C++围绕音视频相关的资料都有哪些?如何进行学习

音视频技术涉及的内容广泛而深入。我会根据自己的知识给你提供一个系统性的音视频相关资料梳理,主要分为学习路径与核心知识开源项目与实战开发者资源以及热点与趋势几个方面,希望能帮助你高效地学习和探索。

先用一个表格来概览主要的学习方向和资源类型:

学习方向关键技术与协议主要资源类型与代表
流媒体传输RTMP, HLS, DASH, WebRTC, RTP/RTCP, SRT协议标准文档 (RFC)、开源项目(SRS, ZLMediaKit, live555 )、书籍(《流媒体系统》)
音视频编解码H.264/AVC, H.265/HEVC, AV1, VP9, AAC, Opus标准文档、源码参考(FFmpeg, x264, x265)、书籍(《H.264/AVC 标准》)、专业论文
媒体处理与框架滤镜、转码、封装、提取、录制开源项目(FFmpeg)、书籍(《FFmpeg从入门到精通》)、API文档(MediaCodec, AVFoundation)
实时音视频(RTC)网络传输(NAT穿透)、抗弱网、音视频前后处理、延迟控制开源项目(WebRTC )、云服务文档(声网、腾讯云TRTC)、书籍(《WebRTC权威指南》)、官方样例(webrtc.github.io/samples/)
音频处理混音、降噪、回声消除、音效、空间音频书籍(《混音思维》)、开源库(SOX, WebAudio API)、DAW软件(Reaper, Pro Tools)、论坛(Gearslutz, Audio Engineering Stack Exchange)
多媒体生态版权、内容生产、用户体验、行业趋势行业报告(Grand View Research)、技术博客(Smashing Magazine, 淘宝视频云博客)、新闻(IBC, NAB Show 报道)

下面是这些资源的详细说明:

📚 一、学习路径与核心知识
  1. 基础理论

    • 数字音视频基础:了解采样率(如44.1kHz)、比特深度(如16bit)、声道像素分辨率(如1080p)、帧率(如30fps)、色彩空间(如YUV)和码率(Bitrate)等概念。
    • 信号处理:《数字信号处理》相关的教材和课程能帮你理解滤波、变换等基础知识。
  2. 编解码技术

    • 视频编码H.264/AVC(当前最主流)、H.265/HEVC(更高压缩率)、AV1(开源且高效)、VP9(Google开源)。建议从H.264入手,理解I/P/B帧GOP码率控制等概念。
    • 音频编码AAC(应用广泛)、Opus(低延迟,WebRTC常用)、MP3。了解心理声学模型有助于理解其原理。
    • 学习资源
      • 各个编码标准的官方白皮书文档(如ITU-T官网)。
      • 书籍:《视频编码全角度详解:AVS China、H.264/MPEG-4 PART10、HEVC、VP6、DIRAC、VC-1》。
      • FFmpegx264/x265的源代码是极佳的学习材料。
  3. 传输协议与流媒体技术

    • 流媒体协议RTMP(低延迟直播,虽老旧但仍常见)、HLS(Apple推出,兼容性好)、DASH(HTTP动态自适应流,国际标准)。理解m3u8播放列表和TS文件切片。
    • 实时通信协议WebRTC(支持浏览器和移动端点对点实时通信),涉及SDP(会话描述)、ICE(网络穿透)、STUN/TURN(NAT穿越)服务器等。
    • 学习资源
      • RFC文档(如RFC 3550 for RTP, RFC 7826 for HLS)。
      • 书籍:《Real-Time Communication with WebRTC》。
      • 开源项目:SRS(Simple RTMP Server)、ZLMediaKitlive555(一个专注于实时流传输底层协议处理的开源项目)。
  4. 媒体处理框架

    • FFmpeg:这几乎是音视频处理的“瑞士军刀”,用于录屏转码滤镜流媒体等。其包含的libavcodec(编解码)、libavformat(封装/解封装)、libavfilter(滤镜)等库是许多软件的基础。
    • 学习资源
      • 官方文档:FFmpeg Official Documentation
      • 书籍:《FFmpeg从入门到精通》
      • 教程:雷霄骅的博客(虽已停更,但许多文章仍是经典)
⚒️ 二、开源项目与实战

“纸上得来终觉浅”,动手实践非常重要。

  1. 核心开源库

    • FFmpeg:如前所述,是基础工具。
    • WebRTC:Google开源的实时通信项目, native代码(C++)和Web API都很重要。
    • GStreamer:一个管道式的多媒体框架,通过插件构建处理图,在嵌入式领域应用广泛。
    • Live555:一个流媒体传输的开源项目。
  2. 自建流媒体服务器

    • 可以用 SRSZLMediaKitMonibuca 等国产优秀开源项目搭建简单的直播和WebRTC服务,理解推流、拉流、转码的整个过程。
  3. 客户端开发

    • Android:学习 MediaCodec(硬编解码)、MediaExtractor/MediaMuxer(提取和封装)、OpenSL ESAAudio(音频处理)。
    • iOS/macOS:学习 AVFoundation 框架(AVPlayer, AVAssetWriter)、VideoToolboxAudioToolbox(底层编解码)。
    • Web:深入学习 Web Audio API(音频处理)、WebRTC APIMedia Source Extensions (MSE)(自适应流)。
  4. 实战项目灵感

    • 做一个简单的 视频播放器(解码、同步、渲染)。
    • 实现一个 手机直播APP(采集、编码、推流)。
    • 搭建一个 视频会议应用(WebRTC)。
    • 写一个 音频剪辑工具(波形显示、剪切、混音)。
🔧 三、开发者资源
  1. 社区与论坛

    • Stack Overflow:查找具体编码问题。
    • GitHub:关注 FFmpeg, WebRTC 等项目的源码和Issues。
    • 专业论坛VideoLAN Forum(VLC相关)、Google Groups - webrtc-users
    • 国内社区音视频开发社区(Audiovisual Development Community)、即时通讯网 的相关板块。
  2. 测试资源

    • 测试视频序列:如 Big Buck Bunny, Sintel (由Blender基金会提供)。
    • 测试音频片段:寻找不同采样率和格式的音频文件。
    • 在线工具:一些在线格式分析、码率计算等小工具。
🔮 四、热点与趋势

音视频领域也在不断演进,可以关注这些方向:

  1. 编码技术H.266/VVC(更高的压缩效率,但计算复杂度也高)、AV2(在AV1基础上发展)。
  2. 沉浸式体验VR/AR 中的音视频技术,空间音频(Spatial Audio),8K 超高清。
  3. AI与音视频结合
    • AI编码(A1编码):利用神经网络进行视频压缩,如Google的AV1
    • AI增强:超分辨率(放大画质)、降噪插帧(提高视频流畅度)。
    • AI生成:AI生成音乐、音效、甚至视频内容。
  4. 云计算与云原生云游戏(视频流形式传输游戏画面)、RTC即服务(声网、腾讯云等提供的服务)。
  5. 互动体验低延迟直播(将直播延迟降低到WebRTC级别)、互动直播(连麦、弹幕、礼物等深度融合)。
💡 五、一些学习建议
  • 循序渐进:从基础概念和FFmpeg命令行工具开始,再深入API和原理。
  • 多看源码:FFmpeg、WebRTC等大型项目的源码是宝库。
  • 动手实践:自己动手写代码、搭服务,遇到问题再去研究和解决,这是最有效的学习方式。
  • 关注社区:保持对新技术、新趋势的好奇心和敏感度。

音视频技术的学习道路可能会充满挑战,但也非常有趣且有价值。希望这些信息能为你打开一扇新的大门。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
如若转载,请注明出处:http://www.pswp.cn/pingmian/93756.shtml
繁体地址,请注明出处:http://hk.pswp.cn/pingmian/93756.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

AI自动化测试,解决传统自动化测试中​​脚本维护成本高、用例覆盖不全、缺陷发现滞后​​等痛点

AI自动化测试,解决传统自动化测试中​​脚本维护成本高、用例覆盖不全、缺陷发现滞后​​等痛点AI自动化测试通过机器学习(ML)、自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等技术,解决了传统…

Laravel 事件与监听器

下面是一个完整的用户注册事件和监听器的实现示例,包含事件、监听器、注册、触发等完整流程。一、软件版本 php: 8.2.20laravel: 11mysql: 8.0.29 二、完整实现过程 1.创建事件 1.1 首先创建用户注册事件 php artisan make:event UserRegistered1.2 编辑app/Events/…

前端 React 实现数据懒加载-滚动触底加载数据

在 React 中使用 Intersection Observer API 实现触底加载分页&#xff08;无限滚动&#xff09;1.基本实现思路 在列表底部放置一个 哨兵元素&#xff08;Sentinel&#xff09;&#xff08;如 <div>&#xff09;。使用 IntersectionObserver 监听该元素是否进入视口&…

MySQL 50 道经典练习题及答案

目录 一、数据表设计与初始化 1. 数据表结构说明 2. 建表语句 3. 插入测试数据 二、练习题及答案 1. 查询 "01" 课程比 "02" 课程成绩高的学生的信息及课程分数 2. 查询同时存在 "01" 课程和 "02" 课程的情况 3. 查询存在 &qu…

电竞护航小程序搭建三角洲俱乐部护航派单小程序开发游戏派单系统定制开发

成品系统&#xff0c;可以快速搭建。功能概述&#xff1a;商家入驻、老板点单、快捷发单、自定义发单、发单列表、管事入驻、订单审核裁决、打手入驻、打手排行榜、邀请排行榜、账户充值、余额提现、成为客服等

MYSQL-增删查改CRUD

目录 &#x1f33f;前言&#xff1a; &#x1f33f;增-C-Create-新增 &#x1f9ca;单行数据全列插入 &#x1f34b;‍&#x1f7e9;语法&#xff1a; &#x1f34b;‍&#x1f7e9;演示&#xff1a; &#x1f9ca;指定列插入 &#x1f34b;‍&#x1f7e9;语法&#xf…

【Loss学习笔记】Focal loss、QFL、DFL、VFL——目标检测定位损失函数详解

文章目录Focal loss&#xff08;2018 ICCV &#xff0c;RetinaNet&#xff09;1、Focal Loss 提出背景问题一&#xff1a;正负样本数量不均衡问题问题二&#xff1a;难分类/易分类样本数量不均衡问题对两个问题的解决2、正负样本数量不均衡问题的解决&#xff1a;Focal loss 的…

nertctl使用了解

测试了几个容器&#xff0c;似乎未对k8s的containerd产生影响&#xff0c;都能访问 再次测试&#xff0c;containerd发生了重启&#xff0c;nrtdctl启动的容器都没了 #### sealos 创建containerd集群 sealos run registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/labring/kubernetes:v1.29…

三、k8s 1.29 之 资源清单

一、什么是资源 资源(Resources) 是指集群中可被分配、管理和调度的各种实体,既包括计算、存储、网络等基础设施资源,也包括 K8s 自身定义的 API 对象(如 Pod、Deployment 等)。这些资源是 K8s 调度和管理工作负载的核心基础。 Kubernetes 中的资源本质上是 “可被操作的…

React中常用的Hook(useEffect、useRef、useMemo、useNavigate、useParams)

React hook1&#xff1a;useEffect 在编程中&#xff0c;副作用是指函数或表达式在执行过程中对外部环境产生影响的行为。例如&#xff1a; 修改外部变量&#xff08;如全局变量、DOM、API 请求、设置定时器等&#xff09; 什么是纯函数&#xff1f; // 纯函数&#xff1a;输入…

关联规则挖掘1:Apriori算法

目录 一、Apriori算法核心原理 1. 基本概念 2. Apriori性质 二、完整案例计算&#xff08;超市购物数据&#xff09; ​步骤1&#xff1a;按字母序重排每笔交易​ ​步骤2&#xff1a;统计频繁1-项集&#xff08;min_support40%&#xff09;​​ ​步骤3&#xff1a;生成…

基于 C++ 线程池的多线程目标检测后处理系统设计与实现

在实际的智能视频分析系统中,目标检测(如 YOLOv5)只是第一步。检测结果往往需要进行后续处理:画框、报警、推流、日志记录等。这些操作如果在检测主线程中同步执行,会严重拖慢整体推理速度。 本文将带你从零实现一个基于 C++ 模板线程池的异步后处理系统,实现“检测与后…

Java并发容器详解

1. JUC并发容器概述 Java集合容器框架主要有四大类别&#xff1a;List、Set、Queue、Map。常见的ArrayList、LinkedList、HashMap等容器都是非线程安全的。 Java提供了同步容器&#xff08;如Vector、Hashtable、SynchronizedList&#xff09;通过synchronized实现同步&#xf…

SpringAI系列---【SpringA集成OllamaI如何先调用向量库,再把查到的结果一起传给大模型?】

SpringAI如何先调用向量库&#xff0c;再把查到的结果一起传给大模型&#xff1f; 1.引入pom <dependencies><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-starter-model-ollama</artifactId></depend…

告别“测试滞后”:AI实时测试工具在敏捷开发中的落地经验

告别“测试滞后”&#xff1a;AI实时测试工具在敏捷开发中的落地经验 在敏捷开发的“快速迭代”节奏中&#xff0c;测试环节常常成为“拖后腿”的短板。某互联网公司的敏捷团队曾陷入这样的循环&#xff1a;2周迭代周期中&#xff0c;开发用10天完成功能&#xff0c;留给测试的…

K8S-Pod资源对象

一、K8S架构与组件1、K8S架构k8s 总体架构采用了经典的 maste/slave 架构模式&#xff0c;分 master 节点和 worker 节点&#xff0c;节点可以是虚拟机也可以是物理机。K8S组件 master 节点组件Kube-apiserver 用于暴露 Kubernetes API&#xff0c;任何资源请求或调用操作都是通…

PyTorch API 5

文章目录torch.compiler延伸阅读torch.fft快速傅里叶变换辅助函数torch.func什么是可组合的函数变换&#xff1f;为什么需要可组合的函数变换&#xff1f;延伸阅读torch.futurestorch.fx概述编写转换函数图结构快速入门图操作直接操作计算图使用 replace_pattern() 进行子图重写…

基于决策树模型的汽车价格预测分析

一、整体流程概览这份代码实现了一个完整的机器学习预测流程&#xff0c;核心目标是通过汽车的各项特征预测其价格。整体流程分为 6 个主要步骤&#xff1a;模拟生成汽车数据集&#xff08;含价格标签&#xff09;数据预处理&#xff08;清洗、编码、特征选择&#xff09;探索性…

0基础安卓逆向原理与实践:第2章:编程基础与工具链

第2章:编程基础与工具链 2.1 Java编程基础 2.1.1 Java语言特性 Java是安卓应用开发的主要语言,具有以下核心特性: mindmaproot((Java特性))面向对象封装继承多态抽象平台无关字节码JVM一次编译到处运行内存管理自动垃圾回收堆栈管理引用类型安全性字节码验证安全管理器访…

深入理解JVM内存结构:从字节码执行到垃圾回收的全景解析

&#x1f9e0; 深入理解JVM内存结构&#xff1a;从字节码执行到垃圾回收的全景解析 #JVM内存模型 #Java性能优化 #垃圾回收机制 #并发编程一、JVM内存结构全景图二、线程共享区域详解 2.1 堆&#xff08;Heap&#xff09;—— 对象生存的宇宙 存储内容&#xff1a; 所有new创建…