ترميز واعٍ بالمحتوى
تحذير
سيتم إيقاف Azure Media Services في 30 يونيو 2024. لمزيد من المعلومات، راجع دليل إيقاف AMS.
تلميح
هل تريد إنشاء صور مصغرة أو تجميع مقطعي فيديو معا أو وضع علامة فرعية على مقطع فيديو أو تدويره (من بين أشياء أخرى)؟ يمكنك العثور على نموذج التعليمات البرمجية لخدمات الوسائط في صفحة العينات .
نظرة عامة على الإعداد المسبق للترميز المدرك للمحتوى
لإعداد المحتوى للتسليم باستخدام دفق معدل البت التكيفي، يجب ترميز الفيديو بمعدلات بت متعددة (عالية إلى منخفضة) ونسب دقة متعددة. تسمح هذه التقنية لمشغلات الفيديو الحديثة اليوم على Apple iOS وAndroid وWindows وMac باستخدام بروتوكولات الدفق التي تقوم ببث المحتوى بسلاسة دون تخزين مؤقت. تسمح هذه التسليمات المختلفة لحجم العرض (الدقة) والجودة (معدل البت) للمشغل بتحديد أفضل إصدار من الفيديو الذي يمكن أن تدعمه ظروف الشبكة الحالية. قد تختلف الشبكة اختلافًا كبيرًا من LTE أو 4G أو 5G أو Wi-Fi عام أو شبكة منزلية.
تتطلب عملية ترميز المحتوى في عمليات تسليم متعددة إنشاء "سلم ترميز" - جدول من الدقة معدل البت الذي يخبر أداة الترميز بما يجب إنشاؤه. للحصول على مثال على مثل هذا السلم، راجع الإعدادات المسبقة لترميز خدمات الوسائط المضمنة.
في الظروف المثالية، تريد أن تكون على دراية بنوع المحتوى الذي تقوم بترميزه. باستخدام هذه المعلومات يمكنك ضبط سلم الترميز لمطابقة التعقيد والحركة في الفيديو المصدر الخاص بك. وهذا يعني أنه في كل حجم عرض (دقة) في السلم، يجب أن يكون هناك معدل بت لا تكون بعده أي زيادة في الجودة محسوسة - تعمل أداة الترميز بقيمة معدل البت المثلى هذه.
المستوى التالي من التحسين الذي يمكن إجراؤه هو تحديد الدقة استنادا إلى المحتوى - على سبيل المثال، قد يبدو مقطع فيديو لعرض PowerPoint تقديمي مع نص صغير ضبابيا عند ترميزه أقل من 720 سطر بكسل في الارتفاع. بالإضافة إلى ذلك، قد يكون لديك أيضًا فيديو يغير الحركة والتعقيد في جميع الأنحاء استنادًا إلى كيفية تصويره وتحريره. يوفر هذا فرصة لضبط إعدادات الترميز وضبطها في كل مشهد أو حد لقطة. يمكن تكليف أداة الترميز الذكية بتحسين إعدادات الترميز لكل لقطة داخل الفيديو.
توفر Azure Media Services إعدادًا مسبقًا للبث التكيفي يعالج جزئيًا مشكلة التغير في معدل البت ودقة مقاطع الفيديو المصدر. ومع ذلك، لا يحلل هذا الإعداد المسبق محتوى المصدر لمعرفة مدى تعقيده، أو مقدار الحركة التي يحتوي عليها.
يعمل الإعداد المسبق للتكوين المدرك للمحتوى على تحسين الترميز المسبق "المتدفق لمعدل البت التكيفي" الأكثر ثباتًا عن طريق إضافة منطق يسمح للأداة الترميز بالبحث عن قيمة معدل البت الأمثل لحل معين، ولكن دون الحاجة إلى تحليل حسابي شامل. يؤدي هذا الإعداد المسبق إلى إخراج "سلم" فريد من ملفات MP4 المتوافقة مع GOP استنادًا إلى الملف المصدر. نظرًا لفيديو المصدر، يقوم الإعداد المسبق بإجراء تحليل سريع أولي لمحتوى الإدخال ويستخدم النتائج لتحديد العدد الأمثل للطبقات، معدل البت، والدقة اللازمة لتقديم تجربة تدفق معدل البت التكيفي الأعلى جودة. هذا الإعداد المسبق فعال مع مقاطع الفيديو ذات التعقيد المنخفض إلى المتوسط، إذ ستكون ملفات الإخراج بمعدلات بت أقل من الإعداد المسبق للبث التكيفي الأكثر ثباتًا ولكن بجودة لا تزال توفر تجربة جيدة للجماهير. سيحتوي مجلد الإخراج على عدة ملفات MP4 مع ملفات فيديو وصوت جاهزة للبث.
تكوين إعدادات الإخراج
بالإضافة إلى ذلك، يمكن للمطورين أيضاً التحكم في نطاق عمليات الإخراج التي يستخدمها الإعداد المسبق للترميز الواعي بالمحتوى عند تحديد الإعدادات المثلى لترميز سلم دفق معدل البت التوافقي.
باستخدام فئة PresetConfigurations، يمكن للمطورين تمرير مجموعة من القيود والخيارات إلى الإعداد المسبق للترميز الواعي بالمحتوى للتحكم في الملفات الناتجة والتي تم إنشاؤها بواسطة عامل الترميز. تعد الخصائص مفيدة خصوصاً للحالات التي تريد فيها تقييد جميع الترميزات بأقصى دقة محددة للتحكم في تجربة مهام الترميز أو تكاليفها. من المفيد أيضًا أن تكون قادرًا على التحكم في الحد الأقصى والحد الأدنى لمرات البت التي قد يتمكن جمهورك من دعمها على شبكة الجوال أو في منطقة عالمية بها قيود عرض النطاق الترددي.
برامج ضغط الوسائط وفكها المدعومة
يتوفر الإعداد المسبق للتكوين المدرك للمحتوى للاستخدام مع برامج الترميز التالية:
- H.264
- HEVC (H.265)
التفاصيل التقنية حول الإعداد المسبق المدرك للمحتوى
دعونا الآن نتعمق قليلًا في كيفية عمل الترميز المدرك للمحتوى مسبقًا. تظهر الرسوم البيانية النموذجية التالية المقارنة باستخدام مقاييس الجودة مثل PSNR وVMAF. تم إنشاء المصدر من خلال سلسلة مقاطع قصيرة من لقطات عالية التعقيد من الأفلام والعروض التلفزيونية، تهدف إلى الضغط على أداة الترميز. بحكم التعريف، ينتج عن هذا الإعداد المسبق نتائج تختلف من محتوى إلى آخر - وهذا يعني أيضا أنه بالنسبة لبعض المحتوى، قد لا يكون هناك انخفاض كبير في معدل البت أو تحسين في الجودة.
الشكل 1: منحنى معدل التشوه (RD) باستخدام مقياس PSNR لمصدر عالي التعقيد
الشكل 2: منحنى معدل التشوه (RD) باستخدام مقياس VMAF لمصدر عالي التعقيد
فيما يلي نتائج لفئة أخرى من محتوى المصدر، إذ تمكن الترميز من تحديد أن الإدخال كان ضعيف الجودة (العديد من أدوات الضغط بسبب معدل البت المنخفض). مع الإعداد المسبق المدرك للمحتوى، قرر برنامج الترميز إنتاج طبقة إخراج واحدة فقط - بمعدل بت منخفض بما يكفي بحيث يتمكن معظم العملاء من تشغيل الدفق دون المماطلة.
الشكل 3: منحنى معدل التشوه باستخدام PSNR لإدخال منخفض الجودة (عند 1080 بكسل)
الشكل 4: منحنى معدل التشوه باستخدام VMAF لإدخال منخفض الجودة (عند 1080 بكسل)
نماذج الترميز
راجع القائمة الشاملة لعينات الترميز.
الحصول على التعليمات والدعم
يمكنك الاتصال بخدمات الوسائط بأسئلة أو اتباع تحديثاتنا بإحدى الطرق التالية:
- س & أ
- موقع Stack Overflow. وضع علامة على الأسئلة باستخدام
azure-media-services. - @MSFTAzureMediaأو استخدم @AzureSupport لطلب الدعم.
- افتح تذكرة دعم من خلال مدخل Microsoft Azure.