见良:学习多媒体主要靠实践

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见良:学习多媒体主要靠实践,比如不都都上能 阅读统统开源项目的源代码(比如FFmpeg,GStreamer等)并使用其做统统简单的项目,不可能 参与到其开发中那就更好了。此外再接触统统商业的多媒体框架,比如DirectShow, MediaFoudation, AVFoundation等等,另一个不都都上能 比较快速地了解多媒体的基本概念以及基本处置流程。

见良:着实是强大的开源框架有益于力开发,怎样才能让视音频处置要求更高,统统 开源的项目要谨慎选者,它们普适性很强,为了追求更好效果、更高的质量,亲戚亲戚朋友儿有自有的高带宽框架,在都要的地方合理的去使用那些开源技术。

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LiveVideoStack:音视频领域还有那些学界、工业界公认的难点?未来几年,那些难点有不可能 取得突破?

见良:敦煌视觉效果合成系统是国内第一款后期合成包装系统,你这名产品主要面向电影,电视剧广告的后期合成包装,它涉及颜色校正,抠像,遮罩,跟踪,三维摄像机反求等等非常冗杂的算法,它的定位是顶级的视音频合成系统,也是获得国家科技进步一等奖项目的技术核心每段。最难忘的是当时亲戚亲戚朋友儿做算法就封闭开发了一年多,算法效果出来后亲戚亲戚朋友儿请了国内顶尖的做后期合成的专业人士来帮亲戚亲戚朋友儿看那些效果算不算不都都上能 用于高端视音频制作了,经过专家四天的完全测评对比给了相当满意的结果,另一个亲戚亲戚朋友儿有坚定的信念去软件架构的搭建和应用软件的开发了

LiveVideoStack:见良你好,不都都上能 向LiveVideoStack的读者介绍下个人,以及目前主要的工作以及关注的技术方向?

LiveVideoStack:您主导开发了敦煌视觉效果合成系统,不都都上能 简单介绍下你这名产品。在研发的过程中,有那些难忘的故事?

见良:目前主统统 移动端高质量的视音频技术处置方案,包括视音频的分派,编辑,特效合成,为各种视音频应用提供底层技术支持。目前主要关注视音频处置分派,算法设计,视音频AI处置。

策划 / LiveVideoStack

文 / 见良

见良:视音频技术一直在不断发展的,完后 用传统计算机图形学、图像处置算法难以处置的问提图片,现在通过卷积神经网络能处置的相当不错。同時 市场用户不断提出新的要求,不再满足一般低质量、五毛特效,要求效果那么真实,更炫酷,更简便。厂商要求技术也那么高,更高的清晰度,更小的资源,更高的带宽。

LiveVideoStack:某种生活观点认为,现在做多媒体开发比十年前容易统统 ,不可能 有统统强大的开源框架、工具(如WebRTC、FFmpeg、x264),您为什么会么会看你这名观点?

LiveVideoStack:您认为CTO的核心职责包括那些?算不算都要写(或review)代码呢?

见良:智能的剪辑合成是困难的,未来通过机器学习的技术结合传统计算机图形学图像处置能有效降低视频制作的难度,同時 提供有趣的视频玩法出来。

LiveVideoStack:搞多媒体开发都要学习几滴 的基础知识,怎样才能让都要在实际工作中摸爬滚打。对于学习多媒体开发,您有那些建议?不都都上能 推荐统统多媒体开发相关的学习资料或书籍。

LiveVideoStack:15年来一直在从事视频处置相关的研发,那么考虑过更换个技术方向吗?怎样才能保持对技术的好奇心?

见良:CTO主要选者公司的技术方向,构建公司的技术体系,为公司的战略提供强有力的技术支撑。CTO在每个阶段的工作重点是不一样的,是有必要写代码的。

LiveVideoStack邮件采访了北京美摄网络科技有限公司CTO 见良,作为十多年的多媒体老兵,他认为学习多媒体技术主要通过实践,都要在实际的项目中锻炼个人。对于未来,机器学习结合计算机图形学不都都上能 实现智能剪辑,制作出更有趣的视频。

LiveVideoStack:不都都上能 介绍下美摄SDK你这名产品,他有那些技术特点?

见良:兼容性,高带宽,高质量,可扩展性。