前言
之前偶然看到一个PPT，是一些视频特效的讲解。首页如下：
PPT解析了模糊镜像、电击效果、灵魂出窍、动态晕影等视频处理效果，最后推荐作者自己写的书：
在“音视频进阶”、“唱吧核心架构开发”引起的兴趣之下读完这本书，做一个简单的读书笔记。
正文
一、基础概念
1、音频
声音的物理性质--声音是物体振动产生的波。
声波的三要素：振幅、波形、频率；（对应响度、音色、音调）
声音的传播介质--空气、液体和固体。
人声是声带振动，经过口腔等区域的反射，再经过空气传播。
回声：反射声和原声相差超过80ms则人耳可听。
数字音频与模拟音频：PCM脉冲编码调制。（这里有更详细介绍PCM基础)
常见音频编码：WAV、AAC、MP3。
音频压缩原理：时域/频域掩蔽。-
2、图像
颜色空间：YUV和RGB。（各有表示方式，可相互转化）
视频编码：H264。
视频压缩：运动估计、运动补偿等。
I帧、P帧、B帧：I帧是帧内编码帧，P帧是帧间预测编码帧，B帧又称双向预测编码帧；同时，H264中还有IDR帧，表示首个I帧。
PTS、DTS、GOP：PTS是Presentation Time Stamp，DTS是Decoding Time Stamp，GOP是Group Of Picture。
一张图理解DTS、PTS、GOP
关于视频压缩编码和音频压缩编码的基本原理点击这里
二、iOS平台上的音视频
1、音频
音频录制、播放使用AudioUnit。Audio Unit除了书上的内容，也可以看看我的文章：
Audio Unit播放PCM文件
Audio Unit录音（播放伴奏+耳返）
Audio Unit播放aac/m4a/mp3等文件
Audio Unit和ExtendedAudioFile播放音频
AUGraph结合RemoteI/O Unit与Mixer Unit2、视频
视频的渲染使用OpenGL ES。OpenGL ES除了书上的内容，也可以看看我的文章：
OpenGL ES文集
三、音频的进阶知识
波形图：反映各质点在同一时刻不同位移的曲线，叫做波的图像，也叫做波形图。
频谱图：以横轴纵轴的波纹方式，记录画出信号在各种频率的图形。（有振幅频谱图和相位频谱图）
语谱图：针对语音数据的频谱图，叫语谱图。
傅里叶分析：可分为傅里叶级数（Fourier Serie）和傅里叶变换(Fourier Transformation)。
你能想到的任何波形都是可以如此方法用正弦波叠加起来。
傅里叶级数，在时域是一个周期且连续的函数，而在频域是一个非周期离散的函数。
傅里叶变换，将时域信号变换为频域信号。
傅里叶分析之掐死教程
如何直观形象、生动有趣地给文科学生介绍傅里叶变换？
MIDI格式：MIDI(Musical Instrument Digital Interface)全称是乐器数字接口，也是音乐标准格式。MIDI是音符、控制参数等，在K歌软件中用于打分。
均衡效果器：均衡效果器又称为均衡器(Equalizer)，其最大的作用就是决定声音的远近层次。我们时常听到别人说这首歌曲是重金属风格的歌曲，或者说这首歌曲是舞曲风格等，其实就与声音的远近层次有关。不同歌曲风格的区别在于声音在不同频段的提升或衰减。
均衡效果器具有美化声音的作用，即调整音色，每个人由于自身声道、颅腔、口腔的形状不同，导致音色不同。如果这个用户所发出的声音在低频部分比较薄弱，就可以在低频部分予以增强，使得整个声音听起来更加温暖；那个用户所发出的声音在高频部分又过于强烈(薄弱)，则可以在高频部分予以减弱(增强)，可以使声音听起来不那么刺耳(更加嘹亮)。
当然，专家级别的混音师在为歌手处理后期混音时，会有更复杂的调节方法，比如这个歌手的声音低频部分有瑕疵，可以提高中频部分来掩盖有瑕疵的低频段的声音。
均衡器最早是用来补偿频率缺陷的，因为那时音频设备的信号品质很差，在传输过程中损失非常严重，到最后除非进行信号补偿，否则信号就会变得极差。而现在均衡器更多的应用在掩盖歌手的某一个频段的声音缺陷，或者增强某一个频段的声音优势上。
压缩效果器：改变输入信号和输出信号电平大小比率的效果器。
混响效果器：声波在传播时会被各种障碍物反射，且每次反射都被障碍物吸收部分。于是听到的声音往往混合了原始声音以及多次反射的声音，这种现象叫做混响。
四、音视频实践
1.AAC、H264的编解码；除了书上的内容，也可以看看我的文章：
使用VideoToolbox硬编码H.264
使用VideoToolbox硬解码H.264
使用AudioToolbox编码AAC
使用AudioToolbox播放AAC2.播放器；（音频用AudioUnit、视频用FFmepg解码、OpenGL ES渲染）
3。直播；包括录制、渲染、推流、拉流。
五、其他
书中还介绍了很重要的库FFmpeg，还有图像处理的对比度调节、饱和度调节、图像处理进阶、图像的卷积过程、锐化效果器、高斯模糊算法、双边滤波算法、图层混合等等，推荐结合GPUImage一起学习。GPUImage除了书上的内容，也可以看看GPUImage 文集。
总结
内容讲解深入浅出，案例丰富多彩，适合对音视频开发感兴趣的朋友。
同时，内容在深度这块也比较有限，对于音频相关的知识介绍不足。
音频相关的知识寻找不易，如有好的资料万请分享，共同学习进步。
