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Autres articles (50)

  • HTML5 audio and video support

    13 avril 2011, par

    MediaSPIP uses HTML5 video and audio tags to play multimedia files, taking advantage of the latest W3C innovations supported by modern browsers.
    The MediaSPIP player used has been created specifically for MediaSPIP and can be easily adapted to fit in with a specific theme.
    For older browsers the Flowplayer flash fallback is used.
    MediaSPIP allows for media playback on major mobile platforms with the above (...)

  • Support audio et vidéo HTML5

    10 avril 2011

    MediaSPIP utilise les balises HTML5 video et audio pour la lecture de documents multimedia en profitant des dernières innovations du W3C supportées par les navigateurs modernes.
    Pour les navigateurs plus anciens, le lecteur flash Flowplayer est utilisé.
    Le lecteur HTML5 utilisé a été spécifiquement créé pour MediaSPIP : il est complètement modifiable graphiquement pour correspondre à un thème choisi.
    Ces technologies permettent de distribuer vidéo et son à la fois sur des ordinateurs conventionnels (...)

  • Librairies et binaires spécifiques au traitement vidéo et sonore

    31 janvier 2010, par

    Les logiciels et librairies suivantes sont utilisées par SPIPmotion d’une manière ou d’une autre.
    Binaires obligatoires FFMpeg : encodeur principal, permet de transcoder presque tous les types de fichiers vidéo et sonores dans les formats lisibles sur Internet. CF ce tutoriel pour son installation ; Oggz-tools : outils d’inspection de fichiers ogg ; Mediainfo : récupération d’informations depuis la plupart des formats vidéos et sonores ;
    Binaires complémentaires et facultatifs flvtool2 : (...)

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  • avformat/movenc : add support for Immersive Audio Model and Formats in ISOBMFF

    15 février 2024, par James Almer
    avformat/movenc : add support for Immersive Audio Model and Formats in ISOBMFF
    

    Signed-off-by : James Almer <jamrial@gmail.com>

    • [DH] libavformat/movenc.c
    • [DH] libavformat/movenc.h
  • FFmpeg java.lang.UnsatisfiedLinkError dlopen failed : library "libavutil.so" not found in Vivo model device

    9 février 2024, par sejn

    Facing a lot of crashes in the Android Vivo devices with the above error. Can I restrict this to the Vivo models in Android.

    &#xA;

    I'm using the implementation 'com.arthenica:mobile-ffmpeg-full:4.4'

    &#xA;

    Fatal Exception: java.lang.UnsatisfiedLinkError dlopen failed: library "libavutil.so" not found&#xA;&#xA;init {&#xA;    try{&#xA;        System.loadLibrary("avutil")&#xA;        System.loadLibrary("avcodec")&#xA;        System.loadLibrary("avformat")&#xA;        System.loadLibrary("swscale")&#xA;        System.loadLibrary("avfilter")&#xA;    }&#xA;    catch (e:Exception){&#xA;        Log.i("error","${e.message}")&#xA;    }&#xA;}&#xA;

    &#xA;

    In app/build.gradle

    &#xA;

    &#xA;

    ndk &#xA;abiFilters 'armeabi-v7a','arm64-v8a','x86','x86_64'

    &#xA;

    &#xA;

    Note : If I migrate to the latest version ffmpeg-kit-full:6.0-2

    &#xA;

    Clarifications :

    &#xA;

      &#xA;
    1. Shall I need to add this below in the code as well if I use the FFmpeg-kit
    2. &#xA;

    3. If I did not need to use means, does it make any issues in the app ?.(i.e) if I removed
    4. &#xA;

    5. Shall I need to add any additional loadlibrary in the init ?
    6. &#xA;

    7. Is there any simple fix for the above error for Oppo alone without migrating ?
    8. &#xA;

    9. Shall I need to add these architectures in ndk of my app ?
    10. &#xA;

    &#xA;

    &#xA;

    arm-v7a, arm-v7a-neon, arm64-v8a, x86 and x86_64 architectures

    &#xA;

    &#xA;

     init {&#xA;        try{&#xA;            System.loadLibrary("avutil")&#xA;            System.loadLibrary("avcodec")&#xA;            System.loadLibrary("avformat")&#xA;            System.loadLibrary("swscale")&#xA;            System.loadLibrary("avfilter")&#xA;        }&#xA;        catch (e:Exception){&#xA;            Log.i("error","${e.message}")&#xA;        }&#xA;    }&#xA;

    &#xA;

  • Model the loss of video codec

    10 janvier 2024, par Monaco

    I want to use a neural network to model the error loss after video encoding. The modeling process is as follows :&#xA;enter image description here&#xA;I use ffmpeg to encode and decode video frames. Since this process is not implemented using tensors in PyTorch and cannot compute gradients, I have to separately implement a neural network in PyTorch to enable gradient backpropagation. However, it turns out that the neural network cannot effectively learn the video encoding.

    &#xA;

    I want to know if there are currently any implementations of video encoders or decoders that support backpropagation of gradients. I don't necessarily need to update the parameters of the encoder/decoder, but I want it to support gradient backpropagation so that I can use it for various tasks related to deep learning.

    &#xA;