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ProAV | Part 1: Pro AV’s Codec Triangle: an Overview

Professional AV, BlueRiver

Helgi Sigurdsson

Helgi Sigurdsson

专业音视频市场继续强劲增长,基于以太网传输软件定义视频 (SDVoE™) 的基础架构有望在不久的将来取代传统的矩阵切换技术。SDVoE 解决方案以 Semtech 的 BlueRiver® 技术为基础,在音视频系统中具备一些基本优势,可在标准以太网基础结构上进行无压缩、低延迟的音视频分发。在音视频领域,衡量解决方案分发音视频内容好坏的一个通用标准在于它怎样平衡“编解码器三角”。俗语说得好,“又好、又快、又便宜,最多只能占两样”。编解码器三角指的是在标准网络基础架构上的视频压缩和分发方面,带宽、延迟和质量也存在类似的限制。此系列文章分为两部分,我将使用编解码器三角阐释为何基于 BlueRiver 的 SDVoE 解决方案能提供优于其他音视频分发解决方案(包括一流的 AV over IP 和矩阵切换解决方案)的专业音视频用户体验。了解更多 SEMTECH 的专业音视频(PRO AV)产品

术语:概述

在讨论压缩之前,我们先定义一些重要术语。

编解码器

编解码器指的是一对编码器/解码器算法,用于将本机信号编码为网络位元和将网络位元解码回本机信号。编解码器是针对本机信号格式设计的。因此,音频和视频编解码器是不同的算法。SDVoE 专注于视频编解码器。压缩通常是编解码器的一部分。从开放系统互连 (OSI) 模型(用于表征和标准化网络通信的概念模型)的角度来看,编解码器位于下图中的第六层。它们将视听数据转换为以太网数据或反过来转换。

sdvoe 堆栈

带宽

编解码器投放到网络中的网络数据量就是您的带宽。对于视频,带宽单位是兆比特或千兆比特/秒。带宽可用性遵循摩尔定律。这就意味着网络带宽不是固定的,带宽可用性不断增加。数据中心已在使用 100Gb 交换机,并在试验 400Gb 交换机。

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延迟

视频延迟是指从播放图像的源到图像出现在屏幕上所经过的时间。因此,它是编解码和传输时间的总和。虽然本地网络延迟通常在 1 毫秒以下,但典型的编解码器延迟是 100 毫秒或更长。因此,本地网络延迟几乎可以忽略不计。曼彻斯特大学的一项学术研究表明,延迟会影响计算机用户,仅 50 毫秒的延迟就会让用户不舒服!此外,研究还证明用户在实际看到延迟之前就已开始感受到延迟。当然,在某些应用中,延迟无关紧要;但有些应用非常看重延迟,如计算机交互、实时活动和双向语音/视频聊天。许多应用要求延迟必须接近零,矩阵切换应运而生。还有一点需要注意,大多数显示器都有自己的定标器和处理引擎,这会增加 30 毫米的延迟。因此任何声称 30 毫秒延迟的视听传输解决方案需要加上电视的 30 毫秒延迟,那就是 60 毫秒 – 对于许多用户来说,这已经令人不舒服了。

质量

质量很容易理解 — 屏幕上的图像看起来像源图像吗?我们通常用算法和工具(有些简单,有些较复杂)量化视频质量,以更符合人类对质量的感知,例如 SSIM(结构相似性指标)

视听中的压缩和质量

现在该深入探讨视频压缩了。原始格式的视频会消耗大量带宽。例如,从 HDMI 信号中提取视频后,要在网络上发送大约 2-12Gbps 的数据。要用 1Gbps 管道传输,就需要大幅压缩。有关高质量视频的原始带宽要求,请参阅下表。

压缩率

视频压缩会产生伪影。压缩幅度越大,伪影越明显,算法就必须对图像结构做出更多假设。由于合成图像(计算机图形)与摄像机拍摄的图像不同,因此高压缩算法只能优化其中之一,并取决于上下文。视频在相机屏幕上看起来正常,但在计算机上看起来可能不同,反之亦然。由于伪影,在放大一切细节的大幅面显示器上,压缩视频存在严重的观感问题。在编解码器工程师的 24 英寸台式显示器上看起来不错的内容,放大成 10 米宽的图像可能就不忍直视!因此,视频缩放和大型显示应用都需要尽可能少的压缩。下面的两张图展示了未压缩图像和存在可见伪影的压缩图像之间的差异。

未压缩对比压缩

编解码器三角和压缩的处理

视频压缩编解码器会在带宽、延迟和质量之间进行权衡。这就是编解码器三角,只能优化三个中的两个。实现低带宽和高质量的优化,就需要更复杂的压缩,这将耗费更长的时间,导致延迟增加。实现低带宽和低延迟的优化,视频质量就会因视频伪影而降低。实现高质量和低延迟的优化,就会减少压缩,从而增加带宽。


三角

该如何为您的应用选择合适的折衷方案,应使用哪种编解码器?要回答这个问题,我们需要更深入地研究和了解视频编解码器如何压缩视频。在下周的博客中,我将详细介绍当今存在的压缩编解码器类型及其工作方式。我们将探讨每种编解码器如何影响带宽、质量和延迟,并研究 SDVoE 如何利用编解码器来实现这三个指标的最优化。

 

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