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算法系列:视频播放器性能|网页版登陆界面
时间:2021-12-28 来源:亚博网站登陆 浏览量 44927 次
本文摘要:您已经完成了对相当棘手的内容的编码,其中一些内容比正常情况下涉及的质量控制要多一些,而且可以将其公布以供外部使用。

您已经完成了对相当棘手的内容的编码,其中一些内容比正常情况下涉及的质量控制要多一些,而且可以将其公布以供外部使用。可是首先您需要将其显示给治理层,因此您需要将流上传到预公布的登台服务器,并向老板发送URL文本。

几分钟后,您会收到一条短信,询问为什么视频质量如此差。老板对视频 看起来欠好表现什么,以及如何解决该问题?是否存在特定场景的问题,媒体服务器中的故障,老板用来寓目视频的移动设备上过时的播放器甚至公司VPN上的带宽是否有问题?接待来到我们称为流媒体的错综庞大的世界。在算法系列的上一篇文章中,我们研究了CDN背后的数学原理。

利益是CDN可以准确地提供它们所获得的,而且通常会做得很好。可是有时,获取方(例如,对点播内容举行编码)会引入一个异常,该异常会通过CDN到达最终用户,从而导致回放质量不及格。在我适才提到的场景中,编码,传输和回放的算法在最终用户的播放器应用法式中如何相交?这就是我们在本文中有关球员体现的内容。编码和传送“编码一次,随处交付”是我们在 流媒体历史上一直听到的口号,这是我们取得差别乐成水平的目的。

在早期,这意味着使用正确的编解码器和播放器组合,因为编码器,媒体服务器和最终用户播放器都是同一生态系统的一部门,例如Adobe,Microsoft或Real提供的付费解决方案。问题是“无处不在”仅意味着其中一种专有解决方案的围墙花园。

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如果一家公司使用Microsoft,但其客户使用Real,则每个流平台必须对内容举行一次编码。H.264(又称高级视频 编码,AVC)的泛起使编码方面的情况变得更好了,H.264 通常以 MPEG-2或MPEG-4容器花样存储。

可是随后,泛起了种种差别的基于HTTP的交付方式,例如平滑流,Adobe HDS或Apple HTTP Live Streaming(HLS),它们至少需要以选定的比特率(称为自适应比特率或ABR)举行多种编码)或多个细分步骤,以每个专有的HTTP细分巨细和清单文件举行交付。幸运的是,这些问题中的大多数已通过一些专有花样解决,这些专有花样组成了行业尺度 MPEG-DASH方法的基础。同时,我们已经 看到Apple的HLS转向了DASH使用的分段MP4(fMP4)方法。因此,在编码ABR内容时无需担忧,因为所有内容都将在任何给定时间基于适当的带宽传送,对吗?是的,没有。

将ABR内容传送到支持ABR的播放器时,需要思量以下三件事。有几多带宽可用?这是ABR播放器性能正常的主要问题之一。这不仅是在任何特定时刻的问题,而且还是在特定时刻之前的问题,请记着(正如大多数股票经纪人在向潜在客户的推销中所提到的那样),已往的体现并不能保证未来的效果。这是关键的原因是,当涉及到清单或MPD文件中接下来要请求哪个比特率合适的ABR段时,许多研究都假定播放器具有最佳决议。

在PV '18上,Brightcove的Yuriy Reznik和其他同事在第23包视频研讨会上揭晓了题为“ ABR流的编码设置文件的最佳设计 ”的论文。虽然它形貌了建模网络带宽的方法以及选择给定ABR流的可能性(稍后将对此举行更多先容),可是值得思量两种差别的算法方法来解决调理问题。

第一个方法涉及引入平滑滤波器以预计带宽,如“ 自适应HTTP流的调理和速率自适应算法的设计”中所述”,这是 斯蒂芬·黑塞(Stephan Hesse)在Fraunhofer / HHI事情时写的,而且部门由欧盟框架计划7(FP7)开放内容感知网络(OCEAN)项目资助(见图1)。Reznik及其合著者在他们的论文中引用了它作为一种实用方式的示例,其中“ ABR流客户端估算可用带宽……然后决议接下来要提取的编码流”以尽可能多地使用可用带宽。

图1 黑塞写道:“ 我们发现适合我们目的的一种众所周知的平滑滤波器是指数移动平均滤波器。” “使用该滤波器,获恰当前的平滑带宽预计 C k作为当前带宽丈量值T k和先前的平滑预计C k-1的加权平均值,”得出以下公式: C k =(1-α)T k +αCk -1 在该式(式3在文章中), α ∈(0,1),这意味着α之间的详细数量,但不包罗0和1。因此,它是一个小数以上0.00但低于1.00,其形成什么黑森说是过滤器参数或“平滑因子”。

黑森继续指出,此递归的扩展发生以下公式:那里是有效权重 w ^ 我施加到先前的丈量Ť K-1个。实际上,这允许将权重分配给特定的丈量,然后将其“针对参数 α的几个可能值”绘制出来,以最佳地可靠地预计带宽。

黑塞写道:“ 平滑因子α的值会影响带宽预计值对已往丈量的依赖水平。” “如果α靠近0,则滤波器变为全通,它只会忽略所有已往的丈量。” 可是,如果 α增加,则对最新丈量的依赖将淘汰,而对先前丈量的依赖将增加。

为什么会这样呢?Hesse指出,客户端缓冲区可能能够吸收带宽的某些间歇性,而不需要切换到差别的ABR段带宽速率。他写道:“另一方面,如果传输速率丈量效果讲明信道带宽发生永久性变化,我们还希望滤波器足够快速地做出反映。这对于允许量化单元切换速率(例如制止缓冲)很是重要。-欠载……情况。

”如果我们(某种水平上)忽略带宽怎么办?黑塞在其dispar.at博客中提到的第二种处置惩罚重新缓冲的方法是一种可能更好的方法,该方法是使用Lyapunov优化技术,通过基于缓冲占用率的算法来“最小化重新缓冲并最大化视频质量”。宝拉 这种方法不丈量带宽,而是凭据在任何给定点填充最终用户视频播放器缓冲区的分段的百分比来推断带宽可用性。BOLA在2016年的一篇论文中被先容由Kevin Spiteri(马萨诸塞大学-阿默斯特大学),Rahul Urgaonkar(亚马逊)和Ramesh K. Sitaraman(Akamai)撰写。

他们认为,具有暂时算法的现代视频播放器相识甚少,因此在决议下一个HTTP通报的段的带宽速率时,没有获得适当的使用。他们写道,“ [We]制定了比特率自适应,这是一个效用最大化问题,其中包罗了QoE的两个关键要素:用户体验到的视频的平均比特率和重新缓冲事件的连续时间。” 此外,他们引用Sitaraman在2013年所做的有关网络性能及其对寓目者影响的研究,他们说:“我们思量了影响 用户总体QoE 的两个主要性能指标。” 第一个是“时间平均播放质量,它是用户寓目的块的比特率的函数”,第二个是不重新缓冲所花费的总寓目时间的一部门。

他们认为,BOLA是一种限制整个缓冲区制止连续消耗(欠载)或填充的方法。(请参见下面的图2。)缓冲区的巨细是有限的,可以用行列中可以播放的块或段的数量来怀抱。

如果缓冲区已满,播放器将等候请求下一个块;可是,如果可用带宽下降到请求之间的距离,则请求的块(数据速率较高)下载时间可能更长。这可能会级联成缓冲区欠载情况。作者认为这种重复循环(由于缓冲区已满而导致欠载或下载暂停)是通常(但并非总是)由可用带宽颠簸引起的振荡。图2可是,以免我们假设当寓目者以恒定比特率消费内容时不会发生带宽选择更改,BOLA的作者指出了一个问题,该问题早在 Burst Technologies时就令人困惑,而且 在Windows Media中有些不适播放器9:稳定带宽缓冲选择。

他们写道:“拥有稳定的网络带宽和宽阔的阈值仍然无法制止所有比特率的切换。” 以寓目者为例,该观众具有恒定的2Mbps带宽和两个节目的ABR再现,一个为1.5Mbps,另一个为3Mbps,当缓冲区填满时,播放器的性能实际上可能是有害的:“播放器下载时缓冲区到达1.5Mbps时,缓冲区会继续增长。当缓冲区凌驾阈值时,播放器将切换到3Mbps,耗尽缓冲区。缓冲区被充实耗尽后,播放器将切换回1.5Mbps,并重复该循环。

如果最终寓目者想要保持恒定的质量,则可以有两种选择:以较低质量的1.5Mbps再现寓目整个节目,或者接纳旧的Burst Technologies技巧,并以比用户更高的带宽寓目整个节目。可供他或她使用。

BOLA的作者称此选择为“以更大的 振荡成原来最大化效用并以3Mbps的更高比特率播放视频的一部门”,但提供了针对振荡(BOLA-O)或效用(BOLA)的解决方案。-U)。有关BOLA算法如何响应缓冲区级此外说明,请参见图3。

图3该算法的最后一部门通过引入比特率上限来实现BOLA算法在可用内容比特率之间举行切换时在较高或较低振荡之间举行选择的能力。我问Spiteri,将比特率上限形貌为将MPD或清单文件中的再现选择限制为比特率低于视频播放器设备当前可用带宽的再现形式是否准确。他确认 这是一个准确的形貌,而不是某些人试图将比特率上限错误地等同于Net Neutrality第三轨术语“带脱期制”的形貌。BOLA作者写道:“ BOLA-O通过将较高的比特率与下载前一个块时测得的带宽举行比力,验证了较高的比特率是可连续的。

” “由于念头是为了限制振荡而不是预测未来的带宽,因此这种调整不会将比特率降低到比上一次下载时更低的水平”,以此来限制缓冲区的增长,就像降低缓冲区的巨细一样。Mbps花样下载。

第二种选择是使用BOLA居心选择一个高于连续带宽的内容比特率,而BOLA-U遵循的原则是不要过多地填充缓冲区。作者写道:“通过将比特率提高到比可连续带宽高一个水平,可以制止缓冲区的过分增长。” “使用较小的缓冲区巨细并增加BOOL-U的稳定性会获得回报,而且BOLA-U的效用要大于BOLA-FINITE。

…实际上,丢失的效用受到编码比特率之间的距离的限制;如果下一个,较低的比特率水平离网络带宽不远,那么实用法式将丢失。”Spiteri向我详细说明晰这一点。他说:“ BOLA-U偶然会使用比设备带宽更高的比特率,从而获得更高的平均比特率。

” “固然 必须是偶然的;始终以较高的比特率下载会导致重新缓冲。BOLA-U仅在缓冲区级别足够高时才以如此高的比特率举行下载,因此不存在重新缓冲的风险。”Spiteri还表现,有履历证据讲明,当内容以更高的比特率和分辨率出现时,用户会保持到场,并引用了ACM SIGCOMM 2011上揭晓的论文“相识视频质量对用户到场的影响”。

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因此,实际上,编码比特率之间的距离是否会引起实际问题?2020年1月的论文《相识野外的视频流算法》Melissa Licciardello,MaximilianGrüner和Ankit Singla撰写的文章似乎讲明,在使用更多可用带宽以提高最终用户寓目质量方面,另有革新的余地。它可以权衡种种在线平台上播放器对ABR视频流算法的实际使用情况。

作者说:“我们……发现证据讲明,大多数部署的算法都针对稳定的行为举行了调整,而不是针对带宽变化的快速适应;有些算法针对了视觉感知指标,而不是基于比特率的指标举行了调整,其中许多算法出乎意料地 大量使用。未使用的可用带宽。” 作者没有解决BOLA最大效用方法带来稳定性的有意识选择,但他们指出了另外一个难题:视觉感知指标。

在某些方面,这可能是语义上的区别。例如,BOLA的作者讨论了“履历证据,当视频以更高的比特率出现时,用户会越发投入并寓目更长的时间”,可是讨论围绕的是尺度清晰度和高清内容之间的差异,因此与内容以更高带宽出现的事实相比,到场的可能性更大。然而,使用视觉感知指标来调整播放可能会充满危险, 尤其是在早期的指标(例如峰值信噪比(PSNR))方面,这是污名昭著的例子,如果PSNR为唯一因素。(请参阅 这些 灯塔并排图片 一个很好的视觉例子。

) 下一步是什么?在调整播放器性能方面另有更多的算法事情要做吗?是。Licciardello,Grüner和Singla最近撰写了“重构专有视频流算法”,该论文详细先容了他们对包罗BOLA在内的许多专有调理算法举行反向工程的研究实验。

他们计划在7月的2020 USENIX年度技术集会上先容它。并不是说BOLA算法是静止不动的。实际上,在2019年,BOLA原始论文的两位作者(Spiteri和Sitaraman)以及他们在论文中谢谢的同事Daniel Sparacio揭晓了“ 从理论到实践:在DASH参考文献中提高比特率适应性”播放器”,这是基于以下事实的研究论文:许多针对ABR内容的播放器调理算法通常分为两类 :基于吞吐量和基于缓冲区。

他们认为,一种更好的模型是使用“吞吐量预测和实验使用两者的优势。”为了资助推动混淆方法的生长,三位作者对BOLA算法举行了更新,以包罗一个称为BOLA-E的增强版本。该版本引入了一些观点,例如不包罗视频数据且可用于更改缓冲区级此外“虚拟段”,以及“占位符算法”以更好地允许BOLA做出明智的比特率切换决议。更重要的是,BOLA现在已经实现到Video.js中,该视频是DASH行业论坛(DASH-IF)提倡的参考视频播放器。

此外,作者开发的一种称为快速切换的新算法已在DASH-IF参考播放器中实现。快速切换的观点很是新颖: 如果带宽突然提高,而且有时间用这些更高质量的片段重新填充缓冲区,则可以通过“用较高位的片段替换客户端缓冲区中的较低位的片段”来提高视频质量。这有可能提崎岖延迟的吞吐量,同时又不会迫使寓目者在整个 内容寓目体验中忍受不确定的较低质量的体验。

最后,斯皮提里告诉我,2016年BOLA论文的更新版本已经 公布,该论文讨论了理论部门的更多详细信息,并将BOLA与许多其他算法举行了比力。它还包罗符号的更改。Spiteri说:“虽然原始版本使用比特率m = 1表现最高比特率,可是新版本使用比特率m = 1表现最低比特率,”他增补说,这种转变“主要与dash.js播放器一致,其中较低的比特率具有较低的索引。”结论随着2020年上半年流媒体的激增,包罗锁定期间在家寓目点播内容以及越来越多地使用低延迟,多到场者网络集会软件,对播放器性能优化的需求从未如此迫切。

幸运的是,当本文试图用基本的术语举行解释时,播放器性能魔力的背后的数学继续建设在基本算法上,同时正在展示和调整新颖和增强的版本,以提供越来越好的最终用户寓目体验。


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