每周一期，縱覽音視頻技術領域的干貨。

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Facebook、谷歌、微軟和亞馬遜的網絡架構揭秘

談談國外的互聯網巨頭的骨干網和邊緣網絡，領略其獨特設計，其中 Facebook 和 Google 的網絡主要是服務自身的產品和廣大互聯網用戶，Amazon 和 Microsoft 在云服務的業務相對多些。

使用WebRTC構建新一代實時流解決方案

本文來自Streaming Media 20221的演講，由Streaming Media的工程師Ryan Jespersen帶來，主要介紹了新一代的WebRTC實時流媒體傳輸實現。

超低延遲實時流媒體傳輸技術

現在云游戲，云應用越來越火，所以超低延遲實時流媒體傳輸技術的需求應用場景會越來越多。騰訊專家工程師劉泓昊老師在LiveVideoStackCon 2020北京站的演講中，對超低延遲傳輸技術從傳輸協議的設計選擇到流控算法和采集都分享了自己不同于行業的理解。

facebook如何編碼視頻

人們每天都會將數億個視頻上傳到Facebook。以最高質量——最高的分辨率和盡可能少的緩沖——交付每個視頻，這不僅意味著優化視頻編解碼器編碼和解碼視頻以供觀看的時間和方式，還意味著優化哪些編解碼器用于哪些視頻。

理論+標準+工程——阿里云視頻云編碼優化的思考與發現

在談及自己的工作時，王豪總稱自己非常幸運：幸運地遇到了多媒體技術爆發性發展的時間段，幸運地遇到了從零打造一款商用視頻編碼器的機會...... 時隔兩年，LiveVideoStack 再次采訪到王豪，對方依舊年輕，依舊在思考、在探索、在開拓屬于自己的嶄新的道路。但這一次，我們想探究這位年輕的資深技術專家“幸運”背后的故事。

云端無壓縮視頻傳輸

本次會議來自VidTrans 21，會議的參與者是來自AWS的解決方案架構師Evan Statton和Thomas Edwards。本次會議主要介紹了AWS在傳輸未壓縮視頻方面，針對網絡協議上的一些工作。

AI防抖，穩如老狗？臺灣大學和谷歌提出NeRViS：無需裁剪的全幀視頻穩定算法

一項來自臺灣大學、谷歌、弗吉尼亞理工大學和加州大學默塞德分校等研究機構的論文，提出了一種無需裁剪的全幀視頻穩定算法。

云原生視頻時代已開啟，華為云準備好了

視頻服務未來是否會像IaaS一樣，變成全行業的基礎服務？所有的視頻類服務，是否可以通過一張網絡來承載，讓應用開發效率更高，成本更低，體驗更好？

近零成本的居家多相機視頻制作系統

本文來自2021年的Video Services Forum, 介紹了在COVID疫情背景之下，一個近乎零成本的居家多相機視頻制作系統，并對一個小型演唱會直播案例進行了分析，主講人是來自Nevion的Andy Rayner。

LEAF：可學習的音頻特征提取模塊

不同于可從原始像素學習的計算機視覺模型，用于音頻分類的深度神經網絡很少訓練自原始音頻波形。取而代之的是，它們依賴于 mel 濾波器組形式的預處理數據，這些經過手工設計的 mel 比例譜圖可復制人類聽覺響應的某些特征。

從數字孿生到未來AR基礎架構——AR Cloud是把雙刃劍嗎？

近年來，云計算、云服務在微軟、亞馬遜、騰訊、阿里、華為等眾多大廠的競爭與參與下，成為了人們的關注焦點。AR Cloud，連接虛擬世界與物理世界，被描述為真實世界的數字孿生，或者說是現實世界的數字副本，也是大廠默默發力的重點。

深度圖像修復的一個突破

我們將深入探討深度圖像修復的一個突破，上下文注意力。通過使用上下文注意力，我們可以有效地從遙遠的空間位置借用信息來重建局部缺失的像素。這個想法實際上或多或少和上一篇的復制-粘貼是一樣的。讓我們看看是如何做到的。

圖像反光能被一鍵去除了？港科大開源RFC，僅用一個操作，強反光也能完美去除｜CVPR2021

本文介紹一篇來自香港科技大學中稿CVPR2021的工作，工作采用了硬件和軟件結合做底層圖像處理的方法，主要介紹了一種魯棒性和精確性都很強的去反光算法，在定量指標和視覺效果上都顯著超過了其他的算法。

WebRTC 與 FFmpeg 相繼發布最新版本

據悉，WebRTC 發布了M90版本，而FFmpeg也緊隨其后發布以“Rao”為代號的FFmpeg 4.4版本。

活動推薦

探討TensorRT加速AI模型的簡易方案：以圖像超分為例

4月22日19:30，我們邀請到了 NVIDIA DevTech團隊技術負責人 季光 為大家詳細介紹GPU編程的基本知識，探討把模型運行到TensorRT的簡易方法，幫助GPU編程的初學者加速自己的AI模型。

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插圖源自Pexels

總結

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