每周一期，縱覽音視頻技術領域的干貨和新聞投稿：contribute@livevideostack.com。

【線上分享】低延時直播系統(tǒng)架構設計與弱網優(yōu)化實踐

今晚19:00，我們邀請到騰訊云資深架構師何書照，詳細講解大規(guī)模、低延時電商直播系統(tǒng)的架構設計思路與實踐，分析電商直播過程中經常遇到的難點與挑戰(zhàn)，系統(tǒng)剖析低延時直播系統(tǒng)的弱網優(yōu)化及低延時互動連麥實踐。

• 大規(guī)模、低延時電商直播系統(tǒng)架構設計

• 電商直播的難點、挑戰(zhàn)與技術突破

• 低延時直播系統(tǒng)弱網優(yōu)化與互動連麥實踐

架構

如何搭建低延時、交互式的在線教育平臺？

本文由騰訊互動課堂技術負責人繆少豪在LiveVideoStack線上分享中的內容整理而成，詳細介紹了騰訊云在線教育互動課堂方案的設計與技術挑戰(zhàn)，重點解析了互動白板的實現(xiàn)技術難點與突破。

https://mp.weixin.qq.com/s/MLFQWLRYnIkAC3vYVkqzwA

Netflix云原生微服務設計分析

多年來Netflix一直是全球最好的在線訂閱式視頻服務供應商，其帶寬占全球互聯(lián)網帶寬容量的15%以上。2019年，Netflix已經擁有了1.67億用戶，每季度新增用戶超過500萬，在200多個國家和地區(qū)運營。Netflix的用戶每天觀看視頻超過1.65億小時，每天點播了4000多部電影以及4.7萬集劇集。從工程的角度來看，Netflix的技術團隊為了服務于全球用戶，設計了如此驚人的視頻流媒體系統(tǒng)，該具備非常高的可用性和可擴展性。

https://mp.weixin.qq.com/s/Ivzs0SheRjcjCWBzdYcu5g

完整SIP/SDP媒體協(xié)商概論-ICE攻擊類型和安全架構討論

為了完成整個SIP/SDP媒體協(xié)商概論，筆者花費了很多時間介紹關于WebRTC中的ICE處理流程。通過完整的詳解，筆者相信關于ICE處理流程的大部分內容已經解釋的比較清楚。

https://mp.weixin.qq.com/s/KULQN3tqycyIdAxEGduxyA

開源 WebRTC 媒體服務器的開發(fā)活躍度如何？

WebRTC媒體服務器是一種服務器，用于構建提供群組呼叫功能的應用程序。

https://bloggeek.me/open-source-webrtc-media-server-update/?utm_source=feedly&utm_medium=rss&utm_campaign=open-source-webrtc-media-server-update

傳輸網絡

WebRTC CDN實現(xiàn)

本文從核心設計、RTMP協(xié)議改造、邊緣節(jié)點、源站、客戶端SDK、WebRTC回源設計以及媒體服務集群架構等方面簡要介紹了WebRTC-CDN的實現(xiàn)。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/143974932?utm_source=wechat_session&utm_medium=social&s_r=0

流媒體傳輸協(xié)議：RTMP、HLS和RTSP介紹

流媒體傳輸協(xié)議經過幾十年的發(fā)展，越來越豐富。近期的SRT、DASH、QUIC等都已經在實際中有所應用，但是這些協(xié)議里面應用最成熟，最廣的協(xié)議還是RTSP/RTP/RTCP、HLS和RTMP協(xié)議。同時這些協(xié)議背后解決的問題和設計思想大同小異，所以作為流媒體入門可以從這些協(xié)議入手，進行學習和實踐。同時這些協(xié)議的資料豐富，實驗環(huán)境也容易搭建。

https://mp.weixin.qq.com/s/a86_POyZ7mjZuMHWNKRCKw

會話描述協(xié)議SDP和會話初始協(xié)議SIP

本視頻來自NME-ICT的計算機網絡課程，視頻的主題是會話描述協(xié)議SDP和會話初始協(xié)議SIP。

https://mp.weixin.qq.com/s/RzYb3juLH9Sb0ZMYUbEjBw

WebRTC 到底安全性如何？

H.323，SIP，XMPP是用于VoIP和視頻會議的最流行和最廣為人知的信令協(xié)議。它們都可以按照其規(guī)范進行加密和私有化，但是它們都不要求加密。他們不要求對信號本身進行加密，當然也不要求對媒體進行加密。

https://www.ringcentral.com/blog/security-by-webrtc-or-security-by-obscurity/

為什么 IPv6 難以取代 IPv4

為什么這么設計（Why’s THE Design）是一系列關于計算機領域中程序設計決策的文章，我們在這個系列的每一篇文章中都會提出一個具體的問題并從不同的角度討論這種設計的優(yōu)缺點、對具體實現(xiàn)造成的影響。

https://draveness.me/whys-the-design-ipv6-replacing-ipv4/

編解碼

HVS和感知編碼

本次Video Insider采訪的對象是來自動漫產業(yè)公司Crunchyroll/Ellation的視頻工程師Chris Kennedy，主要談的是關于HVS（Human Visual System，人類視覺系統(tǒng)）相關的視覺質量、視頻壓縮等話題。

https://mp.weixin.qq.com/s/7YnfnUm_TPjGa9NSatPnBQ

讓我們一起聊聊 AV1 / H.265 和 Janus

Janus 增加了對最新視頻編解碼器的支持。

https://www.meetecho.com/blog/av1-h265-janus/

視頻技術

向消費者提供8K視頻

本篇是來自NAB的圓桌討論，主題是：”向消費者提供8K視頻“，主持人是來自8K聯(lián)盟的Chris Chinnock，成員包括來自Harmonic的Thierry Fautier，來自Samsung Research America的Bill Mandel和來自Xperi的Scott Smyers。

https://mp.weixin.qq.com/s/_DxnuCMqD6uGXlLhOOmuKA

IMF簡介

本文來自2020 NAB Show Conference，視頻原題目為Interoperable Master Format (IMF) 101 Tutorial，主要介紹了IMF的相關內容。

https://mp.weixin.qq.com/s/TLuDkgVerzhKMurTJKX5Kw

全民K歌客觀清晰度評估算法技術分享

本文主要分享多媒體實驗室和全民K歌團隊合作開發(fā)的針對細分主播場景定制的無參考清晰度評估算法，主要介紹我們如何在細分場景獲取有效標注數(shù)據(jù)、模型訓練和模型部署之后的數(shù)據(jù)上報匯總分析的細節(jié)內容。

https://mp.weixin.qq.com/s/VhS-jnJTVo5-4cqoMcMXiw

互動視頻的魔力

Eko公司從各種類型和垂直領域的音樂視頻入手，提高互動性。他們決定把重心放在娛樂方面。對于交互視頻，實現(xiàn)目標的方法是創(chuàng)建優(yōu)質內容，而不是用戶生成內容。本段采訪來自The Video Insiders, 受訪者是Eko的聯(lián)合創(chuàng)始人和首席執(zhí)行官Tal Zubalsky。他們討論了互動性和互動視頻。

https://mp.weixin.qq.com/s/CgSpcsLl9f78AjVZ3Wec8w

人物專訪

五個人+三個月=美攝云非編1.0

美攝研發(fā)總監(jiān)黃裔專訪。

https://mp.weixin.qq.com/s/Nw9Ng3Plr5-Kc29biaYJ2g

AI智能

技術詳解：基于人臉識別的AI彈幕

有時候，彈幕比劇情還精彩，那些腦洞大開、觀點鮮明的彈幕，可以讓千萬用戶參與到“劇情創(chuàng)作”中，因此很多人都喜歡邊看劇邊發(fā)彈幕。在 AI 算法的加持下，彈幕的呈現(xiàn)形式也花樣翻新。優(yōu)酷的很多劇都上線了基于 AI 人臉識別的跟隨彈幕，與劇情更貼合，可玩性也更高。這類彈幕是如何實現(xiàn)的？有哪些核心技術？

https://mp.weixin.qq.com/s/MPUnCOXoVK8dAFpNCgRl9w

3D目標檢測深度學習方法數(shù)據(jù)預處理綜述

這一篇的內容主要要講一點在深度學習的3D目標檢測網絡中，我們都采用了哪些數(shù)據(jù)預處理的方法，主要講兩個方面的知識，第一個是representation，第二個數(shù)據(jù)預處理內容是數(shù)據(jù)增廣。

https://mp.weixin.qq.com/s/LN2l67jhivb0hyy6JSLMVA

85.1%mIoU！語義分割新SOTA來了！分層多尺度注意力

本文提出一種有效的分層多尺度注意機制，通過允許網絡學習如何最佳地組合來自多個推理尺度的預測，從而有助于避免不同類之間的混淆，處理更加精細的細節(jié)。

https://mp.weixin.qq.com/s/oN4QxZPqUrI9OC_HRnNCpw

無線仍然是AI和邊緣計算發(fā)展的瓶頸

數(shù)據(jù)中心正在向網絡邊緣擴展，以滿足人工智能和其他應用程序的快速響應需求，而這是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心架構所無法提供的。

https://www.eetimes.com/ai-drives-data-centers-to-the-edge/

資源推薦

Nuke 9

Nuke 9 是一個 Swift 版的圖片加載庫，Github 擁有近 5k Star，它有詳細的文檔，簡潔的 API，支持更多的圖片格式，使用全新的圖片處理圖形解碼協(xié)議，支持圖片預加載，更重要的是有高效的性能，比較遺憾的是目前僅支持 iOS 11+。

https://kean.github.io/post/nuke-9

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總結

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