【Android 音视频开发-音视频硬解码篇】1.音视频基础知识

这是一个入门系列，涉及的知识也仅限于够用。
最后，写文章过程中，会借鉴参考其他人分享的文章，会在文章最后列出，感谢这些作者的分享。

本文你可以了解到

作为开篇的文章，我们先来看看音视频由什么构成的，以及一些常见的术语和概念。

一、视频是什么？

动画书

不知道大家小时候是否玩过一种动画小人书，连续翻动的时候，小人书的画面就会变成一个动画，类似现在的gif格式图片。

本来是一本静态的小人书，通过翻动以后，就会变成一个有趣的小动画，如果画面够多，翻动速度够快的话，这其实就是一个小视频。
而视频的原理正是如此，由于人类眼睛的特殊结构，画面快速切换时，画面会有残留，感觉起来就是连贯的动作。所以，视频就是由一系列图片构成的。
视频帧
帧，是视频的一个基本概念，表示一张画面，如上面的翻页动画书中的一页，就是一帧。一个视频就是由许许多多帧组成的。
帧率
帧率，即单位时间内帧的数量，单位为：帧/秒或fps（frames per second）。如动画书中，一秒内包含多少张图片，图片越多，画面越顺滑，过渡越自然。
帧率的一般以下几个典型值：
24/25 fps：1秒 24/25 帧，一般的电影帧率。
30/60 fps：1秒 30/60 帧，游戏的帧率，30帧可以接受，60帧会感觉更加流畅逼真。
85 fps以上人眼基本无法察觉出来了，所以更高的帧率在视频里没有太大意义。
色彩空间
这里我们只讲常用到的两种色彩空间。

RGB的颜色模式应该是我们最熟悉的一种，在现在的电子设备中应用广泛。通过R G B三种基础色，可以混合出所有的颜色。

这里着重讲一下YUV，这种色彩空间并不是我们熟悉的。这是一种亮度与色度分离的色彩格式。
早期的电视都是黑白的，即只有亮度值，即Y。有了彩色电视以后，加入了UV两种色度，形成现在的YUV，也叫YCbCr。
Y：亮度，就是灰度值。除了表示亮度信号外，还含有较多的绿色通道量。
U：蓝色通道与亮度的差值。
V：红色通道与亮度的差值。
采用YUV有什么优势呢？
人眼对亮度敏感，对色度不敏感，因此减少部分UV的数据量，人眼却无法感知出来，这样可以通过压缩UV的分辨率，在不影响观感的前提下，减小视频的体积。

RGB和YUV的换算

Y = 0.299R ＋ 0.587G ＋ 0.114B
U = －0.147R － 0.289G ＋ 0.436B
V = 0.615R － 0.515G － 0.100B
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R = Y ＋ 1.14V
G = Y － 0.39U － 0.58V
B = Y ＋ 2.03U

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二、音频是什么？
音频数据的承载方式最常用的是脉冲编码调制，即PCM。
在自然界中，声音是连续不断的，是一种模拟信号，那怎样才能把声音保存下来呢？那就是把声音数字化，即转换为数字信号。
我们知道声音是一种波，有自己的振幅和频率，那么要保存声音，就要保存声音在各个时间点上的振幅。
而数字信号并不能连续保存所有时间点的振幅，事实上，并不需要保存连续的信号，就可以还原到人耳可接受的声音。
根据奈奎斯特采样定理：为了不失真地恢复模拟信号，采样频率应该不小于模拟信号频谱中最高频率的2倍。
根据以上分析，PCM的采集步骤分为以下步骤：
模拟信号->采样->量化->编码->数字信号

采样率和采样位数
采样率，即采样的频率。
上面提到，采样率要大于原声波频率的2倍，人耳能听到的最高频率为20kHz，所以为了满足人耳的听觉要求，采样率至少为40kHz，通常为44.1kHz，更高的通常为48kHz。
采样位数，涉及到上面提到的振幅量化。波形振幅在模拟信号上也是连续的样本值，而在数字信号中，信号一般是不连续的，所以模拟信号量化以后，只能取一个近似的整数值，为了记录这些振幅值，采样器会采用一个固定的位数来记录这些振幅值，通常有8位、16位、32位。

位数越多，记录的值越准确，还原度越高。

最后就是编码了。由于数字信号是由0，1组成的，因此，需要将幅度值转换为一系列0和1进行存储，也就是编码，最后得到的数据就是数字信号：一串0和1组成的数据。

整个过程如下：

声道数
声道数，是指支持能不同发声（注意是不同声音）的音响的个数。
单声道：1个声道
双声道：2个声道
立体声道：默认为2个声道
立体声道（4声道）：4个声道
码率
码率，是指一个数据流中每秒钟能通过的信息量，单位bps（bit per second）
码率 = 采样率 * 采样位数 * 声道数
三、为什么要编码
这里的编码和上面音频中提到的编码不是同个概念，而是指压缩编码。
我们知道，在计算机的世界中，一切都是0和1组成的，音频和视频数据也不例外。由于音视频的数据量庞大，如果按照裸流数据存储的话，那将需要耗费非常大的存储空间，也不利于传送。而音视频中，其实包含了大量0和1的重复数据，因此可以通过一定的算法来压缩这些0和1的数据。
特别在视频中，由于画面是逐渐过渡的，因此整个视频中，包含了大量画面/像素的重复，这正好提供了非常大的压缩空间。
因此，编码可以大大减小音视频数据的大小，让音视频更容易存储和传送。
四、视频编码
视频编码格式
视频编码格式有很多，比如H26x系列和MPEG系列的编码，这些编码格式都是为了适应时代发展而出现的。
其中，H26x（1/2/3/4/5）系列由ITU（International Telecommunication Union）国际电传视讯联盟主导
MPEG（1/2/3/4）系列由MPEG（Moving Picture Experts Group, ISO旗下的组织）主导。
当然，他们也有联合制定的编码标准，那就是现在主流的编码格式H264，当然还有下一代更先进的压缩编码标准H265。
H264编码简介
H264是目前最主流的视频编码标准，所以我们后续的文章中主要以该编码格式为基准。
H264由ITU和MPEG共同定制，属于MPEG-4第十部分内容。
由于H264编码算法十分复杂，不是一时半刻能够讲清楚的，也不在本人目前的能力范围内，所以这里只简单介绍在日常开发中需要了解到的概念。实际上，视频的编码和解码部分通常由框架（如Android硬解/FFmpeg）完成，一般的开发者并不会接触到。

视频帧

我们已经知道，视频是由一帧一帧画面构成的，但是在视频的数据中，并不是真正按照一帧一帧原始数据保存下来的（如果这样，压缩编码就没有意义了）。
H264会根据一段时间内，画面的变化情况，选取一帧画面作为完整编码，下一帧只记录与上一帧完整数据的差别，是一个动态压缩的过程。
在H264中，三种类型的帧数据分别为
I帧：帧内编码帧。就是一个完整帧。
P帧：前向预测编码帧。是一个非完整帧，通过参考前面的I帧或P帧生成。
B帧：双向预测内插编码帧。参考前后图像帧编码生成。B帧依赖其前最近的一个I帧或P帧及其后最近的一个P帧。

图像组：GOP和关键帧：IDR

全称：Group of picture。指一组变化不大的视频帧。
GOP的第一帧成为关键帧：IDR
IDR都是I帧，可以防止一帧解码出错，导致后面所有帧解码出错的问题。当解码器在解码到IDR的时候，会将之前的参考帧清空，重新开始一个新的序列，这样，即便前面一帧解码出现重大错误，也不会蔓延到后面的数据中。
注：关键帧都是I帧，但是I帧不一定是关键帧

DTS与PTS

DTS全称：Decoding Time Stamp。标示读入内存中数据流在什么时候开始送入解码器中进行解码。也就是解码顺序的时间戳。
PTS全称：Presentation Time Stamp。用于标示解码后的视频帧什么时候被显示出来。
在没有B帧的情况下，DTS和PTS的输出顺序是一样的，一旦存在B帧，PTS和DTS则会不同。

帧的色彩空间

前面我们介绍了RGB和YUV两种图像色彩空间。H264采用的是YUV。
YUV存储方式分为两大类：planar 和 packed。
planar：先存储所有Y，紧接着存储所有U，最后是V；
packed：每个像素点的 Y、U、V 连续交叉存储。

planar如下：

packed如下：

不过pakced存储方式已经非常少用，大部分视频都是采用planar存储方式。

上面说过，由于人眼对色度敏感度低，所以可以通过省略一些色度信息，即亮度共用一些色度信息，进而节省存储空间。因此，planar又区分了以下几种格式： YUV444、 YUV422、YUV420。
YUV 4:4:4采样，每一个Y对应一组UV分量。

YUV 4:2:2采样，每两个Y共用一组UV分量。

YUV 4:2:0采样，每四个Y共用一组UV分量。

其中，最常用的就是YUV420。

YUV420格式存储方式

YUV420属于planar存储方式，但是又分两种类型：
YUV420P：三平面存储。数据组成为YYYYYYYYUUVV（如I420）或YYYYYYYYVVUU（如YV12）。
YUV420SP：两平面存储。分为两种类型YYYYYYYYUVUV（如NV12）或YYYYYYYYVUVU（如NV21）
关于H264的编码算法和数据结构，涉及的知识和篇幅很多（如网络抽象层NAL、SPS、PPS），本文不再深入细说，网上也有比较多的教程讲解，有兴趣可以自行深入学习。

音视频流媒体技术：H264 的编码过程与原理

想弄明白h264编码，要看什么书或者代码？

五、音频编码
音频编码格式
原始的PCM音频数据也是非常大的数据量，因此也需要对其进行压缩编码。
和视频编码一样，音频也有许多的编码格式，如：WAV、MP3、WMA、APE、FLAC等等，音乐发烧友应该对这些格式非常熟悉，特别是后两种无损压缩格式。
但是，我们今天的主角不是他们，而是另外一个叫AAC的压缩格式。
AAC是新一代的音频有损压缩技术，一种高压缩比的音频压缩算法。在MP4视频中的音频数据，大多数时候都是采用AAC压缩格式。
AAC编码简介
AAC格式主要分为两种：ADIF、ADTS。
ADIF：Audio Data Interchange Format。音频数据交换格式。这种格式的特征是可以确定的找到这个音频数据的开始，不需进行在音频数据流中间开始的解码，即它的解码必须在明确定义的开始处进行。这种格式常用在磁盘文件中。
ADTS：Audio Data Transport Stream。音频数据传输流。这种格式的特征是它是一个有同步字的比特流，解码可以在这个流中任何位置开始。它的特征类似于mp3数据流格式。
ADTS可以在任意帧解码，它每一帧都有头信息。ADIF只有一个统一的头，所以必须得到所有的数据后解码。且这两种的header的格式也是不同的，目前一般编码后的都是ADTS格式的音频流。

ADIF数据格式：

ADTS 一帧数据格式（中间部分，左右省略号为前后数据帧）：

AAC内部结构也不再赘述，可以参考AAC 文件解析及解码流程

音视频开发进阶：音频编码格式介绍-AAC

六、音视频容器
细心的读者可能已经发现，前面我们介绍的各种音视频的编码格式，没有一种是我们平时使用到的视频格式，比如：mp4、rmvb、avi、mkv、mov...
没错，这些我们熟悉的视频格式，其实是包裹了音视频编码数据的容器，用来把以特定编码标准编码的视频流和音频流混在一起，成为一个文件。
例如：mp4支持H264、H265等视频编码和AAC、MP3等音频编码。
mp4是目前最流行的视频格式，在移动端，一般将视频封装为mp4格式。

七、硬解码和软解码
硬解和软解的区别
我们在一些播放器中会看到，有硬解码和软解码两种播放形式给我们选择，但是我们大部分时候并不能感觉出他们的区别，对于普通用户来说，只要能播放就行了。
那么他们内部究竟有什么区别呢？
在手机或者PC上，都会有CPU、GPU或者解码器等硬件。通常，我们的计算都是在CPU上进行的，也就是我们软件的执行芯片，而GPU主要负责画面的显示（是一种硬件加速）。
所谓软解码，就是指利用CPU的计算能力来解码，通常如果CPU的能力不是很强的时候，一则解码速度会比较慢，二则手机可能出现发热现象。但是，由于使用统一的算法，兼容性会很好。
硬解码，指的是利用手机上专门的解码芯片来加速解码。通常硬解码的解码速度会快很多，但是由于硬解码由各个厂家实现，质量参差不齐，非常容易出现兼容性问题。
Android平台的硬解码
终于来到有关Android的部分了，作为本文的结尾，也算是为下一篇文章开一个头。

MediaCodec 是Android 4.1(api 16)版本引入的编解码接口，是所有想在Android上开发音视频的开发人员绕不开的坑。
由于Android碎片化严重，虽然经过多年的发展，Android硬解已经有了很大改观，但实际上各个厂家实现不同，还是会有一些意想不到的坑。
相对于FFmpeg，Android原生硬解码还是相对容易入门一些，所以接下来，我将会从MediaCodec入手，讲解如何实现视频的编解码，以及引入OpenGL实现对视频的编辑，最后才引入FFmpeg来实现软解，算是一个比较常规的音视频开发入门流程吧。