音视频开发

本文主要讨论音视频应用中的首开慢问题，文章介绍了首开慢的产生原因：DNS 解析耗时、网络传输协议耗时、传输网络调度耗时，并提供了排查方式和解决方案。即构科技的 Express SDK 和 MSDN 网络可以有效的解决首开慢问题，且节省开发成本。

本文介绍了视频黑边或放大的原因和解决方案。主要原因包括视频分辨率与显示视图尺寸不一致、摄像头采集、美颜滤镜格式兼容和分辨率。为了解决这些问题，开发者可以选择合适的渲染模式、动态调整分辨率、处理视频旋转和使用自定义视频渲染。

本文介绍了视频黑屏的可能原因和解决方案。主要原因包括用户主动关闭视频、网络问题和渲染问题。解决方案包括优化网络稳定性、确保视频渲染视图设置正确、提供清晰的提示、实时监测网络质量、使用详细的日志系统、开启视频预览功能、使用视频流回调、处理编解码问题、处理权限问题、自定义视频渲染逻辑和使用实时反馈系统。

本文介绍了视频视频花屏/绿屏问题的常见原因，如丢失关键帧、metadata的变化、硬件编解码的兼容性问题和颜色格式不一致问题。以及排查方法和解决策略，包括检查视频数据格式、排查自采集/自渲染模块问题、联系第三方音视频SDK技术支持等。

对于音视频开发者来说，有个高效的辅助工具能大大提升开发效率。今天博主推荐这些年来桌面必备的工具，如果您觉得对你有用，可以收藏防止下次找不到。

这种超大规模 IM 通讯场景，如万人观看直播并进行互动评论、万人搭建兴趣群聊等都会面临人数无上限、消息高并发的情况，所以设计一套稳定可靠的架构来保障用户通信的稳定性与可靠性就十分必要。

在前两篇推文中，我们了解了色彩空间、像素、图像和视频之间的组成关系，并且比较详细的学习了色彩空间 RGB、YUV 的采样&存储格式。

在上一篇文章中，我们带大家了解了视频、图像、像素和色彩之间的关系，还初步认识了两种常用的色彩空间，分别是大家比较熟悉的 RGB，以及更受视频领域青睐的 YUV。今天，我们将继续深入学习 RGB、YUV 的相关内容，进一步了解它们的常见采样格式和存储格式。

即构虚拟形象引擎（Zego Avatar）支持自定义管理人物的虚拟形象，通过默认的虚拟形象或者自定义生成的专有虚拟形象，以表情随动、声音驱动等方式与真人实时互动，可广泛应用于语聊直播、社交互动、在线培训等多种场景中。

这些年随着AI技术的进步，轻量级算法模型开始在移动端实时跑起来，并且移动端算法也在不断进行迭代和完善，而对于实时直播场景，也有越来越多的AI算法落地。ZEGO即构科技提出了一套极轻量级AI算法模型，结合移动端硬件特性，差异化优化前馈推理库，让算法模型、推理库、硬件成为一体，使得视频云转码移动端化成为可能。

本篇文章我们重点讲述图像与色彩基础知识的第一部分，在今天的学习过程中，大家可以了解到视频、图像、像素和色彩之间的关系，也初步认识了两种重要的色彩空间：RGB 和 YUV，以及它们的基本原理、差异和联系。

ZEGO Express SDK 支持推流到 CDN（Content Delivery Network，内容分发网络），包括转推 CDN 和直推 CDN 两种功能。开发者基于该功能可打通 RTC 产品和 CDN 直播产品，方便用户从网页或第三方播放器直接观看和收听直播内容。为了保证安全，推流到 CDN 时默认开启 CDN 鉴权。

在上一篇文章中，我们完成了对音频前处理三剑客的学习。声音信号经过音频前处理模块，已经“洗尽铅华、去除杂质”，现在，你是否已迫不及待想要将它们分享到世界各地了呢？

随着实时音视频应用技术的发展，我们已经看到了各种画质增强的视频增强技术，那么是否存在一种技术，可以使视频在低光照条件下看起来比实际情况更清晰或接近实际情况呢？

在之前的文章中，我们已经接触了两个重要的音频前处理模块 – 回声消除 AEC 和噪声抑制 ANS，它们分别解决了 RTC 场景下的回声、噪声问题，极大提升了用户的体验。至此，音频前处理三剑客中，就只剩下一位 – 音频自动增益控制 AGC（Automatic Gain Control）还没有介绍，今天我们就来认识一下它。