:
在实际项目开发中,开发者更加倾向使用于GPUImage
框架.
首先它在使用性能上与iOS提供的原生框架,并没有差别;其次它的使用便利性高于iOS原生框架,最后也是最重要的GPUImage
框架是开源的.而大家如果想要学习GPUImage
框架,建议学习OpenGL ES
,其实GPUImage
的封装和思维都是基于OpenGL ES
.
GPUImage OC版本下载地址
GPUImage Swift版本下载地址
-
视频\音频编码压缩
- 硬编码
- 视频:
VideoToolBox
框架 - 音频:
AudioToolBox
框架
- 视频:
- 软编码
- 视频: 使用
FFmpeg
,X264
算法把视频原数据YUV/RGB编码成H264 - 音频: 使用
fdk_aac
将音频数据PCM转换成AAC
- 视频: 使用
- 硬编码
-
推流
- 推流: 将采集的音频.视频数据通过流媒体协议发送到流媒体服务器
- 推流技术
- 流媒体协议: RTMP\RTSP\HLS\FLV
- 视频封装格式: TS\FLV
- 音频封装格式: Mp3\AAC
-
流媒体服务器
- 数据分发
- 截屏
- 实时转码
- 内容检测
-
拉流
- 拉流: 从流媒体服务器中获取音频\视频数据
- 流媒体协议: RTMP\RTSP\HLS\FLV
-
音视频解码
- 硬解码
- 视频:
VideoToolBox
框架 - 音频:
AudioToolBox
框架
- 视频:
- 软解码
- 视频: 使用
FFmpeg
,X264
算法解码 - 音频: 使用
fdk_aac
解码
- 视频: 使用
- 硬解码
-
播放
-
ijkplayer
播放框架 -
kxmovie
播放框架
ijkplayer
,kxmovie
都是基于FFmpeg框架封装的 -
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