为什么音视频编码过程比解码过程慢

音视频编码过程比解码过程慢的原因：1、压缩算法的复杂性；2、实时编码的需求；3、不同设备的处理能力不同。压缩算法的复杂性是指为了达到更高的压缩比，音视频压缩算法通常使用了多种复杂的压缩技术。

一、音视频编码过程比解码过程慢的原因

1、压缩算法的复杂性

为了达到更高的压缩比，音视频压缩算法通常使用了多种复杂的压缩技术，如空间域和频域的变换、运动估计、熵编码等，这些算法需要大量的计算和存储资源。

2、实时编码的需求

在实时音视频传输的场景中，编码过程需要在较短的时间内完成，因此需要使用快速算法来提高编码速度。但这也会进一步增加编码过程的复杂度和计算量。

3、不同设备的处理能力不同

不同设备的CPU、GPU等处理能力不同，导致同样的编码算法在不同设备上的表现也会有所差异。

二、编码概述

1、编码定义

数据编码是计算机处理的关键。不同的信息记录应当采用不同的编码，一个码点可以代表一条信息记录。由于计算机要处理的数据信息十分庞杂，有些数据库所代表的含义又使人难以记忆。为了便于使用，容易记忆，常常要对加工处理的对象进行编码，用一个编码符合代表一条信息或一串数据。对数据进行编码在计算机的管理中非常重要，可以方便地进行信息分类、校核、合计、检索等操作。人们可以利用编码来识别每一个记录，区别处理方法，进行分类和校核，从而克服项目参差不齐的缺点，节省存储空间，提高处理速度。

2、编码要求

在进行数据编码时应遵循：

系统性
标准性
实用性
扩充性
效率性

数据编码数据通过编码可建立数据间的内在联系，便于计算机识别和管理。地理信息系统中主要的数据编码是服务于空间信息分析的地理编码。即为识别图形点、线、面或格网位置及属性而建立的编码方法，包括拓扑编码和坐标编码。前者是表示空间数据位置相邻逻辑关系的编码方法；后者是表示空间数据位置在某一坐标系统下的量度，可以是隐式的（对格网数据）或显式的。

3、编码目的

编码的主要目的是减少信息量，因为数据影响处理效率和精度，效率低主要是由于大量字符用于名称或描述，许多时间用于报告、录入、辨认及理解。更重要的是必须有足够空间存放那些字符及数字。这种低效率对手工操作及计算机处理都有很大影响。另一方面，要提高计算机处理精度，必须实现数据项定义标准化。设计好的编码结构可以解决上述问题。例如一个三位数编码000-999，少数并简洁标识1000个不同条目，明显比每一条用语言描述占用空间少。

运用编码除提高处理效率及精度之外，编码结构可用表示特定意思。例如一个人的身份证号码可以表示所在省市区、出生年月、性别等。关于这个人的数据就可以根据规定算法，用计算机进行排序、总结、统计、分析等。编码在离线批处理及在线查询系统中都是必要的，编码的结构可能非常复杂，但它对实现现代化的信息处理系统是非常重要。

三、解码概述

1、解码定义

解码(Decoding)是指受传者将接受到的符号或代码还原为信息的过程，与编码过程相对应。解码活动要受到受众的社会地位和文化背景的影响，体现社会的多样性，受众的解码还具有同向性、对抗性、妥协性三种形态。编码和解码的连通过程实质上就是简单的传播过程。如果说符号具或符号的表现层面是由编码者决定的，那么符号义或符号的内容层面则是由解码者决定的。

在计算机网络中，网络通过通信网将计算机互联以实现资源共享和数据传输的。当使用的通信网信号形式和传输设备的信号形式不一样时，就必须进行信号形式的转换。一般将在发送方进行的信号形式转换称为编码，接收方进行的信号形式的转换成为解码。

2、视频解码

视频编解码，是指一个能够对数字视频进行压缩或者解压缩的程序或者设备。通常这种压缩属于有损数据压缩。历史上，视频信号是以模拟形式存储在磁带上的。随着Compact Disc的出现并进入市场，音频信号以数字化方式进行存储，视频信号也开始使用数字化格式，一些相关技术也开始随之发展起来。一个复杂的平衡关系存在于以下因素之间：视频的质量、用来表示视频所需要的数据量(通常称之为码率)、编码算法和解码算法的复杂度、针对数据丢失和错误的鲁棒性(Robustness)、编辑的方便性、随机访问、编码算法设计的完美性、端到端的延时以及其它一些因素。

在日常生活中，视频编解码器的应用非常广泛。例如在DVD(MPEG-2)中，在VCD(MPEG-1)中，在各种卫星和陆上电视广播系统中，在互联网上。在线的视频素材通常是使用很多种不同的解码器进行压缩的，为了能够正确地浏览这些素材，用户需要下载并安装编解码器包–一种为PC准备的编译好的解码组件。由用户自己来进行视频的压缩已经随着DVD刻录机的出现而越来越风行。由于商店中贩卖的DVD通常容量比较大(双层)而当前双层DVD刻录机还不太普及，所以用户有时候会对DVD的素材进行二次压缩使其能够在一张单面DVD上完整地存储。

3、频域滤波算法

首先对信号分帧，考虑到频谱泄露等截断效应，用汉宁窗可得到更好的频谱特性。然后根据序列加窗后的频谱，从频域上滤波，即对带外频谱置零，得到输入序列理想化低通滤波后的频谱。
由于此时带外频谱已置零，信号带宽减小，可直接将带内频谱进行拼接，做傅里叶逆变换恢复时域波形，相当于抽取。
最后除以汉宁窗系数，得到了解码后的序列。

在滤波中除去汉宁窗系数时，会放大序列两端的绝对误差。对长序列分段解码时，需要采用重叠保留法，即分段时需要与前后少量重叠，解码后丢弃前后重叠的部分，保留中间绝对误差小的部分作为解码结果。此算法使用 DFT进行解码，分段的大小对解码效果也有重要的影响。对不同频率输入信号，采用频域滤波解码算法计算出来的信噪比，在分段较小时，信噪比随着频率的升高而下降。因为频谱分析时产生频谱泄露，在理想化滤波时被去除，导致由此恢复出的带内频谱失真。并且频率越高，泄露到带外的越多，从而失真越大，信噪比下降。随着分段长度的增加，信噪比的损失逐渐减小。分段长度为 512×64，就可做到基本不损失信噪比，这是因为较大的分段可获得更细致的频谱，减少频谱泄露到带外而引起的信噪比下降。

延伸阅读1：常见编码方案