O guia definitivo para a codificação sensível ao contexto

A codificação sensível ao contexto é um novo desenvolvimento no mundo da transmissão online que está a tornar o processo de transmissão mais eficiente. Este tipo de codificação foi concebido para transmitir com uma taxa de bits inferior, mantendo a qualidade, o que é vantajoso para os organismos de radiodifusão.

Neste post, vamos discutir tudo o que as emissoras precisam saber sobre codificação com reconhecimento de contexto. Discutiremos por que razão usarias a codificação com reconhecimento de contexto e como aceder a ela. Para concluir, falaremos sobre algumas tecnologias de streaming relacionadas à codificação com reconhecimento de conteúdo.

Começa por rever as noções básicas de codificação.

Índice

• O que é a codificação?
• O que é a codificação sensível ao contexto?
• Porquê utilizar a codificação sensível ao contexto?
• Como aceder à codificação sensível ao contexto
• Caraterísticas e vantagens da codificação sensível ao contexto
• Streaming com taxa de bits adaptável vs. codificação sensível ao contexto
• Últimos avanços tecnológicos e integração da IA (2025)
• Aplicações práticas da codificação sensível ao contexto para as empresas
• O futuro da codificação sensível ao contexto
• Conclusão

O que é a codificação?

Antes de entrarmos na codificação sensível ao contexto, vamos rever rapidamente o que é a codificação e porque é que os organismos de radiodifusão a utilizam.

Encodificação é o processo de conversão do ficheiro de vídeo RAW capturado por uma câmara para um ficheiro digital. Os ficheiros de vídeo RAW são volumosos, uma vez que retêm todos os fotogramas captados, pelo que a conversão para ficheiros de vídeo digital é essencial se o teu objetivo for transmitir pela Internet.

O processo de codificação utiliza uma ferramenta dedicada que se apresenta em hardware e software. Os codificadores de software são baratos ou gratuitos e, normalmente, são fornecidos em conjunto com outro software de transmissão inovador. Os codificadores de hardware são mais caros e são normalmente utilizados para configurações de transmissão mais avançadas.

Codificadores utilizam uma tecnologia de transporte chamada codecs para transportar ficheiros de vídeo através da Internet. Os codecs codificam e descodificam os dados para os tornar mais leves e fáceis de transportar em tempo real.

Transcodificação é uma função muito semelhante à codificação, e pensa-se frequentemente que as funções são intermutáveis. No entanto, existe uma diferença entre as duas. A transcodificação trata da conversão do tamanho de um ficheiro de vídeo, ao contrário da codificação, que converte o tipo de ficheiro de vídeo.

O objetivo da transcodificação é criar várias versões, ou cópias, de um ficheiro de vídeo em diferentes tamanhos. Isto é útil para emissoras que estão a transmitir para uma audiência com diferentes ligações à Internet.

O que é a codificação sensível ao contexto?

A codificação sensível ao contexto, frequentemente abreviada para “CAE”, é uma tecnologia de transmissão mais recente, concebida para otimizar o processo de transmissão em direto. Foi criada para reduzir o taxa de bits do vídeo mantendo, ou mesmo melhorando, a qualidade do vídeo.

Esta tecnologia foi criada pela Brightcove e foi disponibilizada ao público pela primeira vez em 2018. Embora já exista há alguns anos, a codificação sensível ao contexto ainda não é amplamente utilizada pelo radiodifusor médio. No entanto, é utilizada por alguns dos principais intervenientes B2C no espaço de transmissão em linha.

Se utilizaste o Netflix nos últimos anos, viste a codificação sensível ao contexto em ação, uma vez que é um dos principais utilizadores desta tecnologia. A Netflix tem obtido excelentes resultados, tanto na melhoria da experiência do utilizador como na poupança de armazenamento e largura de banda.

Uma vez que a CAE optimiza o processo de transmissão, reduzindo a taxa de bits do conteúdo transmitido, também poupa largura de banda e espaço de armazenamento. Uma vez que a largura de banda e o armazenamento são dispendiosos para os organismos de radiodifusão profissionais, especialmente os que têm grandes audiências, a codificação sensível ao contexto pode ajudar a poupar dinheiro.

Para recapitular, a taxa de bits é a quantidade de dados transferidos pela Internet num determinado período de tempo. Normalmente, uma resolução mais elevada está associada a uma taxa de bits mais elevada. No entanto, com a codificação sensível ao contexto, não é esse o caso. A CAE torna possível transmitir conteúdo de maior qualidade com uma taxa de bits mais baixa.

Estas melhorias são possíveis graças a uma tecnologia do tipo inteligência artificial que observa o contexto da transmissão para cada um dos espectadores. O principal contexto que a tecnologia procura é a força da rede de Internet dos utilizadores e a capacidade dos seus dispositivos para transmitir.

A codificação sensível ao contexto funciona através da tecnologia de codificação em nuvem e define uma variedade de parâmetros de codificação para se adequar ao contexto único de cada espetador. É assim que o CAE conserva a largura de banda.

O que torna o streaming com codificação sensível ao contexto tão impressionante é o facto de ser efectuado quase instantaneamente. O contexto é avaliado e tratado em tempo real. O latência causada pelo CAE é de um único fotograma, o que é bastante impressionante.

Porquê utilizar a codificação sensível ao contexto?

A codificação sensível ao contexto é muito valiosa para os organismos de radiodifusão porque ajuda a tornar o transporte de vídeo mais eficiente. Esta eficiência é benéfica tanto para os telespectadores como para os organismos de radiodifusão.

O CAE também ajuda a melhorar a experiência do utilizador, uma vez que reduz o armazenamento em buffer e acelera os tempos de arranque. Estas melhorias tornam as coisas muito mais fáceis para os espectadores.

Uma vez que o CAE transmite com uma taxa de bits inferior, ajuda a conservar a largura de banda. Uma vez que a largura de banda é um dos principais custos associados à transmissão profissional, isto é certamente uma vitória. De facto, a utilização de codificação sensível ao contexto pode reduzir os teus custos de armazenamento de vídeo e de entrega de fluxos em até 50%.

Como aceder à codificação sensível ao contexto

Infelizmente, a codificação sensível ao contexto ainda não é facilmente acessível. Embora se tenha tornado “mainstream” em 2018, ainda há desenvolvimentos que precisam de ser feitos com a tecnologia de apoio antes de ser amplamente acessível.

A codificação sensível ao contexto só pode ser acedida através da integração com algumas plataformas de vídeo em linha. Atualmente, apenas algumas plataformas suportam a CAE, incluindo a Brightcove e a Kaltura.

Para aceder à codificação sensível ao contexto em qualquer uma destas plataformas de transmissão, os utilizadores têm de pagar taxas adicionais para aceder às integrações especializadas.

O streaming com taxa de bits adaptável, que é semelhante à codificação sensível ao contexto, é uma opção mais acessível para as emissoras que pretendem obter benefícios semelhantes aos da codificação sensível ao contexto. O Dacast e muitas outras plataformas de vídeo em linha suportam esta tecnologia.

Caraterísticas e vantagens da codificação sensível ao contexto

Criação de escada de taxa de bits dinâmica

A codificação sensível ao contexto (CAE) permite agora escadas de taxa de bits personalizadas, adaptadas à complexidade de cada vídeo. Ao contrário das escadas de taxa de bits fixas tradicionais, esta abordagem baseada em IA optimiza a qualidade do vídeo, reduzindo significativamente os custos de armazenamento e largura de banda. Ao ajustar dinamicamente as definições de codificação, o CAE assegura um equilíbrio eficiente entre a qualidade e a utilização de dados, conduzindo a uma redução dos custos de transmissão de vídeo até 50%. As empresas podem melhorar a eficiência do streaming sem sacrificar a experiência do espetador, o que faz desta tecnologia um fator de mudança em 2025.

FastPix

O FastPix melhora o CAE utilizando a inteligência artificial na codificação de vídeo para analisar o conteúdo de vídeo em tempo real. Este sistema alimentado por IA identifica cenas complexas e de grande movimento, aplicando técnicas de compressão avançadas para manter a qualidade visual e reduzir o consumo de dados. Como resultado, os fornecedores de streaming podem fornecer streams mais nítidos e eficientes com o mínimo de buffering.

Envolvimento do espetador melhorado

O CAE também melhora a experiência do espetador, personalizando a entrega de conteúdos. A IA analisa as preferências do espetador e as condições da rede para otimizar os fluxos de vídeo para cada utilizador. Esta abordagem não só melhora a qualidade, como também aumenta a retenção, assegurando uma experiência perfeita e envolvente em todos os dispositivos.

Streaming com taxa de bits adaptável vs. codificação sensível ao contexto

É impossível discutir a codificação sensível ao contexto sem reconhecer o fluxo de bits adaptável. As duas têm algumas sobreposições que vale a pena mencionar.

Vamos ver como o fluxo de bits adaptável e a codificação sensível ao contexto estão relacionados.

O que é o Adaptive Bitrate Streaming?

Transmissão de taxa de bits adaptável a transmissão ABR, frequentemente designada por “ABR streaming”, é a tecnologia que distribui automaticamente a melhor apresentação de um vídeo a cada utilizador com base na sua Internet. O streaming ABR é possível com a HLS e MPEG-DASH. O fluxo ABR requer o suporte de um leitor de vídeo adaptável.

O streaming ABR determina a reprodução adequada com base na ligação à Internet do espetador, no tamanho da janela de reprodução e na existência ou não de armazenamento em buffer. Esta informação é recuperada assim que o espetador clica no botão “Play”.

Algumas configurações de transmissão suportam uma taxa de bits adaptativa dinâmica, o que significa que a taxa de bits flutua ao longo da transmissão com base nas condições dos espectadores.

O streaming com taxa de bits adaptável utiliza uma estrutura que é frequentemente referida como uma “escada”. Os critérios de codificação para todas as renderizações são predeterminados. Isso significa que há uma taxa de bits definida para diferentes resoluções. Cada transmissão é extraída da escada de transmissões codificadas, em vez de ser codificada caso a caso.

Como é que a CAE e a ABR se comparam

A codificação com reconhecimento de conteúdo e a tecnologia de fluxo contínuo com taxa de bits adaptável trabalham lado a lado em algumas configurações de fluxo contínuo. Muitos profissionais do sector considerariam a transmissão ABR um passo no caminho para a codificação com reconhecimento de conteúdo. No entanto, existem algumas diferenças entre os dois.

A ideia subjacente à codificação sensível ao contexto baseia-se no mesmo conceito que a transmissão em fluxo contínuo de bits adaptável utiliza. Partilham a funcionalidade básica de enviar a melhor representação do vídeo a cada espetador com base na sua ligação à Internet.

No entanto, a principal diferença é que o CAE codifica todas as interpretações para cada visualizador único, e o fluxo ABR utiliza critérios de codificação pré-determinados. Isto significa que a ABR é menos intuitiva e envolvente do que a CAE, o que a torna um pouco menos poderosa.

Outro ponto em que o streaming com taxa de bits adaptável deixa a desejar é que ele não é tão eficiente quanto a codificação sensível ao contexto. O CAE e o fluxo contínuo de débito adaptativo centram-se ambos na melhoria da experiência do espetador, enviando a melhor representação do ficheiro de vídeo. No entanto, a transmissão em fluxo contínuo com taxa de bits adaptável não é tão optimizada ou eficiente do ponto de vista do organismo de radiodifusão.

O streaming com taxa de bits adaptável não conserva a largura de banda nem a utilização do armazenamento como faz a codificação sensível ao contexto. Por conseguinte, não tem as mesmas vantagens em termos de poupança de dinheiro.

Neste momento, a única vantagem real que o streaming com taxa de bits adaptável tem em relação ao streaming sensível ao contexto é o facto de ser mais facilmente acessível. Felizmente, é um bom começo para os organismos de radiodifusão que pretendem melhorar a experiência do utilizador.

Últimos avanços tecnológicos e integração da IA (2025)

Algoritmos de codificação baseados em IA

Avanços recentes na inteligência artificial estão a remodelar a forma como o conteúdo de vídeo é codificado e fornecido. Os algoritmos de codificação baseados em IA utilizam agora algoritmos de análise de conteúdo para avaliar a complexidade do vídeo em tempo real. Estes algoritmos ajustam dinamicamente os parâmetros de codificação, garantindo a melhor qualidade possível e reduzindo as exigências de capacidade de processamento. Ao contrário dos métodos tradicionais que se baseiam em escadas de taxa de bits adaptativas fixas, a codificação orientada por IA optimiza tanto as cenas de alto como de baixo movimento, reduzindo a transmissão de dados desnecessários. Esta inovação melhora a otimização da largura de banda, reduz os custos de armazenamento e melhora a eficiência global do streaming.

IA multimodal em tempo real

A integração da IA no streaming em tempo real introduziu soluções de codificação sensíveis ao contexto que vão além de simples ajustes de taxa de bits. Ao analisar vários tipos de dados – como pistas de áudio, expressões faciais e mudanças de cena – a IA cria estratégias de entrega dinâmicas adaptadas às necessidades do espetador. Esta abordagem garante experiências de transmissão mais suaves, mesmo em condições de rede variáveis. Ao contrário da tecnologia de codificação na nuvem, que aplica definições uniformes a todo o conteúdo, a CAE (codificação sensível ao contexto) alimentada por IA refina dinamicamente a qualidade da transmissão por fotograma. Isto leva a reduções significativas nos custos de armazenamento e a um melhor envolvimento dos espectadores, posicionando as empresas para escalar as suas operações de transmissão de vídeo de forma eficiente.

Aplicações práticas da codificação sensível ao contexto para as empresas

Redução de custos

A implementação da codificação sensível ao contexto (CAE) pode levar a uma redução significativa dos custos de transmissão de vídeo. Ao ajustar dinamicamente as definições de codificação com base na complexidade do conteúdo e nas condições do espetador, as empresas podem reduzir as despesas de armazenamento e de largura de banda, mantendo a alta qualidade do vídeo. Esta otimização ajuda as empresas a reduzir os seus custos de transmissão sem sacrificar o desempenho.

Melhoria da qualidade da experiência (QoE)

O CAE melhora a experiência do espetador, reduzindo o armazenamento em buffer e melhorando os tempos de carregamento. Ao contrário dos métodos de codificação tradicionais, o CAE ajusta transmite vídeo em tempo real, garantindo uma reprodução suave em diferentes dispositivos e condições de rede. Esta melhoria da experiência do espetador é crucial para as empresas que dependem do streaming em direto para envolver o público e gerar receitas.

Escalabilidade

Para as empresas que pretendem expandir o seu alcance, o CAE oferece uma abordagem escalável à eficiência do streaming. Adapta-se a vários ambientes de rede e capacidades de dispositivos, garantindo uma qualidade consistente para audiências globais. Esta adaptabilidade é especialmente útil para plataformas que servem utilizadores em regiões com velocidades de Internet variáveis.

Cenário competitivo e adoção

Adoção pela indústria

As principais plataformas de vídeo, como a Brightcove e a Kaltura, adotaram a inteligência artificial na codificação de vídeo, integrando o CAE para otimizar os fluxos de trabalho de streaming. A sua adoção realça o crescente reconhecimento do valor do CAE por parte da indústria.

Ferramentas emergentes

Empresas como a FastPix desenvolveram soluções baseadas em IA para a criação de escadas de taxa de bits personalizadas. Essas ferramentas analisam o conteúdo de vídeo para criar perfis de codificação otimizados, equilibrando qualidade e economia de custos. À medida que o CAE continua a evoluir, as empresas podem esperar melhorias ainda maiores em termos de eficiência e desempenho.

O futuro da codificação sensível ao contexto

Embora a codificação com conhecimento do contexto ainda não seja muito utilizada, há esperança de que um dia se torne mais popular, assim que outras tecnologias de transmissão em fluxo contínuo relacionadas se aproximem. As vantagens da codificação sensível ao contexto são inegáveis, pelo que avançar na direção desta tecnologia parece apenas razoável.

Vimos que as plataformas populares de vídeo em linha, incluindo a Brightcove e a Kaltura, adoptaram a codificação sensível ao contexto. É razoável supor que outras plataformas de vídeo em linha semelhantes acabarão por seguir o exemplo.

Além disso, o facto de a Netflix estar a utilizar a tecnologia é promissor, uma vez que esta empresa é um líder bem conhecido no espaço do streaming online.

Para além do atraso no desenvolvimento de tecnologia complementar, não parece haver outros obstáculos ao crescimento da codificação sensível ao contexto.

Integração com redes 5G

O lançamento da tecnologia 5G deverá melhorar a codificação consciente do contexto (CAE), oferecendo maior largura de banda e menor latência. Isto tornará o streaming em direto mais eficiente, permitindo que as empresas forneçam conteúdos de alta qualidade com menos interrupções. A CAE pode ajustar dinamicamente qualidade de vídeo com base nas condições de rede em tempo real, garantindo uma experiência perfeita mesmo em áreas com conetividade flutuante. Com o 5G, a eficiência do streaming melhora, ajudando as empresas a reduzir os custos e melhorando a experiência do utilizador.

Avanços na IA

A inteligência artificial na codificação de vídeo continua a evoluir, tornando a CAE ainda mais inteligente. Em 2025, os algoritmos de codificação orientados por IA irão prever melhor as condições da rede e o comportamento dos espectadores, optimizando automaticamente as definições de taxa de bits. Isto significa que as empresas podem criar configurações personalizadas de escada de taxa de bits adaptadas às necessidades do público, melhorando a redução dos custos de transmissão de vídeo e mantendo a qualidade de topo. À medida que a IA aperfeiçoa a precisão da codificação, as empresas podem minimizar as despesas de armazenamento e entrega, maximizando o envolvimento dos espectadores.

Conclusão

A codificação sensível ao contexto é bastante inovadora e o seu desenvolvimento é indicativo de um futuro igualmente inovador na transmissão em direto. É um excelente recurso para os organismos de radiodifusão que procuram melhorar a qualidade dos seus vídeos online e a experiência geral do utilizador.

Embora a codificação sensível ao contexto não seja muito acessível neste momento, temos esperança num futuro em que esteja mais bem integrada no mundo da radiodifusão online. Entretanto, encorajamos os organismos de radiodifusão a procurar soluções que utilizem a transmissão de taxa de bits adaptável.

És novo no streaming de vídeo online e procuras a plataforma de alojamento de vídeo perfeita? Não procures mais. O Dacast é uma solução de transmissão unificada com uma gama completa de ferramentas de transmissão profissionais, incluindo transmissão de marca branca, privacidade e segurança, análises poderosas, monetização de vídeo e muito mais.

A nossa plataforma tem suporte especial para streaming com taxa de bits adaptável, streaming com várias taxas de bits, autotranscodificação e ingestão de RTMP. O ingest do protocolo de mensagens em tempo real torna o Dacast compatível com a maioria dos codificadores.

Regista-te hoje para tirares partido do nosso teste de 14 dias sem riscos. Não é necessário cartão de crédito.

COMEÇA A TRABALHAR GRATUITAMENTE

Queres saber mais sobre codificação e tecnologia de transmissão relacionada? Vai até ao nosso base de conhecimentos e pesquisa por palavras-chave como “codificação” ou “codificador” para obter dezenas de artigos e documentação sobre o assunto.

Para obteres dicas regulares sobre transmissão de vídeo online e ofertas exclusivas, podes também juntar-te ao nosso grupo do LinkedIn.