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主營：話筒,調音臺,話筒架,編解碼器,電話耦合器
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編解碼器
目前在嘗試使用全新的技術對編碼架構進行革新，比如人工智能，神經計算模型等。做編碼的都了解，視頻編碼基本結構（波形混合編碼）在過去幾十年都沒怎么變化，主要在于預算、變換和熵編碼三大部件（及零件）的不斷替換和完善。近期，學界已經提出了一些用深度學習對HEVC進行編碼提升的研究工作，不過大多集中在環(huán)內濾波或后處理方面，還是屬于模塊級提升，沒有結構突破，無End to End 學習能力。FVC和AV1陣營普遍認為，短期內深度學習還是干不過人工fine tune的各種編碼模式(算子)，還得繼續(xù)潛伏一陣。
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編解碼器處理能力和高畫質的解決方案
當說到硬編碼器時，腦海中default的應用場景是直播，并且是直連信號源（攝像機或者通過contribution編碼器送過來的解碼視頻）。在這種應用中，受限于時延和線性快編，留給編碼器時間窗口比較短，加之硬件編碼器計算和buffer資源有限，像multipass、lookahead等一些復雜的編碼優(yōu)化手段就會disable掉，因此壓縮效率會受限。軟件編碼器的應用場景更多的是點播或者延遲直播，電子設備廠，并且可以部署在彈性的云上，如果并行擴展性設計的好的話，一些復雜編碼模式都可以開啟，壓縮能力能夠充分施展，無線電子設備廠，壓縮效率自然更好。
此外，當我們說到畫質的時候，其實更多的說的是重建視頻的主觀感受，并不是我們優(yōu)化編碼器時通常使用的PSNR（或者SSIM等）。對于特定的視頻幀，無論是那個metric，碼率或者QP的變化，畫質的相對變化都能直接反應出來。難在不同內容的視頻，人對畫質的感受是很implict的，從不好到好的刻度是不均勻和非線性的。這給編碼器優(yōu)化帶來了較大的自由度，也是各位編碼老鐵們發(fā)揮的空間。窄帶高清，per-title，感知編碼、視覺優(yōu)化、內容自適應等都是工作在這個區(qū)間。我們常說，4G電子設備廠，編碼既是技術（Tech）也是藝術（Art），這里面有很多know-how的tricks，有工匠精神的老司機們往往更勝一籌。舉個例子，我們曾對國外一款商業(yè)編碼器和 x265，HM進行過對比測試，單看PSNR，商業(yè)編碼器比不過HM，甚至x265，但是在體育比賽，歌舞晚會等實際場景中，畫面的均勻性和一致性等主觀方面（如畫面之間閃爍性低），商業(yè)編碼器優(yōu)勢明顯。
另外補充一點，畫質的好壞不只取決于編解碼本身，預處理和后處理也很十分重要，甚至帶來的畫質提升效果要大于編碼優(yōu)化本身。
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編解碼器的作用
讀取與清除故障碼：解碼器可以完成及其故障碼的讀取功能，幾率故障碼的代碼號、出現(xiàn)次數、出現(xiàn)時間的信息，并完成對故障碼的清除工作。
執(zhí)行器作動測試功能：用解碼器對一些執(zhí)行器，像噴油嘴、怠速電機、繼電器、 電磁閥冷卻風扇等進行人工控制，用以檢測該執(zhí)行器是否處于良好的工作狀況。
示波器功能：在解碼器的數據流功能中，很多傳感器和執(zhí)行器的信號是采用電壓。
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