当在Amazon Lambda上使用ffmpeg时，可能会遇到“SIGSEGV”错误。这是由于Lambda的内存限制和ffmpeg的资源需求之间的冲突导致的。下面是解决方法的示例代码：

1. 增加内存分配：在Lambda函数配置中，将内存分配增加到较高的值，例如128MB或256MB。这将提供更多的内存供ffmpeg使用。

2. 使用ffmpeg静态构建：在构建ffmpeg时，使用静态构建而不是动态链接库。这将包含所有所需的依赖项，避免了动态库加载的问题。

3. 优化ffmpeg参数：检查ffmpeg命令行参数，确保它们是有效的和合理的。某些参数可能会导致ffmpeg崩溃或超出Lambda的内存限制。

4. 减少输入/输出流的大小：如果可能的话，尝试减少输入流的大小或输出流的比特率。这将减少ffmpeg所需的内存和计算资源。

示例代码：

import subprocess

def lambda_handler(event, context):
    try:
        # 增加内存分配
        subprocess.check_output(['ffmpeg', '-i', 'input.mp4', 'output.mp4'], shell=False, stderr=subprocess.STDOUT, timeout=30, bufsize=-1, preexec_fn=None, close_fds=True, shell=True)

        return {
            'statusCode': 200,
            'body': 'Successfully processed video'
        }
    except subprocess.CalledProcessError as e:
        return {
            'statusCode': 500,
            'body': 'Error processing video: ' + str(e)
        }

这是一个简单的Lambda函数示例，使用subprocess模块调用ffmpeg来处理视频。在此示例中，我们增加了内存分配，以提供更多的资源给ffmpeg使用。您可以根据自己的需求和具体情况进行调整和优化。

请注意，在使用Lambda时，必须遵守其资源限制。如果您的任务需要更多的资源，可能需要考虑使用其他适合的解决方案。