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Audio-Visual Development Technology: Principles and Practices

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# 《音视频开发技术：原理与实践》©

[ =[>> 关于作者© <<]= ](AUTHOR.md)

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[ =[>> 版权申明© <<]= ](COPYRIGHT.md)

## **目标**

对于音视频工程师/架构师来说，日常工作长中总会有大量的知识技术积累，亟待梳理以期望能够被快速检索查阅。但由于工程技术所处领域的复合特征，往往针对一个工程问题所需要的专业知识，不论深浅程度，都会横跨几门学科。而想要获取有效的处理问题所能使用的信息，都需要依次回顾、搜集和关联。这样必不可少会花费大量时间查阅各类大部头资料和文献。而这么做往往是因为，对于待解答问题非常重要的知识点，分布碎片化导致的。

**音视频规格的跨度构成了本身技术的多个维度，使得我们并不能按照以往的工程思维，从单一角度来考虑涉及此类型的复合问题**。

因此，本书的目的旨在以工程解决方案的实践思路过程，对相关联的各学科核心知识进行串联。以求用一套完整且关联的技术栈模板，来贯穿当下多媒体技术的所有核心技术模块。从而 **为读者提供针对多媒体（音视频）分析/处理/整合/架构方面，有效技术指导与学习路线**。

## **特色**

本书结合作者工作实践，对架构师日常工作工程中涉及使用到的：数字信号处理、计算机图形学、色彩学、相关工程规格规范、驱动特征及软件框架设计等，领域的专业学科知识进行了梳理和提炼。从音视频工程师不同的技术阶段需要面临的问题为出发点，将

全书分为，**音视频基础与音视分析**、**流媒体规格与简易编解码播放框架设计**、**通用统一化音视频编辑框架与渲染驱动设计**，三大阶段。每一阶段，统一采用知识图谱串联工程规格与编码实践，全面讲解对应技术阶段下需要掌握的，多媒体（音视频）技术之简史、原理、算法、设计及相关推导、制定、架构与应用。

基于此，全书按照技术逐级递进的关系，构成了整体音视频从数据分析、编解码器开发、播放器开发到图形化与图像处理、特效与特效引擎的 **完整技术栈**。使得全书每个章节内部自成一体但确相互关联，从而便于做技术字典、工程手册和整体学习之用。

## **面向**

书中原理与技术面向全平台，因此主要开发语言为 C/C++。部分平台化及数据分析场景，会一定程度的应用到 C#、Java、Python 等其他语言。本书适合：
- **初入音视频开发的新手**：
本书为您提供了完整学习路径，对于打算初入本行业的开发者，本书能够帮您梳理完整的音视频开发技术路线。协助您成功入行。

- **有基础的音视频工程师**：
本书为您提供了知识技术字典，对于日常开发工作中涉及到的相关问题分析，本书能够帮您快速定位到所需要的核心知识点，进而方便您进一步根据所给信息来做出判断，或根据提示方向来进行深度资料查阅。

- **多媒体编解开发者友好**：
本书为您提供了ITU-T的编解码协议技术索引和讲解，您可以快速通过本书查阅常用 **H.264、H.265、H.266** 的关键资料和技术对比。

- **流媒体协议开发者友好**：
本书为您提供了常用流协议的拆分解析，您可以快速通过本书查阅常用 **RTP/RTCP、RTMP、HLS** 的规格设定和消息类型。

- **学研成果转向生产部署**：
本书为您提供了理论转实践的事例方案，对于将研究成果转换到实际工业生产活动的老师，本书能够为您介绍一些现已有成功实践的多媒体方面学转产探索。协助您梳理思路。

- **硬核的多媒体技术大咖**：
若您是深耕此领域多年的老师，您不妨将本书当作一次有趣的思维之旅，从不同的视角感受音视频工程魅力，希望本书能为您提供一些帮助。当然，也更希望获得您的交流。

**为方便您定位章节难度，此处提供 [ =[>> 难度向导 <<]= ](GUIDER.md) 建议。**

受限于作者，本书难免存在一些不足，您可以 **[Book-issues](https://github.com/Windsander/Guideof-MultimediaArchitect/issues)** 进行反馈，感谢您的帮助！

- - -

## **目录**

### 音视频工程基础

* [一、音频的保存与还原](Chapter_1/Language/cn/Apex_1_Introduce.md)
    * [1.1 音频基础](Chapter_1/Language/cn/Docs_1_1.md)
	* [1.2 声波三要素（Three Elements of Acoustics）](Chapter_1/Language/cn/Docs_1_2.md)
	* [1.3 声音三要素（Three Elements of Sounds）](Chapter_1/Language/cn/Docs_1_3.md)
		* [1.3.1 音高（Pitch）](Chapter_1/Language/cn/Docs_1_3_1.md)
		* [1.3.2 响度（Loudness）](Chapter_1/Language/cn/Docs_1_3_2.md)
		* [1.3.3 音色（Timbre）](Chapter_1/Language/cn/Docs_1_3_3.md)
	* [1.4 声音的解构](Chapter_1/Language/cn/Docs_1_4.md)
		* [1.4.1 乐理：音调（Notes） & 五度圈（Circle of Fifths）](Chapter_1/Language/cn/Docs_1_4_1.md)
		* [1.4.2 乐理：和声（Harmony） & 和弦（Chord）& 调性网络（Tonnetz）](Chapter_1/Language/cn/Docs_1_4_2.md)
		* [1.4.3 感观：等响曲线（ELLC [Equal Loudness-Level Contour]）](Chapter_1/Language/cn/Docs_1_4_3.md)
		* [1.4.4 感观：频响曲线（FRC [Frequency Response Contour]）](Chapter_1/Language/cn/Docs_1_4_4.md)
		* [1.4.5 工程：频谱图（Spectrum）](Chapter_1/Language/cn/Docs_1_4_5.md)
	* [1.5 声音数字化](Chapter_1/Language/cn/Docs_1_5.md)
		* [1.5.1 数字信号（Digital Signal）& 模拟信号（Analog Signal）& 真实波源（Original Source）](Chapter_1/Language/cn/Docs_1_5_1.md)
		* [1.5.2 模数转换（A/D [Analog-to-Digital]）](Chapter_1/Language/cn/Docs_1_5_2.md)
		* [1.5.3 数模转换（D/A [Digital-to-Analog]）](Chapter_1/Language/cn/Docs_1_5_3.md)
		* [1.5.4 脉冲编码调制（PCM）& 脉冲密度调制（PDM）](Chapter_1/Language/cn/Docs_1_5_4.md)
	* [1.6 音频的存储](Chapter_1/Language/cn/Docs_1_6.md)
		* [1.6.1 音频格式（Audio Format）](Chapter_1/Language/cn/Docs_1_6_1.md)
		* [1.6.2 无压缩编码格式（Uncompressed Encode）](Chapter_1/Language/cn/Docs_1_6_2.md)
		* [1.6.3 无损压缩编码格式（Lossless Encode）](Chapter_1/Language/cn/Docs_1_6_3.md)
		* [1.6.4 有损压缩编码格式（Uncompressed Encode）](Chapter_1/Language/cn/Docs_1_6_4.md)
	* [【参考文献】](Chapter_1/Language/cn/References_1.md)

* [二、色彩的运用与存储](Chapter_2/Language/cn/Apex_2_Introduce.md)
    * [2.1 色彩基础](Chapter_2/Language/cn/Docs_2_1.md)
    * [2.2 颜色三要素（Three Elements of Color）](Chapter_2/Language/cn/Docs_2_2.md)
	    * [2.2.1 色调（Hue）](Chapter_2/Language/cn/Docs_2_2_1.md)
	    * [2.2.2 饱和度（Saturation）](Chapter_2/Language/cn/Docs_2_2_2.md)
	    * [2.2.3 光亮度（Luminance）](Chapter_2/Language/cn/Docs_2_2_3.md)
    * [2.3 色彩的衡量](Chapter_2/Language/cn/Docs_2_3.md)
    	* [2.3.1 辐射亮度（Radiance）& 色温（Color Temperature）& 颜色的量化](Chapter_2/Language/cn/Docs_2_3_1.md)
	    * [2.3.2 配色函数（Color Matching Functions）& 色彩空间（Color Space）](Chapter_2/Language/cn/Docs_2_3_2.md)
	    * [2.3.3 经典三原色函数（Trichromatic Primaries Functions）](Chapter_2/Language/cn/Docs_2_3_3.md)
	    * [2.3.4 经典三刺激函数（Tristimulus Values Functions）](Chapter_2/Language/cn/Docs_2_3_4.md)
	    * [2.3.5 现代色彩体系（Modern Color System）](Chapter_2/Language/cn/Docs_2_3_5.md)
    * [2.4 色彩的对比](Chapter_2/Language/cn/Docs_2_4.md)
	    * [2.4.1 色域（Color Gamut ）](Chapter_2/Language/cn/Docs_2_4_1.md)
	    * [2.4.2 色度（Chroma）& 色度平面（Chroma Plane）& 色度图（Chroma Diagram）](Chapter_2/Language/cn/Docs_2_4_2.md)
	    * [2.4.3 色差（Chromatic Aberration）](Chapter_2/Language/cn/Docs_2_4_3.md)
	    * [2.4.4 色温（Color Temperature）& 相关色温（Correlated Color Temperature）](Chapter_2/Language/cn/Docs_2_4_4.md)
	    * [2.4.5 标准光源（Standard Illuminants）& 白点（White Point）](Chapter_2/Language/cn/Docs_2_4_5.md)
	    * [2.4.6 显色指数（Color Rendering Index）](Chapter_2/Language/cn/Docs_2_4_6.md)
    * [2.5 经典色彩空间（Classical Color Space）](Chapter_2/Language/cn/Docs_2_5.md)
	    * [2.5.1 光学三原色色彩空间（RGB）](Chapter_2/Language/cn/Docs_2_5_1.md)
	    * [2.5.2 颜料三原色色彩空间（CMY / CMYK ）](Chapter_2/Language/cn/Docs_2_5_2.md)
	    * [2.5.3 CIE RGB 色彩空间（CIE 1931 RGB Color Space）](Chapter_2/Language/cn/Docs_2_5_3.md)
	    * [2.5.4 CIE XYZ 色彩空间（CIE 1931 XYZ Color Space）](Chapter_2/Language/cn/Docs_2_5_4.md)
	    * [2.5.5 CIE LAB 色彩空间（CIE 1976 L\*, a\*, b\* Color Space）](Chapter_2/Language/cn/Docs_2_5_5.md)
	    * [2.5.6 CIE LUV 色彩空间（CIE 1976 L\*, u\*, v\* Color Space）](Chapter_2/Language/cn/Docs_2_5_6.md)
	    * [2.5.7 颜色三要素色彩空间（HSV / HSI / HSL）](Chapter_2/Language/cn/Docs_2_5_7.md)
    * [2.6 色彩的存储](Chapter_2/Language/cn/Docs_2_6.md)
	    * [2.6.1 色彩格式（Color Format）与色彩存储](Chapter_2/Language/cn/Docs_2_6_1.md)
	    * [2.6.2 RGB 体系色彩格式](Chapter_2/Language/cn/Docs_2_6_2.md)
	    * [2.6.3 YUV 体系色彩格式](Chapter_2/Language/cn/Docs_2_6_3.md)
	* [【参考文献】](Chapter_2/Language/cn/References_2.md)

* [三、音视频常用基础算法](Chapter_3/Language/cn/Apex_3_Introduce.md)
    * [3.1 信号分析的核心算法 - 傅立叶变换](Chapter_3/Language/cn/Docs_3_1.md)
        * [3.1.1 一维傅立叶（1D-FT）与一维离散傅立叶变换（1D-DFT）](Chapter_3/Language/cn/Docs_3_1_1.md)
        * [3.1.2 二维傅立叶（2D-FT）与二维离散傅立叶变换（2D-DFT）](Chapter_3/Language/cn/Docs_3_1_2.md)
        * [3.1.3 傅立叶变化的经典 - 快速傅立叶变换（FFT）](Chapter_3/Language/cn/Docs_3_1_3.md)
		* [3.1.4 傅里叶的硬件优化 - 多常数乘法矩阵逼近（Matrix-MCM Approach）](Chapter_3/Language/cn/Docs_3_1_4.md)
    * [3.2 频率信息提取 - 常用滤波算法](Chapter_3/Language/cn/Docs_3_2.md)
	    * [3.2.1 高斯滤波（Gauss Filter）](Chapter_3/Language/cn/Docs_3_2_1.md)
        * [3.2.2 双边滤波（Bilateral Filter）](Chapter_3/Language/cn/Docs_3_2_2.md)
	    * [3.2.3 拉普拉斯滤波（Laplacian Filter）](Chapter_3/Language/cn/Docs_3_2_3.md)
	    * [3.2.4 马尔滤波（Marr Filter）](Chapter_3/Language/cn/Docs_3_2_4.md)
	    * [3.2.5 索贝尔滤波（Sobel Filter）](Chapter_3/Language/cn/Docs_3_2_5.md)
	    * [3.2.6 各向异性扩散（Anisotropic Diffusion）](Chapter_3/Language/cn/Docs_3_2_6.md)
    * [3.3 时间冗余控制 - 常用特征提取与朴素阈值处理](Chapter_3/Language/cn/Docs_3_3.md)
	    * [3.3.1 方向梯度直方图（HOG [Histogram of Oriented Gradient]）](Chapter_3/Language/cn/Docs_3_3_1.md)
	    * [3.3.2 朴素目标检测结果度量 - IoU & GIoU](Chapter_3/Language/cn/Docs_3_3_2.md)
	    * [3.3.3 朴素目标检测物体锁定 - 分步滑动窗口（Simple Sliding Window）](Chapter_3/Language/cn/Docs_3_3_3.md)
    * [3.4 空域冗余控制 - 基础光流算法与色度压缩](Chapter_3/Language/cn/Docs_3_4.md)
	    * [3.4.1 传统光流法（Classic Optical Flow Methods）](Chapter_3/Language/cn/Docs_3_4_1.md)
	    * [3.4.2 双向光流预测（BDOF [Bi-Directional Optical Flow]）](Chapter_3/Language/cn/Docs_3_4_2.md)
	    * [3.4.3 光流仿射修正（PROF [Affine Prediction Refinement With Optical Flow]）](Chapter_3/Language/cn/Docs_3_4_3.md)
	    * [3.4.4 色度缩放亮度映射（LMCS [Luma Mapping with Chroma Scaling]）](Chapter_3/Language/cn/Docs_3_4_4.md)
    * [3.5 频域冗余控制 - 基础变换编码](Chapter_3/Language/cn/Docs_3_5.md)
	    * [3.5.1 整数离散正余弦变换（DST/DCT）](Chapter_3/Language/cn/Docs_3_5_1.md)
	    * [3.5.2 哈达玛变换（WHT [Walsh-Hadamard Transform]）](Chapter_3/Language/cn/Docs_3_5_2.md)
	    * [3.5.3 低频不可分变换（LFNST [Low-Frequency Non-Separable Transform]）](Chapter_3/Language/cn/Docs_3_5_3.md)
    * [【参考文献】](Chapter_3/Language/cn/References_3.md)

* [四、音视频机器学习基础](Chapter_4/Language/cn/Apex_4_Introduce.md)
	* [4.1 发展概览](Chapter_4/Language/cn/Docs_4_1.md)
	* [4.2 模型工程基础](Chapter_4/Language/cn/Docs_4_2.md)
		* [4.2.1 算子（Operator）& 层（Layer）](Chapter_4/Language/cn/Docs_4_2_1.md)
		* [4.2.2 神经元（Neuron）](Chapter_4/Language/cn/Docs_4_2_2.md)
		* [4.2.3 神经网络（NN [Neural Network]）](Chapter_4/Language/cn/Docs_4_2_3.md)
		* [4.2.4 特征选择（Feature Selection）](Chapter_4/Language/cn/Docs_4_2_4.md)
	* [4.3 经典激活函数（Classic Activation Function）](Chapter_4/Language/cn/Docs_4_3.md)
		* [4.3.1 Sigmoid](Chapter_4/Language/cn/Docs_4_3_1.md)
		* [4.3.2 Tanh](Chapter_4/Language/cn/Docs_4_3_2.md)
		* [4.3.3 Softplus](Chapter_4/Language/cn/Docs_4_3_3.md)
		* [4.3.4 ReLU 族 ](Chapter_4/Language/cn/Docs_4_3_4.md)
		* [4.3.5 ELU & SELU](Chapter_4/Language/cn/Docs_4_3_5.md)
		* [4.3.6 Mish](Chapter_4/Language/cn/Docs_4_3_6.md)
		* [4.3.7 Swish 族 ](Chapter_4/Language/cn/Docs_4_3_7.md)
	* [4.4 连接函数/衰减函数（Connection/Attenuation Function）](Chapter_4/Language/cn/Docs_4_4.md)
		* [4.4.1 Dropout](Chapter_4/Language/cn/Docs_4_4_1.md)
		* [4.4.2 Maxout](Chapter_4/Language/cn/Docs_4_4_2.md)
		* [4.4.3 SoftMax](Chapter_4/Language/cn/Docs_4_4_3.md)
	* [4.5 损失函数（Loss Function）](Chapter_4/Language/cn/Docs_4_5.md)
		* [4.5.1 回归项-平均绝对误差（MAE [Mean Absolute Error]）](Chapter_4/Language/cn/Docs_4_5_1.md)
		* [4.5.2 回归项-均方误差（MSE [Mean Squared Error]）](Chapter_4/Language/cn/Docs_4_5_2.md)
		* [4.5.3 回归项-休伯损失（Huber Loss）](Chapter_4/Language/cn/Docs_4_5_3.md)
		* [4.5.4 回归项-分位数损失（Quantile Loss）](Chapter_4/Language/cn/Docs_4_5_4.md)
		* [4.5.5 分类项-对数损失（Log Loss）](Chapter_4/Language/cn/Docs_4_5_5.md)
		* [4.5.6 分类项-交叉熵损失（Cross Entropy Loss）](Chapter_4/Language/cn/Docs_4_5_6.md)
		* [4.5.7 分类项-合页损失（Hinge Loss）](Chapter_4/Language/cn/Docs_4_5_7.md)
		* [4.5.8 分类项-对比损失（Contrastive Loss）](Chapter_4/Language/cn/Docs_4_5_8.md)
		* [4.5.9 分类项-三元损失（Triplet Loss）](Chapter_4/Language/cn/Docs_4_5_9.md)
		* [4.5.10 分类项-对组排异损失（N-Pair Loss）](Chapter_4/Language/cn/Docs_4_5_10.md)
		* [4.5.11 正则项-L1 惩罚](Chapter_4/Language/cn/Docs_4_5_11.md)
		* [4.5.12 正则项-L2 惩罚](Chapter_4/Language/cn/Docs_4_5_12.md)
	* [4.6 常用最优化算法（Optimizer Operator）](Chapter_4/Language/cn/Docs_4_6.md)
		* [4.6.1 基础优化算法](Chapter_4/Language/cn/Docs_4_6_1.md)
		* [4.6.2 优化算法的优化-应对震荡](Chapter_4/Language/cn/Docs_4_6_2.md)
		* [4.6.3 优化算法的优化-应对重点强（弱）化更新](Chapter_4/Language/cn/Docs_4_6_3.md)
		* [4.6.4 自适应实时评估算法（Adam [Adaptive Moment Estimation]）](Chapter_4/Language/cn/Docs_4_6_4.md)
		* [4.6.5 优化算法对比与使用建议](Chapter_4/Language/cn/Docs_4_6_5.md)
	* [4.7 模型结构速览](Chapter_4/Language/cn/Docs_4_7.md)
		* [4.7.1 卷积神经网络（CNN [Convolutional Neural Network]）](Chapter_4/Language/cn/Docs_4_7_1.md)
		* [4.7.2 循环神经网络（RNN [Recurrent Neural Network]）](Chapter_4/Language/cn/Docs_4_7_2.md)
		* [4.7.3 自注意力网络（Transformer）](Chapter_4/Language/cn/Docs_4_7_3.md)
    * [【参考文献】](Chapter_4/Language/cn/References_4.md)

* [五、音视频帧分析与数据处理](Chapter_5/Language/cn/Apex_5_Introduce.md)
	* [5.1 音视频帧与环境准备](Chapter_5/Language/cn/Docs_5_1.md)
		* [5.1.1 常用数学库（Numpy、Pandas、Mateplotlib）](Chapter_5/Language/cn/Docs_5_1_1.md)
		* [5.1.2 音频分析库（SoundFile、PyAudio、Librosa、Aubio）](Chapter_5/Language/cn/Docs_5_1_2.md)
		* [5.1.3 视频分析库（PyOpenCV、Color-Science）](Chapter_5/Language/cn/Docs_5_1_3.md)
		* [5.1.4 分析环境准备](Chapter_5/Language/cn/Docs_5_1_4.md)
		* [5.1.5 其他分析软件](Chapter_5/Language/cn/Docs_5_1_5.md)
	* [【参考文献】](Chapter_5/Language/cn/References_5.md)

<a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/"><img alt="知识共享许可协议" style="border-width:0" src="https://i.creativecommons.org/l/by-nc-sa/4.0/88x31.png" /></a> 本作品采用<a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/">知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议</a>进行许可。 
This work is licensed under a <a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/">Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License</a>.

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