解码器压缩质量编辑

有损编解码在软件界有许多相对更加流行的编解码器是有损的，意味着它们压缩过程牺牲了一定的质量。通常这种压缩实际上同未被压缩的声音或图像没区别。更小的数据集缓解了相对高昂的存储器。较低的数据率也降低了花销并在数据传输过程中提升了品质。

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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。编解码器的使用说明经过编码的音频或者视频原始码流经常被叫做“Essence”（有译作“本体”，“精”），以区别于之后加入码流的元信息和其它用以帮助访问码流和增强码流鲁棒性的数据。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）。解码器压缩质量编辑有损编解码在软件界有许多相对更加流行的编解码器是有损的，意味着它们压缩过程牺牲了一定的质量。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，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，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。因此，背后的编解码技术（及工程师）是被需要的，短期不会被冷落。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，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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