Я очень смущен, чтобы узнать, что происходит внутри кодеков. Я хочу узнать об элементах внутри аудиокодеров и декодеров. Был бы очень рад, если бы вы могли предоставить мне некоторые ссылки, где я могу найти хороший учебный материал.С чего начать изучать аудио- или видеокодеки?
Именно поэтому я хотел бы знать, как кодек анализирует медиафайл.
Попробуйте начать здесь:
Начало работы с Windows Media Encoder
http://www.microsoft.com/windows/windowsmedia/howto/articles/introencoding.aspx
Дополнительные данные можно найти на codecpage.com
Я получил хороший немного о формате MPEG4 с помощью работая над декодером MPEG4. Существует много различных эталонных (и с открытым исходным кодом) кодеров и декодеров для видео и аудио. Итак, нажмите на книги - начиная с Википедии: у нее есть хорошие общие резюме и ссылки, чтобы следовать (если вам повезло «открыть спецификации»). А затем нажмите на источник.
Существует так много разных способов кодирования (многие из них связаны с какой-либо формой сжатия, будь то с потерями или без потерь), и вся проблема, как правило, дополнительно осложняется тем, что она также имеет дело с контейнером обрамления и "sub форматы».
Удачи.
Ваш заголовок спрашивает о сжатии A/V, но остальные ваши комментарии переговоры о разборе медиа-файл & идентифицирующую его кодека. Это очень разные задачи: spec'd &, реализованный различными организациями, выполняемый различными API-интерфейсами в большинстве мультимедийных библиотек и, прежде всего, требующий очень разных наборов навыков.
Формат файлов A/V не слишком отличается от любого другого формата файла, который, в свою очередь, равен formal grammars. Анализ, проверка и результирующие графы объектов концептуально ничем не отличаются от любой другой грамматики - и на практике они, как правило, намного проще, чем грамматики, с которыми вы сталкиваетесь в стандартной учебной программе CS (компиляторы, конечные автоматы). AVI file format является своего рода устаревает в этот момент, но я по-прежнему рекомендую начинать там, потому что:
Кодеки, тем временем, являются один из самых сложных алгоритмов вы» вероятно, найдут среди «потребительского» программного обеспечения. Они в значительной степени влияют на успехи как в академическом сообществе, так и в крупных корпорациях (включая их обширные патентные библиотеки) R & D.Для того, чтобы быть опытным в кодеках вы должны знать, по крайней мере, основы:
Если у вас уже есть приличный фон (например, вы сделали один или два уровня бакалавра «математике для инженеров» -типа классов), то я говорю нырять прямо в. Многие из лучших A/V кодеки с открытым исходным кодом:
В общем, сжатия видео касается выбрасывая как можно больше информации возможно, в то же время минимально влияя на опыт просмотра для конечного пользователя. Например, использование подвыборного YUV вместо RGB сокращает размер видео вдвое. Это возможно, так как человеческий глаз менее чувствителен к цвету, чем к яркости. В YUV значение Y является яркостью, а значения U и V представляют цвет. Поэтому вы можете выбросить часть информации о цвете, которая уменьшает размер файла, без возможности просмотра зрителя.
После этого большинство методов сжатия используют, в частности, 2 дублирования. Первый - временная избыточность, а вторая - пространственная избыточность.
Временная избыточность отмечает, что последовательные кадры в видеопоследовательности очень похожи. Обычно видео должно составлять порядка 20-30 кадров в секунду, и ничто не меняется в 1/30 секунды. Возьмите любой DVD и приостановите его, затем переместите его на один кадр и обратите внимание на то, насколько похожи 2 изображения.Таким образом, вместо того, чтобы кодировать каждый кадр независимо друг от друга, в формате MPEG-4 (и другие стандарты сжатия) кодировать только разность между последовательными кадрами (с использованием motion estimation, чтобы найти разницу между кадрами)
пространственная избыточность принимает преимущество того факта, что в общий цвет, распределенный по изображениям, имеет тенденцию быть довольно низкой частотой. Под этим я подразумеваю, что соседние пиксели имеют похожие цвета. Например, если вы изображаете красный перемычек, все пиксели, представляющие вашу перемычку, имеют очень похожий цвет. Можно использовать DCT для преобразования значений пикселей в частотное пространство, где может быть выбрана некоторая информация о низкой частоте. Затем, когда выполняется обратное DCT (во время декодирования), изображение теперь не имеет выброшенной низкочастотной информации.
Чтобы просмотреть эффекты отбрасывания этой информации, откройте маску MS и нарисуйте серию перекрывающихся горизонтальных и вертикальных черных линий. Сохраните изображение в формате JPEG (который также использует DCT для сжатия). Теперь увеличьте масштаб рисунка, обратите внимание на то, как края линий больше не такие острые и немного размыты. Это связано с тем, что некоторая информация (переход от черного к белому) была выброшена во время сжатия. Прочитайте this для объяснения с красивыми фотографиями
Для дальнейшего чтения this book неплохо, если немного тяжело на математике.
google it .. переполнение стека не поможет. – raj
Вы изучили википедию? – SteelBytes
исследовал вики, способный найти кодеки, которые доступны, но я изучаю данный мультимедийный файл, как определить кодек и как играть то же самое. – Vamsi