最近有读者留言,说“想转行音视频开发,怎么做”,正巧,前几天我还在某乎上,看到有人在问音视频的学习资料,还是个大一的学生。
想说一句:真有眼光。
如今这个时代,想赚钱,一个共识是,得先选对赛道。有些行业和领域,终其一生的天花板也不过如此。但有的朝阳行业,你一进去就可以获得大量的机会,就是“ROI(投入产出比)”很高。
那就聊聊为啥从事音视频技术,未来会很赚钱。
要说音视频技术,在这两年迎来爆发期。首先 5G 的发展提供了硬件条件,又受疫情的影响,生活场景线上化,大量的线上办公、线上教育、线上娱乐等需求,让几亿人涌入各类线上互动平台。比如:
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抖音和快手的短视频,需要应用图像处理和视频编码技术,如何在保持高画质的情况下,尽量减少视频文件的大小;
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连麦直播需要 RTC 和直播技术,如何能够保证在各种网络状况下实现超低延时、降低卡顿率;
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视频会议需要 RTC 和转码合流服务等技术,几十上百人的大型视频会议,如何保证流畅度、卡顿率、画质等指标等;
随着线上体验的增加,人们对互动中的音频体验要求也在提升。除了听得到、听得清,还得好听、音质还原度高等。例如,Facebook 改名 Meta 进军元宇宙,TWS 耳机支持了空间音频渲染和主动降噪等等。
可以说,音视频技术就如同空气和水,无处不在,未来充满无限可能。而且这些真实场景都强调实时互动,延迟必须控制在毫秒级别内,如果在这个过程中,出现延时高、卡顿、画面模糊、杂音大等情况,你可以想象会出现什么样的体验吗?别说李佳琪双 11 直播带货 100 亿了,正常打一把沟通流畅的王者荣耀都不一定。
其实,早在疫情初期,很多 SaaS 平台甚至大厂都出现过卡顿问题,主要对突如其来的流量没有做好充分准备,而如今大家都看到了线上的市场,自然对音视频技术人才的需求就多了。
所以不夸张地说,音视频开发是一片蓝海,人少,钱多。而且未来,会更加炙手可热。
这张图供参考。但也能看出来,整体薪资待遇比普通开发者要优厚很多。不仅如此,从网上随手一搜,就能看到某某安卓转音视频,真香了、突破就业危机等等。
如今除了大厂,很多小公司也在寻找音视频的人才,稍微好点的音视频人才可能同时 3~4 家公司抢着要。就是因为从业人才基数低,高端人才缺乏,最重要的是,音视频技术有开发门槛,不好培养,也很难自学。但这也意味着,你跟别人相比有技术上的核心竞争优势,有分水岭。
快速入门音视频技术的方法,有吗?
音视频技术学起来并不容易,要懂的东西太多:音视频的采集、编码、传输、解码、渲染… 等等,网上也少见体系化的资料。
但就像左耳朵耗子所说,“要去知识的源头学习”。对学习者来说,找到优质的信息源可以让你事半功倍,不是二手加工的,也不会有信息损失或有误。
下面是个人整理的关于音视频开发学习的技术知识点,相信有了这些之后你能更好的掌握音视频开发。
音视频系列教学视频
24节课五个项目实战,分别是:Android音视频编解码项目实战、泛娱乐直播系统分析与推流实战、、斗鱼直播项目实战、OpenGL ES手写美颜相机APP项目实战、交叉编译与CameraX项目实战。
《Android音视频开发进阶指南》
这份《Android音视频开发入门进阶核心笔记》是博主有幸在杭州某大厂任职时的内部培训文档,在内部论坛收获一致好评。
以下是这份开发文档的部分章节:
第1章Android音视频硬解码篇
- 音视频基础知识
- 音视频硬解码流程:封装基础解码框架
- 音视频播放:音视频同步
- 音视频解封和封装:生成一个MP4
第2章使用OpenGL渲染视频画面篇
- 初步了解OpenGL ES
- 使用OpenGL渲染视频画面
- OpenGL渲染多视频,实现画中画
- 深入了解OpenGL之EGL
- OpenGL FBO数据缓冲区
- Android音视频硬编码:生成一个MP4
第3章Android FFmpeg音视频解码篇
- 1.FFmpeg so库编译
- 2.Android 引入FFmpeg
- 3.Android FFmpeg视频解码播放
- 4.Android FFmpeg +OpenSL ES音频解码播放
- 5.Android FFmpeg +OpenGL ES播放视频
- 6.FFmpeg简单合成MP4:视屏解封与重新封装
- 7.Android FFmpeg 视频编码
第4章直播系统聊天技术
1.百万在线的美拍直播弹幕系统的实时推送技术实践之路
2.阿里电商IM消息平台,在群聊、直播场景下的技术实践
3.微信直播聊天室单房间1500万在线的消息架构演进之路
4.百度直播的海量用户实时消息系统架构演进实践
5.微信小游戏直播在Android端的跨进程渲染推流实践
第5章某里IM技术分享
1.企业级IM王者——钉钉在后端袈构上的过人之处
2.闲鱼IM基于Flutter的移动端跨端改造实践
3.某鱼亿级IM消息系统的架构演进之路
4.闲鱼亿级IM消息系统的可靠投递优化实践
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