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解碼器壓縮質(zhì)量編輯

有損編解碼在軟件界有許多相對更加流行的編解碼器是有損的，意味著它們壓縮過程犧牲了一定的質(zhì)量。通常這種壓縮實際上同未被壓縮的聲音或圖像沒區(qū)別。更小的數(shù)據(jù)集緩解了相對高昂的存儲器。較低的數(shù)據(jù)率也降低了花銷并在數(shù)據(jù)傳輸過程中提升了品質(zhì)。

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硬件編解碼器

解碼器的存在是因為音頻視頻數(shù)據(jù)存儲要先通過壓縮，否則數(shù)據(jù)量太龐大，而壓縮需要通過一定的編碼，才能用小的容量來存貯質(zhì)量最高的音頻視頻數(shù)據(jù)。因此，在需要對數(shù)據(jù)進行播放時，要先通過硬件解碼器進行解碼。

編解碼器

目前在嘗試使用全新的技術對編碼架構進行革新，比如人工智能，神經(jīng)計算模型等。硬件編解碼器分類所謂標清，英文為“StandardDefinition”，是物理分辨率在720p以下的一種視頻格式。做編碼的都了解，視頻編碼基本結構（波形混合編碼）在過去幾十年都沒怎么變化，主要在于預算、變換和熵編碼三大部件（及零件）的不斷替換和完善。近期，學界已經(jīng)提出了一些用深度學習對HEVC進行編碼提升的研究工作，不過大多集中在環(huán)內(nèi)濾波或后處理方面，還是屬于模塊級提升，沒有結構突破，無End to End 學習能力。FVC和AV1陣營專家普遍認為，短期內(nèi)深度學習還是干不過人工fine tune的各種編碼模式(算子)，還得繼續(xù)潛伏一陣。

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