架構
WebRTC安全體系架構的8個組件
WebRTC不僅僅是為低延遲實時流媒體傳輸而設計的。為了滿足現代流媒體應用程式的需求,WebRTC還提供了流安全性。本文主要研究WebRTC的安全體系結構以及如何設置它。
Google Meet 如何使用 WebRTC 中 Mix-Minus 實現音頻
有人在這裡挖了很多寶貴的東西。
https://www.red5pro.com/blog/how-google-meet-implements-audio-using-mix-minus-with-webrtc/
傳輸網絡
5G時代 | 淘寶直播高畫質低延時技術探索
目前5G新基建正在邁入起航階段,5G相比目前廣泛使用的4G,它具有更高的速率,更大的容量,同時延遲更低,可靠性更高。在5G時代,視頻得益於網絡帶寬的提升,未來將成為主流的傳播媒介。越來越多的業務和應用將視頻化,直播化。大量互動的內容將通過5G以低延時的方式以視頻的形式傳輸。
https://juejin.im/post/6891582162798116871
Wave-Share -無伺服器,點對點,通過聲音共享本地文件
這是一個有關於使用聲音的WebRTC信號的概念驗證。適用於所有有麥克風+揚聲器的設備。在瀏覽器中運行。
在線視頻的基礎知識和實時流媒體入門
這篇演講來自於MUX,主要介紹了在線視頻的基礎知識介紹和實時流媒體入門,主持人為Phil,是MUX的多媒體流工程師。
HTTPS加密
如何讓網站和API都支持HTTPS?
隨著我們網站用戶的增多,我們會逐漸意識到HTTPS加密的重要性。在不修改現有代碼的情況下,要從HTTP升級到HTTPS,讓Nginx支持HTTPS是個很好的選擇。今天我們來講下如何從Nginx入手,從HTTP升級到HTTPS,同時支持靜態網站和SpringBoot應用,希望對大家有所幫助!
https://juejin.im/post/6888467506588024845
編解碼
MPEG進展
第132次MPEG會議是自新結構以來的第一次會議,新結構包括AG 2 MPEG技術協調(用於整體MPEG工作協調),WG 2 MPEG技術要求,WG 3 MPEG系統,WG 4 MPEG視頻編碼,WG 5 MPEG聯合視頻編碼 ITU-T SG 16、3D圖形WG 6 MPEG音頻編碼,WG 7 MPEG編碼,WG 8 MPEG基因組編碼,AG 3 MPEG聯絡和通信以及AG 5 MPEG視覺質量評估團隊。 300多名參與者有效地制定符合行業未來需求的標準。作為一個團隊,MPEG開始探索新的應用領域,這些領域也將受益於標準化的壓縮技術。
MPEG的未來:從媒體壓縮到數據壓縮和AI支持的數據編碼
本文來自前MPEG主席Leonardo Chiariglione的Linkin文章,從媒體壓縮談到了數據壓縮和AI支持的數據編碼。
ICIP2020:VVC算法和規範
本篇來自ICIP2020,演講者是來自RWTH Aachen University的Mathias Wien和來自Fraunhofer Gesellschaft的Benjamin Bross,演講主題是VVC的算法和規範。
MPEG XR最新進展及UHDTV+自由視角
本文來自IBC2020的網上論文分享會,分享者分別為:Emmanuel Thomas——TNO的Senior Scientist Innovator和Yuki Kawamura——NHK研究員。
音視頻技術
新冠檢測新方法:MIT用咳嗽聲診斷無症狀感染者,準確率達100%!
有數據顯示,世界50%新冠(COVID-19)病例由無症狀感染者傳染。
https://www.leiphone.com/news/202011/B4DTCMkLmlSdDKq0.html
使用 Web Audio API 獲得音頻可視化效果
學習掌握 Web Audio API 一個很好的指南。
https://dwayne.xyz/post/audio-visualizations-web-audio-api
AI智能
基於RNN自編碼器的離群點檢測
異常,通常稱為異常值,是指數據中不符合數據系列總體行為的數據點、數據序列或模式。因此,異常檢測就是檢測不符合更廣泛數據中的模式的數據點或序列的任務。
https://juejin.im/post/6891273262693613582
斯坦福研究:VR動作追蹤數據竟也能用來識別身份
就像是手機解鎖方式從密碼到面部識別的演化,未來如果人手一臺VR頭顯,那麼一種能確保私密性、安全性的帳號解鎖和認證方式則十分重要。目前,市面上常被討論的VR解鎖方式包括眼球、面部識別等生物識別方案。但考慮到生物識別依賴於較昂貴的傳感器,大部分VR頭顯並不配備眼球識別功能。
圖像
使用iPhone相機和OpenCV來完成3D重建(第三部分)
最後一部分關於立體重建的教程。
Android OpenCV:圖像卷積
在信號處理中卷積操作需要給出一個卷積函數與信號進行計算,圖像的卷積形式與其相同,需要給出一個卷積模板與原圖像進行卷積計算。整個過程可以看成是一個卷積模板在另外一個大的圖像上移動,對每個卷積模板覆蓋的區域進行點乘,得到的值作為中心像素點的輸出值。
卷積首先需要將卷積模板旋轉180°,之後從圖像的左上角開始移動旋轉後的卷積模板,從左到右,從上到下依次進行卷積計算,最終得到卷積後的圖像。卷積模板又被稱為卷積核或者內核,是一個固定大小的二維矩陣,矩陣中存放著預先設定的數值。
https://juejin.im/post/6891399721832120328
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