Android音视频架构-学习路线规划

接触Android音视频这一块已经有一段时间了,跟普通的应用层开发相比,的确更花费精力。期间为了学习音视频的录制,编码,处理也看过大大小小的几十个项目。总体感觉就是知识比较零散,对刚入门的朋友比较不友好。所以才萌生了写这个Android音视频系统文章的想法(时隔多年再次写起博客不容易啊),虽然给自己挖了一个深坑,但是相信坚持下来必定能很好的提升自己。另一方面,系统的学习效果肯定要远好于零零散散的补充知识

先来看我自己总结的一个学习大纲图:

 

接下来,我会围绕这个大纲来一篇一篇文章的写每个知识点 。 当然上图看的只是大纲,具体的音视频的要学习的点非常多,算是一条不归路。但是要学到能混口饭吃还是不难的,而且学好了肯定不只是混一口饭。 找个现在的招聘信息给大家点信心,可以看到,待遇还是很可观的。

 

大家也可以关注下我的公众号,该系列的文章会第一时间在公众号更新,没事也会跟大家聊聊技术,聊聊生活,聊聊人生理想

 

好了,回归正题

光看大纲,大家都知道要学习音视频录制,编码,处理,但是具体不知道怎么做,也不知道怎么入门。我自己在入门的时候也一样,靠着搜索引擎自己一点一点的积累,在这里当然要谢谢在该领域无私奉献的大佬们。所以在这里,我会对知识进行细化,运用的具体的场景中去,理论结合代码,更好的帮助掌握

下面是我拟的具体文章列表,也是接下来要一步一步填的坑

音频篇:

  1. 音频原理
  2. 音频录制-AudioRecord,MediaRecord
  3. 音频编解码:PCM转WAV,PCM转AAC,AAC转PCM
  4. 音频实时录制转AAC
  5. 利用lame PCM转MP3
  6. 音频剪切,插入,混合
  7. 音频变声
  8. 音频降噪,回声消除
  9. 音频断点录制

视频篇:

  1. 视频原理
  2. 视频录制Camera+MediaRecord
  3. MediaCodec图片合视频与视频分离图片
  4. MediaExtractor+MediaMuter分离与合成视频与音频
  5. 视频编码录制Camera+MediaCodec+MediaMuter+AudioRecord
  6. 视频编辑:裁剪,拼接
  7. 视频转码
  8. 视频实时特效Camera+OpenGL

 

NDK开发:

  1. JNI项目的搭建与配置文件详解
  2. C++基础
  3. 实现一个Java与C层互相调用的例子

OpenGL:

  1. OpenGL概念与应用场景
  2. OpenGL基础用法
  3. 在Windows环境搭建与Demo实现
  4. Android环境配置与Demo实现
  5. Android相机实时滤镜实现

FFMEPG:

  1. ffmpeg基础
  2. Android ffmpeg的集成使用
  3. ffmpeg音频编解码
  4. ffmpeg音频处理:裁剪,拼接,混合等
  5. ffmpeg视频编解码
  6. ffmpeg视频处理
  7. ffmpeg封装视频播放器

 

优秀音视频框架学习

  1. IjkPlayer,Exoplayer音视频播放器使用与学习
  2. lame mp3编解码器学习
  3. SoundTouch,Fmod音频变音处理

 

音视频网络编程

  1. TCP/IP 协议
  2. 流媒体网络协议学习
  3. 基于Rtmp协议实现客户端推流
  4. WebRTC

 

我也是在一步一步的实践学习中,所以后面可能会写的点不只上面提到的内容。

最后,学无止境,大家共勉

 

智能网联汽车的安全员高级考试涉及多个方面的专业知识,包括但不限于自动驾驶技术原理、车辆传感器融合、网络安全防护以及法律法规等内容。以下是针对该主题的一些核心知识解析: ### 关于智能网联车安全员高级考试的核心内容 #### 1. 自动驾驶分级标准 国际自动机工程师学会(SAE International)定义了六个级别的自动驾驶等级,从L0到L5[^1]。其中,L3及以上级别需要安全员具备更高的应急处理能力。 #### 2. 车辆感知系统的组成与功能 智能网联车通常配备多种传感器,如激光雷达、毫米波雷达、摄像头和超声波传感器等。这些设备协同工作以实现环境感知、障碍物检测等功能[^2]。 #### 3. 数据通信与网络安全 智能网联车依赖V2X(Vehicle-to-Everything)技术进行数据交换,在此过程中需防范潜在的网络攻击风险,例如中间人攻击或恶意软件入侵[^3]。 #### 4. 法律法规要求 不同国家和地区对于无人驾驶测试及运营有着严格的规定,考生应熟悉当地交通法典中有关自动化驾驶部分的具体条款[^4]。 ```python # 示例代码:模拟简单决策逻辑 def decide_action(sensor_data): if sensor_data['obstacle'] and not sensor_data['emergency']: return 'slow_down' elif sensor_data['pedestrian_crossing']: return 'stop_and_yield' else: return 'continue_driving' example_input = {'obstacle': True, 'emergency': False, 'pedestrian_crossing': False} action = decide_action(example_input) print(f"Action to take: {action}") ``` 需要注意的是,“同学”作为特定平台上的学习资源名称,并不提供官方认证的标准答案集;建议通过正规渠道获取教材并参加培训课程来准备此类资格认证考试
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