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编---器处理能力和高画质的解决方案

当说到硬编码器时，脑海中default的应用场景是直播，并且是直连信号源（---机或者通过contribution编码器送过来的---视频）。在这种应用中，受限于时延和线性快编，留给编码器时间窗口比较短，加之硬件编码器计算和buffer资源有限，像multipass、lookahead等一些复杂的编码优化手段就会disable掉，因此压缩效率会受限。软件编码器的应用场景更多的是点播或者---直播，并且可以部署在弹性的云上，如果并行扩展性设计的好的话，一些复杂编码模式都可以开启，压缩能力能够充分施展，压缩效率自然---。

此外，当我们说到画质的时候，其实更多的说的是重建视频的主观感受，并不是我们优化编码器时通常使用的psnr（或者ssim等）。对于特定的视频帧，无论是那个metric，码率或者qp的变化，画质的相对变化都能直接反应出来。难在不同内容的视频，人对画质的感受是很implict的，---好到好的刻度是不均匀和非线性的。这给编码器优化带来了较大的自由度，也是各位编码老铁们发挥的空间。窄带高清，per-title，视---输设备价格，感知编码、视觉优化、内容自适应等都是工作在这个区间。我们常说，编码既是技术（tech）也是艺术（art），这里面有很多know-how的tricks，视---输设备多少钱，有---的老司机们往往---。举个例子，我们曾对国外一款商业编码器和 x265，hm进行过对比测试，单看psnr，商业编码器比不过hm，甚至x265，但是在体育比赛，歌舞晚会等实际场景中，画面的均匀性和一致性等主观方面（如画面之间闪烁性低），商业编码器---。

另外补充一点，画质的好坏不只取决于编---本身，预处理和后处理也很十分重要，视---输设备，甚至带来的画质提升效果要大于编码优化本身。

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视频编---器原理

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音频和视频都需要可定制的压缩方法。---和数学家们尝试了很多种不同的办法来试图解决这个问题。一个复杂的平衡关系存在于以下因素之间：视频的、用来表示视频所需要的数据量(通常称之为码率)、编码算法和---算法的复杂度、针对数据丢失和错误的鲁棒性(robustness)、编辑的方便性、随机访问、编码算法设计的完整性、端到端的延长以及其它一些因素。