AI 大爆发时代,音视频未来路在何方?
AI 大模型突然大火了
回顾2024年,计算机领域最大的变革应该就是大模型进一步火爆了。回顾下大模型的发展历程:
- 萌芽期:(1950-2005)
1956年:计算机专家约翰·麦卡锡首次提出“人工智能”概念,标志着AI领域的诞生。
1980年:卷积神经网络(CNN)的雏形诞生,为后续的深度学习奠定了基础。
1998年:LeNet-5的出现,标志着机器学习从浅层模型向深度学习模型的转变,为自然语言处理和计算机视觉等领域的研究奠定了基础。 - 探索沉淀期:(2006-2019)
2013年:Word2Vec模型的诞生,首次提出将单词转换为向量的“词向量模型”,极大地推动了自然语言处理技术的发展。
2014年:对抗式生成网络(GAN)的诞生,标志着深度学习进入了生成模型研究的新阶段。
2017年:Google提出了基于自注意力机制的Transformer架构,为大模型的预训练算法架构奠定了基础。
2018年:OpenAI和Google分别发布了GPT-1与BERT,标志着预训练大模型成为自然语言处理领域的主流。 - 迅猛发展期:(2020-至今)
2020年:OpenAI推出了GPT-3,模型参数规模达到1750亿,成为当时最大的语言模型,并在零样本学习任务上实现了巨大性能提升。
2022年11月:搭载了GPT-3.5的ChatGPT发布,以其逼真的自然语言交互和多场景内容生成能力,迅速成为互联网上的热门话题。
2023年3月:GPT-4的发布,这是一个超大规模的多模态预训练大模型,具备了多模态理解与多类型内容生成能力,标志着大数据、大算力和大算法的完美结合,大幅提升了大模型的预训练和生成能力。
2024年:大模型技术继续飞速发展。OpenAI在2024年9月12日宣布了其最新系列AI模型o1,这是第一个具备真正通用推理能力的大模型,在处理复杂问题和推理任务时展现出的能力,预示着人工智能技术的一个历史性转折点。此外,2024年多模态大模型也加速突破,如OpenAI发布GPT-4o开始深度探索端到端的实时多模态大模型能力。
国内的 AI 大模型发展
随着OpenAI的流行,国内也兴起了大模型热潮,涌现了一批大模型应用,其中日活较多的应用有:
- 豆包:字节跳动打造。
- kimi:月之暗面推出。
- 文心一言:百度推出。
- 通义千问:阿里云打造。
- 智谱清言:智谱华章自研的AI大模型。
- 讯飞星火:科大讯飞打造。
- 天工:昆仑万维自主研发。
此外还有很多垂直领域的大模型应用,目前国内大模型应用已经到了百家齐放、百家争艳的阶段【统计数据来自网络】。
大模型的兴起对音视频的影响
大模型的兴起和音视频技术之间是相辅相成,共同发展的关系;大模型为音视频的应用提供了更多的可能性,而传统的音视频技术也是大模型技术落地应用的核心技术基础之一。
- 创作:多模态数字人的出现,为音视频的创作带来更加丰富的素材和创作空间;同时革新了传统音视频的创作方式;为创作者提供了更加高效、更加便捷的创作工具。
- 处理:大模型提升了音视频的处理效率和智能化程度;多模态大模型可以同时分析视频中图像、音频、文本信息。
- 交互:大模型实现更自然的实时交互,推动AI应用场景大爆发,比如AI客服、AI社交、AI老师等等,使得音视频交互进一步增强。
- 传输:AI技术也可以优化音视频传输,根据不同的网络和用户设备,自动调整音视频的分辨率、码流等,提高传输效率,同时个性化推荐和分发。
- 消费:大模型的兴起还提升了用户体验,拓展了消费场景,如虚拟演唱会、互动式视频游戏等等。
音视频技术迭代更新
FFmpeg
FFmpeg 是一个完整的跨平台音视频解决方案,用于记录、转换和流式处理音视频。它是目前最强大的音视频处理开源软件之一,被广泛应用于视频网站、播放器、编码器等多种场景中。
2024年,FFmpeg 开源项目也进行了版本的迭代更新:
- 2024.1.3:libavcodec库现在包含了一个原生VVC(Versatile Video Coding)解码器,支持该编解码器的大部分功能。进一步的优化和更多功能的支持即将到来。
- 2024.4.5:发布了FFmpeg 7.0“Dijkstra”,此版本不向后兼容,移除了6.0之前弃用的API。某些弃用的ffmpeg CLI选项也被移除,现在需要C11兼容的编译器来构建代码。
- 2024.5.13:FFmpeg社区宣布,德国的主权技术基金已成为其首个政府赞助商。
- 2024.6.2:FFmpeg现在实现了原生xHE-AAC解码器。
- 2024.9.30:FFmpeg 7.1“Péter”版本发布,在7.0版本中作为实验性功能合并的VVC解码器,经过足够的时间成熟和优化,现已被宣布为稳定功能;新增了对原生AAC USAC(xHE-AAC编码系统的一部分)解码器的支持;支持MV-HEVC解码;对Vulkan编码的支持,包括H264和HEVC。
因此,2024年FFmpeg依旧在稳步迭代更新,在音视频应用中继续扮演着核心地位角色。
WebRTC
作为音视频应用的另外一个核心角色开源项目,WebRTC(Web Real-Time Communication)用于在Web浏览器和移动应用程序之间实现实时音频、视频和数据共享。在RTC应用领域,可以说大部分应用核心都是采用的WebRTC或基于其改动的技术。
2024年,WebRTC 开源项目也进行了版本的迭代更新:
- v125.6422.06.1(2024.10.31):升级到WebRTC-SDK M125.6422.06.1,是125.6422.06的重新发布,因之前上传错误。
- v125.6422.06(2024.10.31):该版本因上传了错误的构建而不可用。原计划升级到WebRTC-SDK M125.6422.06,支持自定义音频输入,支持不使用麦克风的音频轨道。
- v125.6422.05(2024.09.02):升级到WebRTC-SDK M125.6422.05,为MediaStreamTrack添加了isDisposed方法。
- v125.6422.04(2024.07.28):升级到WebRTC-SDK M125.6422.04,修复了NetworkMonitor在分发原生观察者时的竞态条件。
- v125.6422.03(2024.07.09):升级到WebRTC-SDK M125.6422.03,修复了麦克风静音时指示器不消失的问题,允许通过反射跳过AudioTrack播放状态检查。
- v125.6422.02(2024.06.15):升级到WebRTC-SDK M125.6422.02。
- v114.5735.11(2024.05.22):升级到WebRTC-SDK M114.5735.11,使音频输出属性可修改。
- v114.5735.10(2024.04.08):升级到WebRTC-SDK M114.5735.10,为KeyProviderOptions添加了keyRingSize/discardFrameWhenCryptorNotReady。
- v114.5735.09(2024.04.03):升级到WebRTC-SDK M114.5735.09,修复了外部音频处理器采样率计算问题,允许在任何地址端口上进行ice gathering。
因此,2024年 WebRTC 依旧在稳步迭代更新,在音视频应用中继续扮演着核心地位角色。
编解码技术
x264
H264编码标准仍然占据着一定的视频编码标准市场份额,而 x264 作为符合H264编码标准的开源项目,占据着主流地位,在2024年仍然持续更新迭代,2024年的源码迭代提交记录说明如下:
Use sched_getaffinity on Android
ci: Test compiling for Android
Enable use of __sync_fetch_and_add() wherever detected instead of just X86
Use sysctlbyname(3) hw.logicalcpu on macOS
aarch64: defines involving bit shifts should be unsigned
Make use of sysconf(3) _SC_NPROCESSORS_ONLN and _SC_NPROCESSORS_CONF
Use getauxval() on Linux and elf_aux_info() on FreeBSD/OpenBSD on arm/ppc
Fix build with Android NDK and API < 24 for 32-bit targets
configure: Add DragonFly support
Provide x264_getauxval() wrapper for getauxvaul() and elf_aux_info()
aarch64: Use elf_aux_info() for CPU feature detection on FreeBSD/OpenBSD
configure: Check for SVE support in MS armasm64 via as_check
x86inc: Improve ELF PIC support for external function calls
loongarch: Enhance ultrafast encoding performance
loongarch: Fixed pixel_sa8d_16x16_lasx
loongarch: Add checkasm_call
loongarch: Update loongson_asm.S version to 0.4.0
x86inc: Improve XMM-spilling functionality on 64-bit Windows
x86inc: Restore the stack state between stack allocations
x86inc: Fix warnings with old nasm versions
ppc: Fix incompatible pointer type errors
aarch64: Use regular hwcaps flags instead of HWCAP_CPUID for CPU feature detection on Linux
CI: Switch 32/64-bit windows builds to LLVM
CI: Add config.log to job artifacts
x86inc: Add support for ELF CET properties
x86inc.asm: Add the crc32 SSE4.2 GPR instruction
x86inc: Add a cpu flag for the Ice Lake AVX-512 subset
x86inc: Add CLMUL cpu flag
x86inc: Add template defines for EVEX broadcasts
x86inc: Properly sort instructions in alphabetical order
Bump dates to 2024
x265
HEVC视频编码标准已经慢慢占据视频编码标准应用的主流地位,x265 作为符合HEVC标准的开源项目,在2024年迎来多次代码提交,对比2023年的代码提交记录,2024年是x265代码更新较多的年份。
其他音视频技术
- VLC:2024.6.10发布了3.0.21版本,这是VLC 3.0分支的第22次更新。
- VVenC:更新到了v1.12.0 版本。
- libaom:陆续更新了v3.9.0、v3.10.0版本。
- avs3:uAVS3e 1.0 版本发布。
- 此外还有OBS Studio、OpenCV、ijkplayer、JSMpeg、Opus、live555、Seetaface、GPUImage、Open nsfw model、Soundtouch、Jitsi等开源项目在音视频领域持续发光发热。
主流大厂音视频技术迭代更新
- 腾讯作为国内音视频应用的主流大厂之一,旗下有多款音视频应用app,比如腾讯会议、微信、腾讯视频、斗鱼等等,单单腾讯会议一个应用在20204年就更新了10个版本,如下表所示。此外在AVS3 编码标准、自研的TRTC、MSU编码大赛、SRS、SRT、VLC等项目中积极参与和发声,在音视频领域持续带来了非常重要的技术输出。
- 字节跳动作为音视频应用的另外一个主流大厂之一,旗下多款关于音视频应用app,比如抖音、剪映、西瓜视频、飞书等等在2024年都持续迭代多个版本。此外,PersonaTalk 技术、Seed-TTS、视频大模型Vidu、RTM超低延时直播技术、6DoF直播创新方案、ICASSP 2024音频挑战赛、Loopy项目等等,都体现出字节跳动在音视频领域的持续创新以及与AI的深度交互。
- 阿里巴巴作为国内音视频应用的另外一大厂,旗下也多款音视频应用app,比如优酷、淘宝、钉钉等等在2024年都持续迭代多个版本。此外,RTC技术升级、窄带高清™2.0、百炼大模型服务平台更新、通义听悟升级、CosyVoice语音生成大模型、AtomoVideo框架、超低延时直播RTS等等都体现了阿里在音视频领域的持续创新及与AI的深度交互。
- 此外,还有像快手、声网、微帧、即构、网易云信等等在2024年依旧在音视频领域贡献着力量。
音视频的未来之路
随着 LiveVideoStack平台停更了音视频技术,目前较为系统的音视频交流平台也就剩下一些比如CSDN等博客网站、公众号了。虽然随着AI大模型的爆发对音视频领域有一定的冲击,但音视频的未来一定是充满创新和机遇的。
- 技术多元化与智能化
- 编解码技术:新一代编解码器如H.266/VVC等正在加速研发和应用,有望在未来几年内实现更广泛的应用,进一步提高音视频质量和降低传输成本。
- AI融合:AI技术将深度融入音视频处理,实现智能分析、推荐及个性化处理。例如,AI编码技术可以根据内容特点自动调整编码参数,实现更高效的压缩和传输。
- 超低延迟技术:随着实时互动需求的增加,超低延迟技术成为重要发展方向。通过优化传输协议、提高编解码效率及利用边缘计算等技术手段,可以有效降低音视频传输的延迟时间,提升用户体验。
- 虚拟现实与增强现实:VR/AR技术的融合将为音视频技术带来更加沉浸式的体验。未来,随着VR/AR设备的普及和技术的成熟,音视频技术将在娱乐、教育、医疗等领域实现更加广泛的应用和创新。
- 沉浸式体验与个性化服务
- 3D音频和全息影像:通过3D音频和全息影像技术,为用户创造身临其境的视听感受,提升沉浸式体验。
- 个性化推荐:基于用户行为和偏好的个性化推荐算法,将为每位观众提供定制化的音视频内容,增强用户黏性。
- 边缘计算与传输优化
- 边缘计算:为了降低延迟,边缘计算将成为音视频通信的重要组成部分,数据将在离用户更近的地方处理。
- 传输协议:更高效的编码压缩算法和传输协议的出现,将进一步降低音视频数据的存储和传输成本。
- 传统行业智能化
- 智能化监控:在深井矿山、应急排障、隧道施工等领域,音视频技术结合AI技术可以实现智能化监控和管理,提高安全性和效率。
- 数字文旅:数字文旅等新兴产业将借助音视频技术实现更加丰富的用户体验。
- 网络安全与隐私保护
- 安全问题:随着音视频通信的普及,网络安全问题也日益突出,如何保护用户隐私和数据安全将成为重要课题。
未来,音视频与AI会更深度、更广泛、多维度的交互,为用户带来更多更好的应用体验。
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数据结构-队列
目录 前言一、队列及其抽象数据类型1.1 队列的基本概念1.2 队列的抽象数据类型 二、队列的实现2.1 顺序表示2.1.1 结构定义2.1.2 基本操作的实现 2.2 链式表示2.2.1 结构定义2.2.2 基本操作的实现 总结 前言 本篇文章介绍队列的基础知识,包括队列的抽象数据类型以及…...
Go Map 源码分析(一)
Go语言中的map是通过哈希表实现的,其底层结构和实现机制如下: 一、hash 结构 hmap结构体:是map的头部结构,主要字段及含义如下: count:表示当前哈希表中的元素数量,与len()函数相对应。flags…...
天机学堂5-XxlJobRedis
文章目录 梳理前面的实现:Feign点赞改进 day07-积分系统bitmap相关命令签到增加签到记录计算本月已连续签到的天数查询签到记录 积分表设计签到-->发送RabbitMQ消息,保存积分对应的消费者:**消费消息 用于保存积分**增加积分查询个人今日积…...
SpringBoot整合junit
SpringBoot 整合 junit 特别简单,分为以下三步完成: 1在测试类上添加 SpringBootTest 注解2使用 Autowired 注入要测试的资源3定义测试方法进行测试 1.实验准备: 创建一个名为 springboot_junit_test 的 SpringBoot 工程,工程目录结构如下…...