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算法系列:視頻播放器性能

 

 

您已經(jīng)完成了對相當(dāng)棘手的內(nèi)容的編碼,其中一些內(nèi)容比正常情況下涉及的質(zhì)量控制要多一些,并且可以將其發(fā)布以供外部使用。但是首先您需要將其顯示給管理層,因此您需要將流上傳到預(yù)發(fā)布的登臺服務(wù)器,并向老板發(fā)送URL文本。幾分鐘后,您會收到一條短信,詢問為什么視頻質(zhì)量如此差。

老板對視頻 看起來不好表示什么,以及如何解決該問題?是否存在特定場景的問題,媒體服務(wù)器中的故障,老板用來觀看視頻的移動設(shè)備上過時的播放器甚至公司VPN上的帶寬是否有問題?

歡迎來到我們稱為流媒體的錯綜復(fù)雜的世界。

在算法系列的上一篇文章中,我們研究了CDN背后的數(shù)學(xué)原理。好處是CDN可以準(zhǔn)確地提供它們所得到的,并且通常會做得很好。但是有時,獲取方(例如,對點播內(nèi)容進行編碼)會引入一個異常,該異常會通過CDN到達最終用戶,從而導(dǎo)致回放質(zhì)量不合格。

在我剛才提到的場景中,編碼,傳輸和回放的算法在最終用戶的播放器應(yīng)用程序中如何相交?這就是我們在本文中有關(guān)球員表現(xiàn)的內(nèi)容。

編碼和傳送

“編碼一次,到處交付”是我們在 流媒體歷史上一直聽到的口號,這是我們?nèi)〉貌煌晒λ降哪繕?biāo)。在早期,這意味著使用正確的編解碼器和播放器組合,因為編碼器,媒體服務(wù)器和最終用戶播放器都是同一生態(tài)系統(tǒng)的一部分,例如Adobe,Microsoft或Real提供的付費解決方案。

問題是“無處不在”僅意味著其中一種專有解決方案的圍墻花園。如果一家公司使用Microsoft,但其客戶使用Real,則每個流平臺必須對內(nèi)容進行一次編碼。

H.264(又稱高級視頻 編碼,AVC)的出現(xiàn)使編碼方面的情況變得更好了,H.264 通常以 MPEG-2或MPEG-4容器格式存儲。但是隨后,出現(xiàn)了各種不同的基于HTTP的交付方式,例如平滑流,Adobe HDS或Apple HTTP Live Streaming(HLS),它們至少需要以選定的比特率(稱為自適應(yīng)比特率或ABR)進行多種編碼)或多個細分步驟,以每個專有的HTTP細分大小和清單文件進行交付。

幸運的是,這些問題中的大多數(shù)已通過一些專有格式解決,這些專有格式構(gòu)成了行業(yè)標(biāo)準(zhǔn) MPEG-DASH方法的基礎(chǔ)。同時,我們已經(jīng) 看到Apple的HLS轉(zhuǎn)向了DASH使用的分段MP4(fMP4)方法。

因此,在編碼ABR內(nèi)容時無需擔(dān)心,因為所有內(nèi)容都將在任何給定時間基于適當(dāng)?shù)膸拏魉?,對嗎?是的,沒有。將ABR內(nèi)容傳送到支持ABR的播放器時,需要考慮以下三件事。

有多少帶寬可用?

這是ABR播放器性能正常的主要問題之一。這不僅是在任何特定時刻的問題,而且還是在特定時刻之前的問題,請記?。ㄕ绱蠖鄶?shù)股票經(jīng)紀(jì)人在向潛在客戶的推銷中所提到的那樣),過去的表現(xiàn)并不能保證未來的結(jié)果。 這是關(guān)鍵的原因是,當(dāng)涉及到清單或MPD文件中接下來要請求哪個比特率合適的ABR段時,很多研究都假定播放器具有最佳決策。

在PV '18上,Brightcove的Yuriy Reznik和其他同事在第23包視頻研討會上發(fā)表了題為“ ABR流的編碼配置文件的最佳設(shè)計 ”的論文。雖然它描述了建模網(wǎng)絡(luò)帶寬的方法以及選擇給定ABR流的可能性(稍后將對此進行更多介紹),但是值得考慮兩種不同的算法方法來解決調(diào)度問題。

第一個方法涉及引入平滑濾波器以估計帶寬,如“ 自適應(yīng)HTTP流的調(diào)度和速率自適應(yīng)算法的設(shè)計”中所述”,這是 斯蒂芬·黑塞(Stephan Hesse)在Fraunhofer / HHI工作時寫的,并且部分由歐盟框架計劃7(FP7)開放內(nèi)容感知網(wǎng)絡(luò)(OCEAN)項目資助(見圖1)。Reznik及其合著者在他們的論文中引用了它作為一種實用方式的示例,其中“ ABR流客戶端估算可用帶寬……然后決定接下來要提取的編碼流”以盡可能多地利用可用帶寬。

算法系列:視頻播放器性能

 

圖1

黑塞寫道:“ 我們發(fā)現(xiàn)適合我們目的的一種眾所周知的平滑濾波器是指數(shù)移動平均濾波器。” “使用該濾波器,獲得當(dāng)前的平滑帶寬估計 C k作為當(dāng)前帶寬測量值T k和先前的平滑估計C k-1的加權(quán)平均值,”得出以下公式:

C k =(1-α)T k +αCk -1

在該式(式3在文章中), α ∈(0,1),這意味著α之間的具體數(shù)量,但不包括0和1。因此,它是一個小數(shù)以上0.00但低于1.00,其形成什么黑森說是過濾器參數(shù)或“平滑因子”。

黑森繼續(xù)指出,此遞歸的擴展產(chǎn)生以下公式:

算法系列:視頻播放器性能

 

哪里

算法系列:視頻播放器性能

 

是有效權(quán)重 w ^ 我施加到先前的測量? K-1個。

實際上,這允許將權(quán)重分配給特定的測量,然后將其“針對參數(shù) α的幾個可能值”繪制出來,以最佳地可靠地估計帶寬。

黑塞寫道:“ 平滑因子α的值會影響帶寬估計值對過去測量的依賴程度。” “如果α接近0,則濾波器變?yōu)槿?,它只會忽略所有過去的測量。”

但是,如果 α增加,則對最新測量的依賴將減少,而對先前測量的依賴將增加。為什么會這樣呢?Hesse指出,客戶端緩沖區(qū)可能能夠吸收帶寬的某些間歇性,而不需要切換到不同的ABR段帶寬速率。

他寫道:“另一方面,如果傳輸速率測量結(jié)果表明信道帶寬發(fā)生永久性變化,我們還希望濾波器足夠快速地做出反應(yīng)。這對于允許量化單元切換速率(例如避免緩沖)非常重要。 -欠載……情況。”

如果我們(某種程度上)忽略帶寬怎么辦?

黑塞在其dispar.at博客中提到的第二種處理重新緩沖的方法是一種可能更好的方法,該方法是使用Lyapunov優(yōu)化技術(shù),通過基于緩沖占用率的算法來“最小化重新緩沖并最大化視頻質(zhì)量”。寶拉 這種方法不測量帶寬,而是根據(jù)在任何給定點填充最終用戶視頻播放器緩沖區(qū)的分段的百分比來推斷帶寬可用性。

BOLA在2016年的一篇論文中被介紹由Kevin Spiteri(馬薩諸塞大學(xué)-阿默斯特大學(xué)),Rahul Urgaonkar(亞馬遜)和Ramesh K. Sitaraman(Akamai)撰寫。他們認為,具有臨時算法的現(xiàn)代視頻播放器了解甚少,因此在決定下一個HTTP傳遞的段的帶寬速率時,沒有得到適當(dāng)?shù)睦?。他們寫道?ldquo; [We]制定了比特率自適應(yīng),這是一個效用最大化問題,其中包含了QoE的兩個關(guān)鍵要素:用戶體驗到的視頻的平均比特率和重新緩沖事件的持續(xù)時間。”

此外,他們引用Sitaraman在2013年所做的有關(guān)網(wǎng)絡(luò)性能及其對觀看者影響的研究,他們說:“我們考慮了影響 用戶總體QoE 的兩個主要性能指標(biāo)。” 第一個是“時間平均播放質(zhì)量,它是用戶觀看的塊的比特率的函數(shù)”,第二個是不重新緩沖所花費的總觀看時間的一部分。

他們認為,BOLA是一種限制整個緩沖區(qū)避免持續(xù)消耗(欠載)或填充的方法。(請參見下面的圖2。)緩沖區(qū)的大小是有限的,可以用隊列中可以播放的塊或段的數(shù)量來度量。如果緩沖區(qū)已滿,播放器將等待請求下一個塊;但是,如果可用帶寬下降到請求之間的間隔,則請求的塊(數(shù)據(jù)速率較高)下載時間可能更長。這可能會級聯(lián)成緩沖區(qū)欠載情況。作者認為這種重復(fù)循環(huán)(由于緩沖區(qū)已滿而導(dǎo)致欠載或下載暫停)是通常(但并非總是)由可用帶寬波動引起的振蕩。

算法系列:視頻播放器性能

 

 

圖2

但是,以免我們假設(shè)當(dāng)觀看者以恒定比特率消費內(nèi)容時不會發(fā)生帶寬選擇更改,BOLA的作者指出了一個問題,該問題早在 Burst Technologies時就令人困惑,并且 在windows Media中有些不適播放器9:穩(wěn)定帶寬緩沖選擇。他們寫道:“擁有穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)帶寬和寬廣的閾值仍然無法避免所有比特率的切換。”

以觀看者為例,該觀眾具有恒定的2Mbps帶寬和兩個節(jié)目的ABR再現(xiàn),一個為1.5Mbps,另一個為3Mbps,當(dāng)緩沖區(qū)填滿時,播放器的性能實際上可能是有害的:“播放器下載時緩沖區(qū)達到1.5Mbps時,緩沖區(qū)會繼續(xù)增長。當(dāng)緩沖區(qū)超過閾值時,播放器將切換到3Mbps,耗盡緩沖區(qū)。緩沖區(qū)被充分耗盡后,播放器將切換回1.5Mbps,并重復(fù)該循環(huán)。

如果最終觀看者想要保持恒定的質(zhì)量,則可以有兩種選擇:以較低質(zhì)量的1.5Mbps再現(xiàn)觀看整個節(jié)目,或者采用舊的Burst Technologies技巧,并以比用戶更高的帶寬觀看整個節(jié)目??晒┧蛩褂?。BOLA的作者稱此選擇為“以更大的 振蕩成本來最大化效用并以3Mbps的更高比特率播放視頻的一部分”,但提供了針對振蕩(BOLA-O)或效用(BOLA)的解決方案。 -U)。有關(guān)BOLA算法如何響應(yīng)緩沖區(qū)級別的說明,請參見圖3。

算法系列:視頻播放器性能

 

 

圖3

該算法的最后一部分通過引入比特率上限來實現(xiàn)BOLA算法在可用內(nèi)容比特率之間進行切換時在較高或較低振蕩之間進行選擇的能力。我問Spiteri,將比特率上限描述為將MPD或清單文件中的再現(xiàn)選擇限制為比特率低于視頻播放器設(shè)備當(dāng)前可用帶寬的再現(xiàn)形式是否準(zhǔn)確。他確認 這是一個準(zhǔn)確的描述,而不是某些人試圖將比特率上限錯誤地等同于Net Neutrality第三軌術(shù)語“帶寬限制”的描述。

BOLA作者寫道:“ BOLA-O通過將較高的比特率與下載前一個塊時測得的帶寬進行比較,驗證了較高的比特率是可持續(xù)的。” “由于動機是為了限制振蕩而不是預(yù)測未來的帶寬,因此這種調(diào)整不會將比特率降低到比上一次下載時更低的水平”,以此來限制緩沖區(qū)的增長,就像降低緩沖區(qū)的大小一樣。 Mbps格式下載。

第二種選擇是使用BOLA故意選擇一個高于持續(xù)帶寬的內(nèi)容比特率,而BOLA-U遵循的原則是不要過多地填充緩沖區(qū)。作者寫道:“通過將比特率提高到比可持續(xù)帶寬高一個水平,可以避免緩沖區(qū)的過度增長。” “使用較小的緩沖區(qū)大小并增加BOOL-U的穩(wěn)定性會得到回報,并且BOLA-U的效用要大于BOLA-FINITE。…實際上,丟失的效用受到編碼比特率之間的距離的限制;如果下一個,較低的比特率水平離網(wǎng)絡(luò)帶寬不遠,那么實用程序?qū)G失。”

Spiteri向我詳細說明了這一點。他說:“ BOLA-U偶爾會使用比設(shè)備帶寬更高的比特率,從而獲得更高的平均比特率。” “當(dāng)然 必須是偶然的;始終以較高的比特率下載會導(dǎo)致重新緩沖。BOLA-U僅在緩沖區(qū)級別足夠高時才以如此高的比特率進行下載,因此不存在重新緩沖的風(fēng)險。”

Spiteri還表示,有經(jīng)驗證據(jù)表明,當(dāng)內(nèi)容以更高的比特率和分辨率呈現(xiàn)時,用戶會保持參與,并引用了ACM SIGCOMM 2011上發(fā)表的論文“了解視頻質(zhì)量對用戶參與的影響”。

因此,實際上,編碼比特率之間的距離是否會引起實際問題?2020年1月的論文《了解野外的視頻流算法》Melissa Licciardello,MaximilianGrüner和Ankit Singla撰寫的文章似乎表明,在使用更多可用帶寬以提高最終用戶觀看質(zhì)量方面,還有改進的余地。它可以衡量各種在線平臺上播放器對ABR視頻流算法的實際使用情況。

作者說:“我們……發(fā)現(xiàn)證據(jù)表明,大多數(shù)部署的算法都針對穩(wěn)定的行為進行了調(diào)整,而不是針對帶寬變化的快速適應(yīng);有些算法針對了視覺感知指標(biāo),而不是基于比特率的指標(biāo)進行了調(diào)整,其中許多算法出乎意料地 大量使用。未使用的可用帶寬。” 作者沒有解決BOLA最大效用方法帶來穩(wěn)定性的有意識選擇,但他們指出了另外一個難題:視覺感知指標(biāo)。

在某些方面,這可能是語義上的區(qū)別。例如,BOLA的作者討論了“經(jīng)驗證據(jù),當(dāng)視頻以更高的比特率呈現(xiàn)時,用戶會更加投入并觀看更長的時間”,但是討論圍繞的是標(biāo)準(zhǔn)清晰度和高清內(nèi)容之間的差異,因此與內(nèi)容以更高帶寬呈現(xiàn)的事實相比,參與的可能性更大。

然而,使用視覺感知指標(biāo)來調(diào)整播放可能會充滿危險, 尤其是在早期的指標(biāo)(例如峰值信噪比(PSNR))方面,這是臭名昭著的例子,如果PSNR為唯一因素。(請參閱 這些 燈塔并排圖片 一個很好的視覺例子。)

下一步是什么?

在調(diào)整播放器性能方面還有更多的算法工作要做嗎?是。

Licciardello,Grüner和Singla最近撰寫了“重構(gòu)專有視頻流算法”,該論文詳細介紹了他們對包括BOLA在內(nèi)的許多專有調(diào)度算法進行反向工程的研究嘗試。他們計劃在7月的2020 USENIX年度技術(shù)會議上介紹它。

并不是說BOLA算法是靜止不動的。實際上,在2019年,BOLA原始論文的兩位作者(Spiteri和Sitaraman)以及他們在論文中感謝的同事Daniel Sparacio發(fā)表了“ 從理論到實踐:在DASH參考文獻中提高比特率適應(yīng)性”播放器”,這是基于以下事實的研究論文:許多針對ABR內(nèi)容的播放器調(diào)度算法通常分為兩類 :基于吞吐量和基于緩沖區(qū)。他們認為,一種更好的模型是使用“吞吐量預(yù)測和嘗試利用兩者的優(yōu)勢。”

為了幫助推動混合方法的發(fā)展,三位作者對BOLA算法進行了更新,以包含一個稱為BOLA-E的增強版本。該版本引入了一些概念,例如不包含視頻數(shù)據(jù)且可用于更改緩沖區(qū)級別的“虛擬段”,以及“占位符算法”以更好地允許BOLA做出明智的比特率切換決策。更重要的是,BOLA現(xiàn)在已經(jīng)實現(xiàn)到Video.js中,該視頻是DASH行業(yè)論壇(DASH-IF)倡導(dǎo)的參考視頻播放器。

此外,作者開發(fā)的一種稱為快速切換的新算法已在DASH-IF參考播放器中實現(xiàn)。快速切換的概念非常新穎: 如果帶寬突然提高,并且有時間用這些更高質(zhì)量的片段重新填充緩沖區(qū),則可以通過“用較高位的片段替換客戶端緩沖區(qū)中的較低位的片段”來提高視頻質(zhì)量。這有可能提高低延遲的吞吐量,同時又不會迫使觀看者在整個 內(nèi)容觀看體驗中忍受不確定的較低質(zhì)量的體驗。

最后,斯皮提里告訴我,2016年BOLA論文的更新版本已經(jīng) 發(fā)布,該論文討論了理論部分的更多詳細信息,并將BOLA與許多其他算法進行了比較。它還包括符號的更改。Spiteri說:“雖然原始版本使用比特率m = 1表示最高比特率,但是新版本使用比特率m = 1表示最低比特率,”他補充說,這種轉(zhuǎn)變“主要與dash.js播放器一致,其中較低的比特率具有較低的索引。”

結(jié)論

隨著2020年上半年流媒體的激增,包括鎖定期間在家觀看點播內(nèi)容以及越來越多地使用低延遲,多參與者網(wǎng)絡(luò)會議軟件,對播放器性能優(yōu)化的需求從未如此迫切。幸運的是,當(dāng)本文試圖用基本的術(shù)語進行解釋時,播放器性能魔力的背后的數(shù)學(xué)繼續(xù)建立在基本算法上,同時正在展示和調(diào)整新穎和增強的版本,以提供越來越好的最終用戶觀看體驗。

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