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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)，還得繼續潛伏一陣。
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編解碼器對于像素的影響原理
預測編碼由于會議電視所攝取的人物的活動量很小，無線編解碼器公司，必然會使每幅圖像內容相差不大，或者說某幅圖像(幀)與它前面一幅圖像(幀)相關性很強。利用這個相關性，首先把一幅完整內容的圖像傳到對方，后面的每幅畫面，只需把不同的內容傳過去，相同的內容就不再傳到對方。例如，發言者的完整的形象首幅畫面傳送到對方，以后的每幅畫面，只需傳遞他的嘴部的動作內容，從而可使傳輸的碼率大大下降。一幅圖像是由許多像素點組成的，這些像素點包含了亮度及色差信號。從易于編碼的角度考慮，把每幅畫面分成許多小方塊，每個塊由16像素×16像素點亮度塊和兩個8像素×8像素點的色差塊組成，我們將它稱為“宏塊”MB(Macroblock)。若將畫面內變動部分的內容傳到對方，那么，在一幀圖像中與幀的宏塊所對應的位置附近，找到一個與當前宏塊的亮度塊近的宏塊，并作為當前宏塊(MB)的預測值，無線編解碼器廠，然后將的畫面內的宏塊與預測塊相減，得到一個預測誤差，僅對誤差塊進行編碼即可。
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編解碼器量化數據原理
量化器為了在一定的主觀保真度圖像的前提下，去掉那些對人的視覺效果影響不大的信息，以進一步地壓縮碼率，故需采用量化器。量化器除在A/D模擬/數字變換中應用外，通常也用于D/D數字/數字變換，無線編解碼器，目的是進行數據壓縮。以下僅對D/D變換作一簡介。量化器采用分層量化，即選用不同的步長，針對DCT變換后的不同系數進行量化。對其直流(DC)系數采用一種固定的步長，對其交流系數(AC)采用2～62步長，其步長范圍受后面的緩沖存儲器反饋信號的控制。 [1] 視頻復合編碼器數據視頻信號經信源編碼器進行壓縮后變換成視頻數據，然后送入視頻復合編碼器。復合編碼器首先對視頻數據作進一步壓縮。即按哈夫曼(Huffman)編碼原理進行變字長編碼。其方法是對出現概率大的灰度(亮度)信號進行短的碼字編碼，對出現概率小的信號賦予長的碼字，平均的結果，使視頻數據流總的碼字短，從而達到進一步壓縮的目的。在復合編碼器中，無線編解碼器多少錢，還有一些輔助信號。例如指示信號“發送/不發送”標志，其作用是告訴對方的解碼器，在一幅圖像中，哪些宏塊要發送，哪些宏塊不發送。需要發送的宏塊，又分幀內和幀間兩種編碼方式。幀內預測編碼是利用一幀(一幅圖像)內已經傳送的相鄰像素來求當前像素的預測值；幀間預測編碼在前面已提到。
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