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编解码器的使用说明

经过编码的音频或者视频原始码流经常被叫做“Essence”（有译作“本体”，“精”），以区别于之后加入码流的元信息和其它用以帮助访问码流和增强码流鲁棒性的数据。大多数编解码器是有损的，目的是为了得到更大的压缩比和更小的文件大小。当然也有无损的编解码器，但是通常没有必要为了一些几乎注意不到的的质量损失而大大增加编码后文件的大小。另外补充一点，画质的好坏不只取决于编解码本身，预处理和后处理也很十分重要，甚至带来的画质提升效果要大于编码优化本身。除非该编码的结果还将在以后进行下一步的处理，此时连续的有损编码通常会带来较大的质量损失。

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编解码器的无损编解码

有许多的无损压缩，特别应用于在需要原始流中所有信息时压缩模式下获取数据。如果保留数据流的原始品质比削减相应的更大数据更加重要，那么无损压缩更佳。连续使用多种编解码器或者编码体系也会显著的降低质量。一幅图像是由许多像素点组成的，这些像素点包含了亮度及色差信号。不断下降的存储空间开销和网络带宽正使得有损压缩的需求下降。

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解码器的主要作用

有的解码器对故障码有比较详细的说明，比如是历史性故障码还是当前的故障码，故障码的次数出现几次。如果是历史性故障码就表示故障较早之前出现过。如今不出现了，但在控制单元ECU里面有一定的存储记忆。

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编解码器

目前在尝试使用全新的技术对编码架构进行革新，比如人工智能，神经计算模型等。做编码的都了解，视频编码基本结构（波形混合编码）在过去几十年都没怎么变化，主要在于预算、变换和熵编码三大部件（及零件）的不断替换和完善。近期，学界已经提出了一些用深度学习对HEVC进行编码提升的研究工作，不过大多集中在环内滤波或后处理方面，还是属于模块级提升，没有结构突破，无End to End 学习能力。比如在视频内容生产领域用的JPEG2K、TICO等编码器，就强调低复杂度，压缩比并没有分发领域的HEVC、H264等高。FVC和AV1阵营普遍认为，短期内深度学习还是干不过人工fine tune的各种编码模式(算子)，还得继续潜伏一阵。

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