的接口设计，可以看到这里除了初始化方法，主要是有获取音频配置以及音频采集数据回调和错误回调的接口，另外就是开始采集和停止采集的接口。在上面的音频采集数据回调接口中，我们返回的是

https://raw.githubusercontent.com/AloneMonkey/MonkeyDev/master/bin/md-update)"安装/更新之后需要重启下

协议定义的块（Chunk）的数据格式是：+--------------+----------------+--------------------+--------------+|

视图界面、像素视图界面、信息视图界面等可视化界面。支持参考文件、图像差异对比、主从控制模式。可以查看和分析视频码流信息、图像帧信息、块信息、标志位信息、DPB

之后的时长，单位秒。convergence_duration：略。convergence_duration_time：略。size：当前帧的大小。pos：当前帧的位置，等于上一帧的

网络来进行资源分发。3）客户端软件客户端软件一般是指播放器，主要负责请求媒体资源，并对其进行解封装、解码、渲染等一系列的处理从而展现给用户。在典型的

my_new_free);4.2、注意前向纠错为了进一步提高传输速度，下层协议也许会使用前向纠错技术。前向纠错会根据冗余信息解出原始数据包。这里就需要注意，相同的原始数据包不要两次

协议收到后块（Chunk）数据；先将块（Chunk）重新组装成消息（Message）；通过对消息（Message）进行解封装就可以恢复出可处理数据。1.2、设计思想1）分包从

最后比特的字节到达系统目标解码器输入端的预期时间。它用于时钟同步，使得解码后的内容可以正确地同步播放。splice_countdown，倒数计数器，8

标签。在一些场景下，我们需要在点播或直播中插入其他内容，比如广告，这时候可能这段广告内容的编码格式与原视频的编码格式存在差异，这种差异可能造成客户端播放出问题，这时候就需要告知客户端。这就需要用到

levels：flagTier0Main1HighidcLevel301602632.1903933.112041234.115051535.11565.218061836.11866.2下图是一个

1。flags：有这些定义值。creation_time：创建时间。modification_time：最近修改时间。track_ID：当前

CTU）的条带机制。这个变化的原因是网络技术和视频编码及传输技术的发展让过去常用的视频错误隐藏技术基本上不再被需要，人们看到的视频基本上不再包含采用错误隐藏技术得到的视频帧了。H.266

几乎在每个模块都引入了新的编码技术。2.1.1、帧内预测该模块主要用于去除图像的空间相关性。通过编码后的重构信息来预测当前像素块以去除空间冗余信息，提高图像的压缩效率。与以往的标准相比，H.265

帧只参考前面的帧；进行帧内预测，选取率失真函数值最小的帧内模式与帧间模式比较，确定采用哪种编码模式；计算实际值和预测值的差值；对残差进行变换和量化；若编码，如果是帧间编码模式，编码运动矢量。3）B

属于感知音频编码。与所有感知音频编码类似，其原理是利用人耳听觉的掩蔽效应，对变换域中的谱线进行编码，去除将被掩蔽的信息，并控制编码时的量化噪声不被分辨。在编码过程中，时域信号先通过滤波器组（进行加窗

16777216（224）种颜色中的一种。提高像素深度，每个像素能显示的颜色种类也就更多了，图像也就更细腻自然。但受到人眼分辨率的限制，像素深度不一定要特别大，人类眼睛感知的颜色种类的上限大概是

色度图如下所示：上图中，曲线上的点是电磁光谱中的纯色，按波长的顺序从光谱的红色端到紫色端方向来标明，连接红色和紫色光谱点的直线称为紫色线，它不属于光谱。曲线内部的点表示所有可能的可见颜色的组合。其中

附近。这三种类型不完全对应于如我们所知的特定的颜色。相反，对颜色的感知是由一个开始于这些位于视网膜的细胞差异化的输出，且将在大脑的视觉皮层和其它相关区域中完成的复杂的过程实现的。例如，尽管

美国·明尼沃斯卡州立公园去公众号发送消息『森林之音』，倾听更多森林的声音『声音』是我们司空见惯再熟悉不过的一种物理现象。我们唱歌发出声音，用耳朵听到声音，用手机记录并分享声音；如果作为音视频开发人员，我们还会在工作中处理众多声音数据。但是，你真的了解『声音』吗？在前面的文章里，我们提出了一个问题：从我们耳朵听见的『声音』，到我们用手机、电脑所处理的『音频数据』，其中经历了什么？从这个问题出发，我们在《声音的表示（1）》和《声音的表示（2）》两篇文章中探讨了『声音的定义是什么』、『声音有哪些特征』、『怎样对声音进行数学描述』这几个问题？接下来我们继续探讨另外两个问题：『怎样对声音进行数字化』和『数字音频数据是什么』。4、怎样对声音进行数字化？对声音进行数字化，首先要使用特定的设备对声音进行采集，比如麦克风就是常见的声音采集设备。麦克风里面有一层碳膜，非常薄而且十分敏感。声音是一种纵波，会压缩空气也会压缩这层碳膜，碳膜在受到挤压时也会发出振动，在碳膜的下方就是一个电极，碳膜在振动的时候会接触电极，接触时间的长短和频率与声波的振动幅度和频率有关，这样就完成了声音信号到电信号的转换。之后再经过放大电路处理，就可以实施后面的采样、量化处理了。上面探讨了声音三要素的数学描述，这是声音数字化的基础。声音由波形组成，包含了不同频率、振幅的波的叠加。为了在数字媒体内表示这些波形，需要对波形进行采样，其采样率需要满足可以表示的声音的最高频率；同时还需要存储足够的位深，以表示声音样本中波形的适当振幅。声音处理设备重建频率的能力称为其频率响应，创造适当响度和柔度的能力称为其动态范围，这些术语通常统称为声音设备的保真度。最简单的编码方式可以利用这两个基本元素重建声音，同时还能够高效地存储和传输数据。声音的数字化过程是将模拟信号（连续时间信号）转化为数字信号（离散时间信号）的过程，包括

厄瓜多尔·亚素妮国家森林公园去公众号发送消息『森林之音』，倾听更多森林的声音『声音』是我们司空见惯再熟悉不过的一种物理现象。我们唱歌发出声音，用耳朵听到声音，用手机记录并分享声音；如果作为音视频开发人员，我们还会在工作中处理众多声音数据。但是，你真的了解『声音』吗？在前面的文章《声音的表示（1）》里，我们提出了一个问题：从我们耳朵听见的『声音』，到我们用手机、电脑所处理的『音频数据』，其中经历了什么？从这个问题出发，我们探讨了『声音的定义是什么』和『声音有哪些特征』这两个问题，接下来我们继续探讨下个问题：『怎样对声音进行数学描述』。3、怎样对声音进行数学描述？有了声音的定义，也明确了声音的特征，那接着便可以探讨对特征的数学描述了。3.1、响度的数学描述响度是反映人耳感受到的声音强弱的主观心理量，根据它可以把声音排成由轻到响的序列。对应的，与声音强弱相关的客观物理量有『声强』、『声压』等。而要理解声强，先要理解一下『声能』的概念。声能是声音在介质中传播时，使媒介附加的能量。由于声波是质点偏离平衡位置的振动，所以声能定义为质点振动动能和质点偏离平衡位置所具有的势能的总和，单位是『瓦(W)』。声强是单位时间内通过垂直于声波传播方向的单位面积的平均声能，用

阿根廷·埃尔博尔松去公众号发送消息『森林之音』，倾听更多森林的声音（本文基本逻辑：声音的定义是什么