编解码器
目前在尝试使用全新的技术对编码架构进行革新,比如人工智能,神经计算模型等。做编码的都了解,视频编码基本结构(波形混合编码)在过去几十年都没怎么变化,主要在于预算、变换和熵编码三大部件(及零件)的不断替换和完善。近期,学界已经提出了一些用深度学习对HEVC进行编码提升的研究工作,不过大多集中在环内滤波或后处理方面,还是属于模块级提升,没有结构突破,无End to End 学习能力。FVC和AV1阵营普遍认为,短期内深度学习还是干不过人工fine tune的各种编码模式(算子),还得继续潜伏一阵。
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编解码器处理能力和高画质的解决方案
当说到硬编码器时,脑海中default的应用场景是直播,并且是直连信号源(摄像机或者通过contribution编码器送过来的解码视频)。在这种应用中,受限于时延和线性快编,留给编码器时间窗口比较短,加之硬件编码器计算和buffer资源有限,像multipass、lookahead等一些复杂的编码优化手段就会disable掉,因此压缩效率会受限。软件编码器的应用场景更多的是点播或者延迟直播,电子设备厂,并且可以部署在弹性的云上,如果并行扩展性设计的好的话,一些复杂编码模式都可以开启,压缩能力能够充分施展,无线电子设备厂,压缩效率自然更好。
此外,当我们说到画质的时候,其实更多的说的是重建视频的主观感受,并不是我们优化编码器时通常使用的PSNR(或者SSIM等)。对于特定的视频帧,无论是那个metric,码率或者QP的变化,画质的相对变化都能直接反应出来。难在不同内容的视频,人对画质的感受是很implict的,从不好到好的刻度是不均匀和非线性的。这给编码器优化带来了较大的自由度,也是各位编码老铁们发挥的空间。窄带高清,per-title,感知编码、视觉优化、内容自适应等都是工作在这个区间。我们常说,4G电子设备厂,编码既是技术(Tech)也是艺术(Art),这里面有很多know-how的tricks,有工匠精神的老司机们往往更胜一筹。举个例子,我们曾对国外一款商业编码器和 x265,HM进行过对比测试,单看PSNR,商业编码器比不过HM,甚至x265,但是在体育比赛,歌舞晚会等实际场景中,画面的均匀性和一致性等主观方面(如画面之间闪烁性低),商业编码器优势明显。
另外补充一点,画质的好坏不只取决于编解码本身,预处理和后处理也很十分重要,甚至带来的画质提升效果要大于编码优化本身。
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编解码器的作用
读取与清除故障码:解码器可以完成及其故障码的读取功能,几率故障码的代码号、出现次数、出现时间的信息,并完成对故障码的清除工作。
执行器作动测试功能:用解码器对一些执行器,像喷油嘴、怠速电机、继电器、 电磁阀冷却风扇等进行人工控制,用以检测该执行器是否处于良好的工作状况。
示波器功能:在解码器的数据流功能中,很多传感器和执行器的信号是采用电压。
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