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  • 视频编解码H.264协议-----预测编码

    千次阅读 2015-11-30 17:28:47
    预测编码  随机访问与高效压缩这两个需求是相互矛盾的,因此本规范规定了两类主要的编码方式。帧内编码不需要参考其他图像。所以它可以充当随机访问点,解码可以从帧内编码图像开始,但是这种方式只能获得中等程度...

    预测编码

       随机访问与高效压缩两个需求是矛盾的,因此本规范规定了两类主要的编码方式。帧内编码不需要参其他图像。所以可以当随机访问点码可以从帧内编码图像开,但是种方式得中等程度的压缩效率。帧间编码(预测双向预测)可根据码的图像对个像素块进行帧间预测样压缩效率较高。另外与其他视频编码标准不同是,本规范中的双向帧间预测图像也可以作为使用。

      列中的图像对上述三类编码方式的用是灵活的,并且码的顺序通常不同于编码端源图像的捕获顺序或者解图像播放顺序根据具体应用的需求选择。对顺序做出规定是为了保证帧间预测图像码过程在其参考图像的码后进行。

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  • 本文中,笔者将分享如何开发一个语音输入情感识别系统,并使用对比预测编码(CPC)训练的自我监督演示提升性能。使用CPC时,结果准确性从基线的71%提高到80%。这是显著的相对减低率,误差在30%。 此外,笔者对使用...

    全文共4925字,预计学习时长13分钟

     

    如何使用对比预测编码提升语音情感识别性能?

    图源:unsplash

    本文中,笔者将分享如何开发一个语音输入情感识别系统,并使用对比预测编码(CPC)训练的自我监督演示提升性能。使用CPC时,结果准确性从基线的71%提高到80%。这是显著的相对减低率,误差在30%。

     

    此外,笔者对使用这些演示训练模型的各种体系结构进行了基准测试,包括简单多层感知器(MLPs)、递归神经网络(RNNs)和使用扩展卷积的WaveNet类型模型。

     

    笔者发现,使用预先训练的CPC演示作为输入特征的双向RNN模型是最高性能的设置,在RAVDESS数据库集中分类八种情绪时,其帧精度达到79.6%。据笔者所知,与接受过这方面培训的其他系统相比,此系统十分具有竞争力。

    如何使用对比预测编码提升语音情感识别性能?

     

    引言

     

    语音情感识别包括从快乐、忧伤、愤怒等一系列组别中预测情感,在电话服务中心、医疗保健和人力资源等业务中有许多潜在的应用。例如,在电话服务中心,可以自动发现潜在客户的情绪,引导销售代表采取更好的销售方式。

     

    通过音频预测情绪是很有挑战性的,因为不同的人对情绪的感知不同,并且往往很难解释。此外,许多情感线索来自与言语无关的领域,如面部表情、特定心态和互动背景。做出最终判断之前,我们会自然而然考虑所有这些信号以及我们过去的交流经验。

     

    一些研究者使用音频结合文本或音频结合视频的多模式方法来提升性能。理想情况下,会训练理解这些领域和社会互动之间联系的世界模型来完成这项任务。然而,这是一个进行中的研究领域,目前还不清楚如何从社会互动中学习,而不仅仅是从数据本身研究趋势。在此实验中,我通过使用对比预测编码框架的自我监督演示表示训练代替多模式训练来提高性能。

     

    在语音表征学习领域,语音识别和说话人识别分别对语音中的局部结构和全局结构进行评估,因此被广泛应用于评估自监督学习技术产生的特征。本文证明了情感识别可以作为下游任务衡量演示质量。此外,对情绪进行分类补充了电话和说话者的识别,因为情绪在很大程度上只取决于说话内容或声音效果。

     

    情感识别

     

    大多数情感识别系统使用梅尔频率倒谱系数(MFCCs)进行训练,该系数是基于频谱图的流行音频特征。Fbanks,也称Mel波谱图,与MFCCs类似,应用广泛。两者都捕捉人类敏感的频率内容。

     

    情感识别任务中,通过自我监督学习来使用机器学习的特征时,很少有工作显示出性能的提高。值得注意的是,MFCCs和Fbanks仍然可以用作自我监督任务的输入,而不是原始音频,并且在提取更丰富演示时通常是一个很好的起点。

     

    自我监督学习

     

    有多种自我监督的语音技术。自我监督学习是“无监督的”,利用数据的固有结构生成标签。其动机是能够在互联网上使用大量未标记的音频数据,以类似于语言模型从未标记文本数据中学习的方式生成一般演示。

     

    理想情况下,与完全监督的方法相比,这导致在下游任务中获得相同性能所需的人工标记数据更少。较少人为标记的数据意味着,例如,公司可以避免使用昂贵的转录器获得自动语音识别(ASR)的准确音频转录。

     

    单纯依靠监督学习有特定任务解决方案的危险,在这种情况下,模型可能难以在不同的领域(如电视广播和电话)或不同的噪声环境中进行推广。此外,监督学习倾向于忽略音频丰富的底层结构,这正是自我监督学习的优势所在。

     

    自我监督学习有两种主要形式:

     

    · 生成式——专注于最小化重建误差,因此,在输出空间测算损耗。

    · 对比式——致力于从一组对应不同音频片段的干扰物中挑选出一个阳性样本。在演示空间中测算损耗。

     

    热门的生成式自我监督方法是自回归预测编码(APC)。一旦原始音频转换为Fbanks,任务就是在给定时间步长之前的特征的情况下预测未来的特征向量N个时间步长,其中范围1≤N≤10演示良好。

     

    过去的语境由递归神经网络(RNN)或变换器总结,并且激活最终层后将用于演示。损失是相对于参考值的均方误差。近期增加了矢量量化层,以进一步改善电话/说话人的识别结果。

     

    CPC式对比自我监督学习的一种形式,也是本文使用的一种。将原始数据编码到潜在空间,在此空间中对正负样本进行恰当分类。此处损耗名为InfoNCE。下一节将对产品总分类进行更详细地概述。其他热门方法包括动量对比(MoCo)和问题不可知的语音编码器。后者利用情绪识别推动演示的相关信息。

     

    对比预测编码

     

    图1给出了产品总分类的概述,本节描述其运行方式。笔者提供了PyTorch代码的截图进行说明——所示代码与项目库中给出的完整代码相比有所简化。

    如何使用对比预测编码提升语音情感识别性能?

    图1:CPC作为音频代表性学习方法的概述。

    首先,原始音频样本x在16kHz时通过编码器(g_enc),该编码器使用多个卷积层对音频进行160倍的下采样。因此,编码器的输出频率是100Hz。或者,编码器可以替换为多层感知器,该多层感知器对已经处于100赫兹的Fbank特征进行操作。本实验涉及到第二种方式,因为笔者发现当将所学的功能用于下游任务时,性能会略有提高。

     

    潜在空间中编码器的输出z被传送到自回归模型g_ar(例如RNN)中。该阶段在每一时间步长输出c,结合所有先前延迟的信息。图2中的正向方法说明了PyTorch中如何实现这一步。

    如何使用对比预测编码提升语音情感识别性能?

    图2:CPC模型的初始化和传递。

    现在,在一个特定的时间步长t,应用c的线性变换和预测的前方距离相关的权重矩阵(如图1中的虚线和图3中第36行的代码所示)。接下来,将这些线性变换乘以实际的未来潜在z,得到对数密度比。密度比由以下等式定义:

    如何使用对比预测编码提升语音情感识别性能?

     

    Softmax层应用于正样本和许多负样本的对数密度比,以增加阳性样本的概率,换言之,能够理解阳性潜在样本历史相关性最强,重复k次,如图3中每个时间步长上的循环所示“训练目标要求在一组干扰物中识别出正确的量化潜在语音演示。”

     

    CPC中的损失就是下述等式中的InfoNCE,它与正确分类阳性样本的分类交叉熵相同。

    如何使用对比预测编码提升语音情感识别性能?

     

    实际上,损失是对批次内阳性样本的对数概率求和计算得出(图3中的第57行)。损失最大化时,编码器、RNN矩阵和权重矩阵采取并行训练。

    如何使用对比预测编码提升语音情感识别性能?

    图3:在给定z和c的情况下,计算NCE损耗的图示。

    图4代码展现了初始化模型中数据传递方式,以及在序列中多次计算InfoNCE。需要理解的是,可以从序列中时间“t”的循环进行预测,也可以预测时间步长“k”的数量。

    如何使用对比预测编码提升语音情感识别性能?

    图4:通过模型传递数据并计算最终损失

    数据集

     

    CPC预训练是在100小时的Librispeech数据集子集上进行的,该数据集由16千赫英语语音组成。

     

    用于情感识别任务的数据集名为“瑞尔森情感语音和歌曲视听数据库”(RAVDESS)。笔者的研究中只考虑语音数据集。该数据集由24位演讲者组成,男女演员比例均等。用八种情绪读出特定的句子,即:中性、平静、快乐、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶和厌恶。

     

    笔者选择在验证集和测试集之间平均分配最后两个演员。此外,音频文件是从其他演员中随机选择并添加的,以确保80%的数据用于训练集,实现经典的80:10:10分割。本次研究中,笔者忠实于原始数据,因此训练模型以分类八种情绪。

     

    方法

     

    · CPC系统

     

    标准的80维Fbanks作为输入特征,通过一个隐藏大小为512的3层MLP编码器、批量标准和ReLU激活。特征编码器(z)的输出通过输出大小为256的单个GRU层馈送,生成上下文特征向量(c),用于展示训练情绪识别模型。

     

    CPC系统的训练窗口大小为128(相当于1.28秒,因为Fbanks为100赫兹),批量大小为64和50万步。这相当于图书馆100小时数据集的114个纪元左右。RAdam优化器在余弦退火到1e-6之前的前三分之二的训练中,以4e-4的平坦学习率使用。使用了未来12个时间步长的总范围(k),因为其显示出CPC任务中区分阳性样本和阴性样本的最高准确性。

     

    · 情感识别系统

     

    此外,为了研究演示的可访问性,以及提升系统的性能,笔者使用了多种情感识别模型的体系结构。下面的列表给出了所使用的7种架构的更多细节,所有模型都已对输入特征应用全球标准化。

     

    · 线性—单一线性层。

    · MLP-2—2块多层感知器。每块包含一个线性层(隐藏大小为1024)、批处理范数、ReLU激活和丢失(概率 0.1)。

    · MLP-4—同上,但有4块。

    · RNN(单向)—2层,非双向,隐藏尺寸512,丢失概率0.1。

    · 卷积—带6个卷积层,ReLU激活,丢失概率0.1和最大池层。

    · 波网—扩张的卷积结构,呈指数增长。超参数隐藏大小64,膨胀深度6,重复次数5,内核大小2。

    · RNN(双向)—与RNN相同,但是双向的。

     

    模型以1024(10.24秒)的窗口大小,8批量大小和总共40k个步骤进行训练。框架式交叉熵损失用于八种情绪。与CPC训练相比,优化器和学习速率保持不变,但是,学习速率计划被关闭。笔者分析过程中,使用了无CPC预训练的基线情绪识别模型,该模型以Fbanks作为特征向量进行比较。

     

    结果

     

    · CPC的影响

     

    在自我监督的学习文献中,经常使用线性架构来说明演示的可获得性。本项研究中,笔者想说明,更复杂的结构也有提升空间,例如具有扩展卷积的WaveNet样式模型或双向RNN。表1显示了每种推荐架构使用Fbanks和CPC特性时的帧精度。在每种情况下,CPC特征在对语音中的情感进行分类时都会提升准确性,而与架构无关。相对误差平均下降21.7%,换句话说,消灭了超过五分之一的错误。

    如何使用对比预测编码提升语音情感识别性能?

    表1:使用CPC特征而不是Fbanks时,各种模型架构从RAVDESS数据集对八种情绪进行分类的帧级准确性。

    值得注意的是,由于CPC演示比Fbanks具有更大的特征维数,以CPC训练的情感识别模型具有更高的参数计数。然而,运行了一些匹配参数计数的测试后,笔者发现Fbanks依然存在被超越的趋势,并且差距只缩小了一小部分。

     

    · 架构的影响

     

    表1中表现最差的三个模型没有利用跨时间的信息——试图在只给出一帧图像的情况下对情绪进行分类。使用单向RNN或卷积层的模型可以考虑额外语境,这会产生很大的不同,尤其是在使用Fbanks时。

     

    与普通的卷积模型相比,WaveNet风格的模型具有更大的感受空间,这进一步提高了性能。原因之一可能是它可以展望未来,因为卷积不经掩蔽。与WaveNet模型类似,双向RNN可以使用来自未来的语境,并且当与CPC特征结合时,该架构可展现情感识别性能。RAVDESS测试集中,帧级精度为79.6%。据笔者所知,在对所有八种情绪进行分类的测试中,这是这项任务的最新技术。

     

    · 个人情绪

     

    表2显示了测试集中分类的每种情绪的框架式F1分数。这种模式最擅于识别声音中带有厌恶和惊讶情绪的演员,快乐和中立是其表现最差的情感。这可能是因为后者表达能力较低,模型难以分类。

    如何使用对比预测编码提升语音情感识别性能?

    表2:通过RNN(双向)模型获得的RAVDESS数据集中每种情绪的F1分数 · 今后工作

    未来的工作可能包括用变压器替换CPC系统中的RNN。笔者能够借此扩大产品总分类模型,并利用来自Librispeech以外来源的更多未标记数据。此外,可以将数据强化添加到情感识别数据中,以提高数据质量,并进一步改善结果。

     

    自我监督学习,如CPC,可以用来显著减少语音情感识别领域的误差。笔者实验中测试了各种架构,发现双向RNN——可以利用未来的环境——实现最佳性能模型。

    如何使用对比预测编码提升语音情感识别性能?

    图源:unsplash

    这研究有助于对使用CPC训练的语音演示进行基准测试和改进,以及在对多种情绪进行分类时提高性能。这一切令人兴奋,它为能够更可靠地预测说话者情绪的系统提供了构建模块。例如,这可以显著提高电话服务中心分析工具的质量,这些工具用于帮助代理提高技能并改善客户体验。

    如何使用对比预测编码提升语音情感识别性能?

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  • 这是 Transformer系列 的第五篇。GPT是单向语言模型,BERT(Bidirectional Encoder ...MLM随机遮住一些token,目标函数是根据上下文预测遮住的词。模型结构BERT是一个多层双向Transformer encoder。 是层...

    这是 Transformer系列 的第五篇。

    GPT是单向语言模型,BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)[1]用Masked语言模型缓解了单向限制,基本思想是完形填空[2]。MLM随机遮住一些token,目标函数是根据上下文预测遮住的词。

    模型结构

    BERT是一个多层双向Transformer encoder。

    是层数,
    是hidden size,
    是attention头数。双向LSTM是正向加反向的拼接,双向Transformer encoder也是正向和反向的拼接。

    输入输出表示

    输入可以用一个token序列无歧义地表示单个句子或句对。本文中,sentence指任意连续文本,sequence指输入序列,可以是单个句子或句对。

    词表大小是30000,词嵌入是WordPiece[3]嵌入,意思是用subword作为词表里的“词”。句子的第一个token总是[CLS]。这个token的最终隐状态是整个句子的最终表示。对于句对,首先把中间加一个[SEP] token,然后为每个token分配一个嵌入来标记它属于句A还是句B。把输入嵌入记为

    ,[CLS]的最终隐状态记为
    ,第
    个token的最终隐状态是
    。一个token的表示是它的token嵌入、segment嵌入和位置嵌入的和[4],见图2。

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    Masked LM

    之前的语言模型都是单向的,而双向的会使得每个词间接地看到自己,这样就能轻而易举地预测[5]. 单向的意思是只考虑左边或右边的上下文,双向的意思是考虑的两边的上下文。为了训练一个双向表示,我们随机遮住一些词,然后预测遮住的词。遮住的词用特殊的token [MASK]表示,然后用transformer encoder进行attention操作,得到每个词的隐状态向量,也就是attention向量。然后用这个隐状态加上softmax去预测被遮住的词。如果预测正确率高,就说明模型完形填空能力强。实验中遮词比例是15%。

    [MASK]这个特殊的词不出现在下游任务中,这是一个bug。为了缓解这个bug,我们不总是把被遮住的词替换成[MASK],而是80%的时间替换成[MASK],10%的时间随机替换成别的词,10%的时间替换为自身。然后,

    就用来预测被遮住的词,损失函数是交叉熵。

    模型结构如图1左侧。

    Next Sentence Prediction (NSP)

    许多重要的下游任务,比如问答(QA)和自然语言推断(NLI),是基于理解两个句子的关系,语言模型没有直接捕获这种信息。为了训练一个理解两个句子关系的模型,我们预训练一个二元NSP任务,仅仅通过任何单语语料。对于句A和句B,50%的时间B的确是A的下一句,标记为IsNext,50%的时间B是随机的其他句子,标记为NotNext。

    如图1左侧,

    用来预测NSP。

    Fine-tuning BERT

    对于每个任务,我们直接把任务相关的数据插入到BERT,然后端到端地训练模型。

    对于输入,句A和句B可以是

    • sentence pairs in paraphrasing
    • hypothesis-premise pairs in entailment
    • question-passage pairs in question answering
    • a degenerate text-
      pair in text classification or sequence tagging

    对于输出,每个token的表示用于词级别任务,比如序列标注和问答。[CLS]表示用于分类问题。


    [1] BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

    [2] "Cloze Procedure": A New Tool For Measuring Readability。CLOZE PROCEDURE,完形填空之意。cloze一词源于closure, closure是一个心理学术语,指人类在看到残缺圆形的时候会把它看成完整的。人可以补全这个圆,是因为他对这个图案太熟悉了。这个原理也可以应用到语言上,对于"Chickens cackle and ___ quack",几乎所有人都会填ducks。A cloze unit may be defined as: Any single occurrence of a successful attempt to reproduce accurately a part deleted from a "message" (any language product) by deciding, from the context that remains, what the missing part should be. Cloze procedure may be defined as: A method of intercepting a message from a "transmitter" (writer or speaker), mutilating its language patterns by deleting parts, and so administering it to "receivers" (readers or listeners) that their attempts to make the patterns whole again potentially yield a considerable number of cloze units. 完形填空的主要贡献来自于total language context和dispositional mechanisms. The total context of any language behavior includes everything that tends to motivate, guide, assist or hinder that behavior. It includes verbal factorsgrammatical skills and multitudes of symbols-and non-verbal ones such as fears, desires, past experience and intelligence. Osgood relates the "redundancies" and "transitional probabilities" of language to the development of "dispositional mechanisms" that play a large part in both transmitting and receiving messages. Redundancy-"Man coming" means the same as "A man is coming this way now." Transitional Probabilities - Some words are more likely than others to appear in certain patterns or sequences. "Merry Christmas" is a more probable combination than "Merry birthday." Some transitions from one word to the next are more probable than others.

    [3] 一文读懂BERT中的WordPiece 。wordpiece就是subword,主要实现方式是BPE(Byte-pair encoding)。

    [4] Why BERT has 3 Embedding Layers and Their Implementation Details. (1)Token嵌入是token id经过词向量矩阵后的向量。(2)Segment嵌入用来标记token在句对中属于句A还是句B。句A的token(包括[CLS]和[SEP])的segment嵌入是全0向量,维度跟token嵌入相同。句B是全1向量。(3)位置嵌入是一个(max_len,emb_size)的look-up矩阵,不同句子相同位置的位置向量相同。

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  • 视频编码入门概念

    2018-01-24 16:39:22
    视频编码器会根据图像的前后变化进行选择性压缩,因为...P 帧,H.264 为了防止丢包和减小带宽还引入一种双向预测编码的 B 帧,B 帧以前面的 I 或 P 帧和后面的 P 帧为参考帧。双向预测编码可解决“暴露“问题,即某物体

    视频编码器会根据图像的前后变化进行选择性压缩,因为刚开始接收端是没有收到任何图像,那么编码器在开始压缩的视频时需要做个全量压缩,这个全量压缩在 H.264 中 I 帧,后面的视频图像根据这个I帧来做增量压缩,这些增量压缩帧叫做 P 帧,H.264 为了防止丢包和减小带宽还引入一种双向预测编码的 B 帧,B 帧以前面的 I 或 P 帧和后面的 P 帧为参考帧。双向预测编码可解决“暴露“问题,即某物体在前一帧未显示出来,但在后一帧中却暴露出来。双向预测能更准确的找出运动矢量。H.264 为了防止中间 P 帧丢失视频图像会一直错误它引入分组序列(GOP)编码,也就是隔一段时间发一个全量 I 帧,上一个 I 帧与下一个 I 帧之间为一个分组 GOP。但在实时视频当中最好不要加入 B 帧 ,因为 B 帧是双向预测,需要根据后面的视频帧来编码,而在实时通信中该帧还未出现。因这会增大编解码延迟。

    马赛克、卡顿、秒开

    马赛克:
    GOP 分组中的P帧丢失会造成解码端的图像发生错误,因为中间连续的运动信息丢失了,H.264 在解码的时候会根据前面的参考帧来补齐,但是补齐的并不是真正的运动变化后的数据,这样就会出现颜色色差的问题,这就是所谓的马赛克现象。
    卡顿
    为了避免马赛克问题的发生,一般如果发现 P 帧或者 I 帧丢失,就不显示本 GOP 内的所有帧,直到下一个 I 帧来后重新刷新图像。但是 I 帧是按照帧周期来的,需要一个比较长的时间周期,如果在下一个 I 帧来之前不显示后来的图像,那么视频就静止不动了,这就是出现了所谓的卡顿现象 。如果连续丢失的视频帧太多造成解码器无帧可解,也会造成严重的卡顿现象。视频解码端的卡顿现象和马赛克现象都是因为丢帧引起的。
    秒开:

    预测编码

    依据,两个相邻像素的值发生突变的概率极小,相等相似或缓变的概率极大。
    帧内预测编码:实际像素x(当前值)和参考像素a(b,c)(预测值)相减,传送diff=x-a,由于a已保存在接收端,因此用a和diff恢复x。差分脉冲编码(DPCM)
    变换编码:分解直流、低频成分以及少量高频成分进行编码。
    基于波形的编码:混合预测编码和变换编码的基于块的编码方法
    基于内容编码:将视频帧分成对应于不同物体的区域,对不同形状(二维轮廓)、运动(运动矢量)、纹理(有颜色的波形)进行编码。【当视频中物体种类已知时,可以基于知识或模型进行编码】
    像素间的空间相关性,帧间的时间相关性

    简称

    VOP(video object plane,视频对象平面)
    VOL(video object layer,视频对象层)
    VO(video object,视频对象)
    VS(video session,视频镜头)

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  • 视频编码

    2018-09-15 08:18:35
    视频编码器会根据图像的前后变化进行选择性压缩,因为刚开始...P 帧,H.264 为了防止丢包和减小带宽还引入一种双向预测编码的 B 帧,B 帧以前面的 I 或 P 帧和后面的 P 帧为参考帧。H.264 为了防止中间 P 帧丢失视频
  • 例如,在预测接下来会发生什么时,最近的事件应该具有更大的权重确实是有意义的。 而在语言相关问题中,“tah eht ni tac”和“cat in the hat”显然不应该具有真正的更高的抽象意义。“Tah”和“hat”都指的是同一...
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    千次阅读 2014-08-23 16:21:13
    关键帧就是独立桢,不以其他桢图像做参考,在mepg标准中图像桢的参考关系如下 图像类型及其相互关系(参考关系如图...B图像是双向预测编码图像,需要前向和后向的参考图像作运动补偿 D图像的目的是提供一种简单的,但
  • Java中进行H264数据的I帧判断

    千次阅读 2017-07-06 17:16:28
    I帧:帧内编码 P帧:前向预测编码(与前一个I帧比较差异) B帧:双向预测编码(与前后帧比较差异) H264流:首帧数据为SPS和PPS,后面为IPPPPIPPPP(忽略B帧) 单帧H264数据:带有00 00 00 01分割,后面接NALU类型...
  • 针对传感器网络的特点,提出一种基于三时隙网络编码及选择性解码转发的双向中继协议,简称双向选择性解码转发协议(TW-SDF)。对比物理层网络编码中继协议,此协议具有高分集增益、低编解码复杂度及易系统实现等优点...
  • 预测编码、帧内预测编码、帧间预测编码、单项预测、双向预测、多帧预测、运动估计、帧间预测、运动表示法、图像增强、图像锐化、白平衡
  • H.265的帧间预测

    千次阅读 2017-07-23 13:29:11
    H.265帧间预测帧分为:低延时P帧、低延时B帧,随机接入B帧,P帧为单向...B帧采用双向预测,B帧中的编码单元可以采用帧间预测(前向预测,后向预测,双向预测都可以)也可以是帧内预测,B帧一般会有两个参考帧列表(Lis
  • 压缩比:压缩后的数据量与压缩前的数据量之比 ...B帧是双向预测内插编码帧,也就是B帧记录的是本帧与前后帧的差别,B帧的压缩率高,但是解码时CPU会比较累;压缩率50 1、预测编码
  • H.265帧间预测_SSC

    2018-05-10 01:09:48
    H.265帧间预测帧分为:低延时P帧、低延时B帧,随机接入B帧,P帧为...B帧采用双向预测,B帧中的编码单元可以采用帧间预测(前向预测,后向预测,双向预测都可以)也可以是帧内预测,B帧一般会有两个参考帧列表(Lis...
  • 对MP4一些概念的理解

    2019-09-28 13:24:15
    首先,对视频一些基本概念的理解: I帧:i帧又称为内编码帧,是一种自带全部信息的独立帧,可独立解码,可理解为一张静态图片,视频序列中的第一...B帧:B帧又称为双向预测编码帧,B帧记录的是本帧和前后帧的差别,...

空空如也

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双向预测编码