『音視頻技術開發周刊』由LiveVideoStack團隊出品，專注在音視頻技術領域，縱覽相關技術領域的干貨和新聞投稿，每周一期。點擊『閱讀原文』，瀏覽第93期內容，祝您閱讀愉快。

架構

• Nodejs+socket.io搭建WebRTC信令服務器

  本文介紹了 Nodejs 的工作原理、Nodejs的安裝與布署，以及如何使用 要sokcet.io 構建 WebRTC 信令消息服務器。socket.io 由于有房間的概念所以與WebRTC非常匹配，用它開發WebRTC信令服務器非常方便。

  
  

• 蔡銳濤：CG內容互動與5G的碰撞

  在LiveVideoStackCon2019上海音視頻技術大會前夕，LiveVideoStack采訪了相芯科技資深圖形引擎開發經理蔡銳濤，他從個人成長聊到CG（Computer Graphics），再到電影《阿麗塔：戰斗天使》展現的空前的CG水平，并展望了5G帶來的人機交互的新方式。

  
  

• Sisvel的VP9/AV1專利池將對視頻行業帶來哪些影響？

  近期，Sisvel International S.A.公布了兩個新的專利池，提供VP9以及AV1相關技術的專利許可，并聲稱AV1和VP9中包含部分受到專利保護的技術。Sisvel會對AOM主推的AV1普及帶來何種影響，AOM對Sisvel是怎樣的態度將備受關注。

  
  

• ZLMediaKit高并發實現原理

  ZLMediaKit是一套高性能的流媒體服務框架，目前ZLMediaKit經過多次版本迭代，編程模型多次升級優化；已經趨于成熟穩定，也在各種生產環境得到了驗證，本文主要討論ZLMediaKit高性能實現原理以及項目特點。

傳輸網絡

• Netty解決粘包和拆包問題的四種方案

  本文首先會對粘包和拆包問題進行描述，然后介紹其常用的解決方案，最后會對Netty提供的幾種解決方案進行講解。

  
  

• Google BBR擁塞控制算法背后的數學解釋

音頻/視頻技術

• 音視頻分析工具StreamEye介紹

  Elecard StreamEye是一款視頻分析工具：可以從不同的角度分析視頻：TS級，ES級和實際的視頻級；方便分析視頻源，查找視頻源相關問題；通過檢查和分析視頻流，以調整編碼器，比較不同廠商的編碼器。

  
  

• Chromium 視頻流請求與傳遞過程分析

  Chromium 瀏覽器在處理類似 chrome.desktopCapture 這樣的視頻流請求的時候，大致流程是什么樣的呢？初步梳理了一下整個流程，流程還是比較長的，這里給出大概的類圖，但只說明其中部分的關鍵點。

  
  

• 語音識別傳統方法(GMM+HMM+NGRAM)概述

  語音識別傳統方法主要分兩個階段：訓練和識別，訓練階段主要是生成聲學模型和語言模型給識別階段用。傳統方法主要有五大模塊組成，分別是特征提取，聲學模型、發音字典、語言模型、搜索解碼。

  
  

• 通過端到端的數據偵測提升QoS

  通過收集網絡傳輸的數據，并采用更接近主觀主觀評價的客觀評價方式，可以有效反映QoS的水平，從而幫助運營方改進服務。

編解碼

• CAE+VBR如何提升用戶體驗？

  內容自適應編碼(CAE)產生的是動態碼率（VBR）視頻流，根據內容復雜性為視頻分配所需的碼率從而讓“編碼質量”與“碼率/帶寬/存儲空間”達到最佳平衡，為用戶提供最佳的體驗質量。

  
  

• Versatile Video Coding(VVC)總結

  JVET于2018年4月10日美國圣地亞哥會議上，為新一代視頻編碼標準定名為Versatile Video Coding，主要目標是改進現有HEVC，提供更高的壓縮性能，同時會針對新興應用（360°全景視頻和HDR）進行優化。

  
  

• WebRTC的視頻解碼原理簡析

  WebRTC的視頻部分，包含采集、編解碼(I420/VP8)、加密、媒體文件、圖像處理、顯示、網絡傳輸與流控(RTP/RTCP)等功能。

  
  

• H.265與H.264的差異詳解

  H.265仍然采用混合編解碼，編解碼結構域H.264基本一致，主要的不同在于：編碼塊劃分結構：采用CU (CodingUnit)、PU(PredictionUnit)和TU(TransformUnit)的遞歸結構；基本細節：各功能塊的內部細節有很多差異；并行工具：增加了Tile以及WPP等并行工具集以提高編碼速度；濾波器：在去塊濾波之后增加了SAO（sample adaptive offset）濾波模塊。

AI智能

• 移動端70+fps！谷歌新出高效實時視頻目標檢測

  圖像目標檢測是圖像處理領域的基礎。自從2012年CNN的崛起，深度學習在Detection的持續發力，為這個領域帶來了變革式的發展：一個是基于RPN的two-stage，RCNN/Fast RCNN/Faster RCNN、RetinaNet、Mask RCNN等，致力于檢測精度的提高。一類是基于SSD和YOLOv1/v2/3的one-stage，致力于提高檢測速度。

  
  

• 視頻檢測（Video Detection）資源列表

  近日，視頻檢測（Video Detection）受到廣泛的關注，小編為大家帶來了GitHub上視頻檢測合集列表。

  
  

• 滑動窗口也能用于實例分割，陳鑫磊、何愷明等人提出圖像分割新范式

  滑動窗口在目標檢測中非常重要，然而最近何愷明等研究者表明，這個范式同樣可以用于實例分割。他們提出一條新的道路，即將密集實例分割看成一個在 4D 張量上進行的預測任務，這也就是 TensorMask 通用框架。

圖像

• 運動模糊濾鏡

  運動模糊是指快速運動的物體造成明顯的模糊拖動痕跡；以簡單的直線運動為例，運動模糊應該具有兩個參數，分別是半徑長度和角度；

總結

以上是生活随笔為你收集整理的音视频技术开发周刊 93期的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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