WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Оптимизация вывода libav/ffmpeg для небольших размеров файлов

Я использую следующую команду, чтобы взять аудиофайл mp3 и сделать из него видео (используя статическое изображение jpg). Моя цель - получить mp3-аудио как можно меньшего размера с приемлемым качеством.

frequency="11000"
bitrate="45000"
avconv -loop 1 -i a.jpg -i audio.mp3 -shortest -r 1 -metadata STEREO_MODE=mono -c:v libx264 -ar "$frequency" -b:a "$bitrate" -ac 0 result.mkv

Мои вопросы: 1. как я могу добиться, чтобы результирующий файл был МОНО? 2. можно ли еще уменьшить битрейт? Я также хотел бы использовать значения ниже 45000. 3. Моя цель — получить контроль над параметрами, наиболее существенно влияющими на размер файла. Теперь я знаю, что частота очень важна. Существуют ли какие-либо другие параметры, которые помогли бы мне получить очень маленький выходной файл с приемлемым качеством?

Заранее спасибо.


Ответы:


1

Поскольку вы кодируете сжатый аудиокодек, частота напрямую не влияет на размер файла. Однако частота 11 кГц снизит качество музыки.

Вместо этого я бы предложил

frequency="22050"
bitrate="48000"
ffmpeg -loop 1 -i a.jpg -i audio.mp3 -shortest -r 1 -c:v libx264 -crf 28 \
       -ar "$frequency" -b:a "$bitrate" -ac 1 result.mkv

Параметр CRF управляет качеством видео — более низкие значения обеспечивают лучшее качество, но файлы большего размера. Вы получите больше экономии от управления этим, чем от битрейта аудио, который в любом случае находится на нижнем уровне.

Если ваша сборка включает libfdk_aac, вы можете вместо этого использовать

frequency="22050"
bitrate="32000"
ffmpeg -loop 1 -i a.jpg -i audio.mp3 -shortest -r 1 -c:v libx264 -crf 28 \
       -ar "$frequency" -c:a libfdk_aac -profile:a aac_he_v2 -b:a "$bitrate" -ac 1 result.mkv
21.04.2016
Новые материалы

Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..

Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..

Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..


Для любых предложений по сайту: [email protected]