CN101523916A - 确定视频质量的方法 - Google Patents

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Abstract

本文公开了利用一种算法的方法和装置，该算法使用从与视频流传送播放器有关的参数和/或与数据传输有关的参数获得的测量数据。数据在设计成生成例如MOS得分的对应于多媒体序列的质量的值的模型中用作输入数据。

Description

确定视频质量的方法
技术领域
本发明涉及用于确定多媒体序列质量的方法和装置。
背景技术
新的高性能无线网络为新的移动服务和应用铺平了道路。例如，许多新服务旨在增强电话对话的体验；其它服务提供用于视频信号的发射，如视频点播和其它类似的多媒体服务。涉及在接收器接收任何类型多媒体的所有此类新服务要求监视感知的接收质量。这是为了确保用户体验到良好的质量，并得到他们预期的服务。换而言之，由最终用户感知的诸如视频流传送等多媒体服务的质量对所有类型网络的运营商而言是一个重要的服务质量测量。可能的服务问题需要被排除故障。
主观感知的视频质量能够通过客观的视频质量模型进行估计。视频质量值能够是MOS(平均意见得分)值或另一合适的测量。MOS是来自主观测试的评分的平均值，其中测试人员按从用于最差质量的1到用于最佳质量的5的范围的等级为多媒体剪辑评分。
今天，有多种商用工具用于测量和估计多媒体质量。然而，今天在市场上用于确定视频质量的产品将其视频质量估计大部分基于视频图像分析。基于视频图像分析的方案对使用的工具的计算能力提出了高要求，这是因为在此类分析中使用的算法本身对计算要求极为苛刻。这又使得难以实时产生输出结果。
现有解决方案遇到的另一问题是它们对视频信号中的上下文改变敏感，这是因为在使用视频质量估计的情况下，它们一般将其输出基于视频序列的不同帧之间的分析。
在原始视频与接收的视频进行比较(所谓的全参考方法)的情况下，现有解决方案仍有的另一问题是需要在连续帧之间同步以便生成有意义的输出结果。
因此，需要一种要求较低计算能力并因此能够在制造成本不高且易于操作的装置中实现的方法。
发明内容
本发明的一个目的是克服与用于确定多媒体序列的质量的现有方法和工具相关的至少一些问题。
此目的和其它目的通过利用一种算法的方法和装置获得，该算法使用从与视频流传送播放器有关的输入参数和/或与数据传输有关的参数获得的测量数据。多媒体序列能够通过任何类型的网络发射，例如，无线网络或固定网络。数据在设计成生成例如MOS得分的对应于多媒体序列的质量的值的模型中用作输入数据。根据本发明的方法能够有利地由计算机程序产品中的计算机软件实现。
由于所需的计算简单得多，因此，此类方案远远快于基于视频图像分析的方法。一般情况下，它们不需要到频率域和诸如此类的任何变换。
另外，由于基于网络参数的解决方案不需要参考，因此，如基于全参考视频图像分析的解决方案一样需要参考的解决方案所需的精确同步是不必要的。此外，在内容切换时，例如MOS值等计算的输出不受影响，而在使用图像分析的模型中将受影响。
附图说明
下面将通过非限制性示例并参照附图更详细地描述本发明，其中：
-图1是用于流传送视频的系统的概视图
-图2是图1所示系统的一些部分的更近视图，以及
-图3是示出在用于确定感知的多媒体质量的装置中执行的不同步骤的流程图
具体实施方式
在图1中，示出了根据本发明用于测量多媒体序列的接收质量的系统的概视图。多媒体序列在下面的示例中是具有相关音频的视频剪辑。系统包括视频流传送服务器101。视频流传送服务器101是作为视频信号通过网络103发射的、带有相关音频的视频序列的源。网络103例如能够是无线网络或任何其它网络。
通过网络103发射的视频序列由移动测试系统105接收。移动测试系统105一般包括视频流传送播放器107和包括视频质量模型的装置109。装置109利用从视频流传送播放器107和从传输层获得的数据以便生成表示当前最终用户感知的视频、音频或总质量的估计的值。
在图2中，更详细地示出了移动测试系统105。测试系统105设计成在收到视频序列时，以计算高效方式为视频估计感知的视频质量。估计通过实时从视频流传送播放器(视频流传送)和/或从数据传输，具体而言是IP层和更高层收集测量数据而进行。在视频质量估计模型中输入和组合数据，并且计算视频质量值(例如，MOS得分)。
计算的输出(MOS值)是最终用户感知的视频和音频质量的估计。计算的MOS值预期接近测试人员观看视频剪辑并对其评分的主观测试的结果。总的流传送质量(MOS值)表示为输入变量的函数。线性和非线性模型均能够用于估计MOS值。此外，可采用线性和非线性函数的组合。
模型因而设计成预测以下的一项或多项：
-总质量
-视频质量
-音频质量
移动视频流传送的也许最常见的视频质量问题是高压缩(由于网络上的低带宽原因)、由于在视频中间重新缓冲和长的初始缓冲、分组丢失而造成的视频质量降低。在优选实施例中，模型将所有这些质量问题考虑在内，并且随后例如表示为MOS值的输出反应感知的视频质量。
对模型的输入包括多个这些测量参数。例如，可利用一个或多个以下参数：
·音频编解码器
·视频编解码器
·总编码比特率
·视频比特率
·音频比特率
·视频帧率
·分组丢失率
·初始缓冲的长度(作为视频剪辑时间的绝对或相对百分比)
·重新缓冲事件的数量
·重新缓冲频率(类似于重新缓冲事件的数量)
·重新缓冲事件的开始时间(作为总剪辑时间的相对百分比或绝对时间)
·重新缓冲的长度(作为总剪辑时间的相对百分比或绝对时间)
·数据吞吐量
·IP分组抖动(packetjitter)
·IP分组大小
·RTP/RTCP信令
·视频客户机的缓冲区大小
在不同的情形下，不同的参数可证实在确定视频质量值时比其它参数更重要。例如，在一些应用中，对应于分组丢失、初始缓冲的长度及重新缓冲的长度的参数与有关编解码器和总编码比特率的信息的组合已证实可提供视频质量值的良好估计。在此类情形下，只有参数的小子集是生成当前质量值的良好估计所必须的。这是有利的，因为模型随后能够变得更简单，并因此在用于生成质量值的装置中的实现能够更快和成本更低。
如果对情况重要的一个或许多输入参数不可用，则其它参数能够用于计算缺失的参数。因此，例如，“总编码比特率”不可用时，“数据吞吐量”、“IP分组大小”和“客户机缓冲区大小”能够用于估计总编码比特率。诸如“重新缓冲数量”、“重新缓冲频率”、“重新缓冲的开始时间”、“初始缓冲的长度”及“重新缓冲的长度”等缓冲输入参数能够基于有关多媒体播放器的缓冲区大小的认识和吞吐量、总编码比特率以相同的方式估计。其它关系可用于估计其它重要的参数。许多参数的组合效果能够用于估计质量。例如，能够使用同时的分组丢失和重新缓冲的组合效果。质量不一定是由于分组丢失和重新缓冲引起的质量降低的简单相加。实际上，在一些应用中，可想象得到关系是更复杂，并要求更复杂的模型以便正确地为感知的视频质量建模。
视频质量模型基于主观测试进行调谐，其中测试人员观看具有长和短初始缓冲以及长和短中间缓冲分组、各种丢失率及可能的其它质量降低效果的视频剪辑，并为其评分。此外，中间缓冲的数量可改变以使模型调谐得甚至更佳。调谐模型的其它方式包括借助于其它客观模型等的调谐。
在图3中，示出了在如上所述的视频质量建模装置中执行的不同步骤。因此，首先在步骤301中，视频播放器接收表示视频序列的视频信号。视频序列可与音频相关或不相关。接着，在步骤303中，将关于与接收的视频信号和/或视频播放器有关的不同参数的多个数据传送到视频质量建模装置。数据一般涉及上面结合图2所列的一个或多个参数，例如，视频编解码器、音频编解码器、总编码比特率、视频比特率、音频比特率、视频帧率、分组丢失率、重新缓冲的开始时间(作为总剪辑时间的相对百分比或绝对时间)、初始缓冲的长度(作为视频剪辑时间的绝对或相对百分比)、重新缓冲事件的数量、重新缓冲频率(类似于重新缓冲事件的数量)、重新缓冲的长度(作为总剪辑时间的相对百分比或绝对时间)、数据吞吐量、IP分组抖动、IP分组大小、RTP/RTCP信令、视频客户机的缓冲区大小或视情况而定与特定情况相关的其它参数。
因此，在步骤305中，计算表示接收的视频信号的质量的值。根据装置设计成将什么生成为输出，值能够是音频质量和视频质量、总质量的全部或子集。在步骤305中执行的计算能够对不同的应用和情形而不同，并且将在下面更严密地进行描述。最后，在步骤307中，装置输出结果。例如，视频质量值可表示为数值，如MOS。此值随后用作用于优化网络或类似任务的输入数据。
根据一个优选实施例，模型的基本函数能够通过描述为：
TOT_MOSpred＝func(Qualencoding，Qualbuff，Qualpl)
基本质量(编码的质量Qualencodimg)能够通过以下函数进行描述：
y＝c0-c1·e-λ·x
其中，C0、C1和λ是常数。这些常数对不同的编解码器具有不同的值。Qualbuff和Qnalp1分别基于初始缓冲时间、重新缓冲百分数、重新缓冲频率和分组丢失来降低输出MOS值。
关于带有分组丢失的记录期间的分组丢失效果可表示如下：
QualPL＝const*(Qualencoding-1)·ξ+1
其中因子ξ定义为
ξ = PLR u - PLR mean PLR u - PLR l
其中，PLRu和PLRl分别是分组丢失率上限和下限，并且PLRmean是当前记录窗口的平均分组丢失率；因此，0≤ξ≤1
PLR mean = 1 N · Σ i = 1 N PLR i
对于分组丢失，上限和下限能够基于主观测试定义。则低于下限的分组丢失率(PLR)视为不可见，并且因此将不影响MOS值。在等级的另一端，等于或大于上限的PLR默认设为相当于极差(最差)质量。
因此，在即时PLR值上应用以下限制：
PLRi＝min(PLRj，PLRu)，以及
PLRi＝max(PLRj，PLRl)
相加重新缓冲和初始缓冲对质量的影响因而例如表示为：
TOT_MOSpred＝QualPL-Qualbuff
并且Qualbuff计算为
Qualbuff＝C0+C1·INIT_PERC+C2·BUF_PERC+C3·BUF_FRQ，并且其中，变量为：
BUF_PERC：重新缓冲时间/(播放时间+重新缓冲时间+初始缓冲)
INIT_PERC：初始缓冲时间/(播放时间+重新缓冲时间+初始缓冲)
BUF_FRQ：每分钟重新缓冲事件的数量
分组丢失率、重新缓冲和初始缓冲的效果可更好地建模为函数：
TOT_MOSpred＝f(QualPL，Qualbuff)，
而不是纯线性效果。
为处理严重的分组丢失和对感知质量的影响，优选对高分组丢失率加权高于更低的丢失率。为处理长的重新缓冲时间，可为极长的重新缓冲百分数截断输出MOS得分。例如，67％或更高重新缓冲百分比能够建模成始终产生最低视频质量，例如，MOS＝1。
通过使用本发明，输入参数的组合能够用于估计完整的视频质量。本发明的一个优点在于只需要关于视频序列的参数的小子集便可生成良好的视频质量值。例如，除了和编解码器和比特率一起外，中断(重新缓冲)和分组丢失的组合还能够单独用于估计质量。
由于不分析视频图像的事实，因此，本发明具有高计算效率。输入参数少；仍可得到良好的视频质量估计。本发明也将最重要的视频质量降低因素考虑在内：编码质量和由于传输错误的质量降低。编码质量估计使用有关编解码器的信息。传输错误基本上是低吞吐量或分组丢失。低吞吐量可能导致长的初始缓冲和重新缓冲事件。分组丢失将引起由于视频中的时间问题而造成的质量降低和图像和/或音频失真。
由于本发明具有高计算效率的事实，因此，如本文所述的发明能够实时产生视频质量值。因此，它极适用于必须在测量时产生得分的测试情况。
另外，使用如本文所述的发明不需要精确同步，而这是基于视频图像分析的解决方案的情况，因为基于网络参数的解决方案不需要参考。此外，在内容切换时，例如MOS值等计算的输出不受影响，而在使用图像分析的模型中将受影响。

Claims (19)

1.一种确定多媒体质量的方法，包括以下步骤：
-接收多媒体序列
-提取从传输和/或多媒体播放器参数获得的、与所接收的序列有关的多个输入参数
-基于所提取的输入参数的至少一个，生成对应于主观质量得分的质量值，以及
-将所述质量值输出为所接收的序列的质量的测量。
2.如权利要求1所述的方法，其中所述输入参数包括与视频流传送播放器有关的参数和/或与数据传输有关的参数。
3.如权利要求1或2所述的方法，其中所述输入参数包括对应于编解码器和编码比特率的参数。
4.如权利要求3所述的方法，其中只利用一个或多个以下另外的参数生成质量值：分组丢失、初始缓冲的长度及重新缓冲的长度。
5.如权利要求1-4的任一项所述的方法，其中所生成的质量值对应于MOS值。
6.如权利要求5所述的方法，其中所生成的质量值通过使用分组丢失率、重新缓冲和初始缓冲数据的函数来计算。
7.如权利要求1-6的任一项所述的方法，其中为总质量、视频质量或音频质量中一项或多项生成质量值。
8.如权利要求1-7的任一项所述的方法，其中所述多媒体序列通过无线网络接收。
9.如权利要求1-6的任一项所述的方法，其中从其它参数获得或估计所述输入参数的一个或几个。
10.一种用于确定多媒体质量的装置，包括：
-用于接收多媒体序列的部件
-用于提取从传输和/或多媒体播放器参数获得的、与所接收的序列有关的输入参数的部件
-用于基于所提取的输入参数的至少一个，生成对应于主观质量得分的质量值的部件，以及
-用于将所述质量值输出为所接收的序列的质量的测量的部件。
11.如权利要求10所述的装置，其中所述输入参数包括与视频流传送播放器有关的参数和/或与数据传输有关的参数。
12.如权利要求10或11所述的装置，其中所述输入参数包括对应于编解码器和编码比特率的参数。
13.如权利要求12所述的装置，其中所述装置设计成只利用一个或多个以下另外的参数生成质量值：分组丢失、初始缓冲的长度及重新缓冲的长度。
14.如权利要求10-13的任一项所述的装置，其中所生成的质量值对应于MOS值。
15.如权利要求14所述的装置，其中所述装置适用于使用分组丢失率、重新缓冲和初始缓冲数据的函数计算所生成的质量值。
16.如权利要求10-15的任一项所述的装置，其中所述装置适用于为总质量、视频质量或音频质量的一项或多项生成质量值。
17.如权利要求10-16的任一项所述的装置，其中所述装置是便携式的，并适用于通过无线网络接收所述多媒体序列。
18.如权利要求10-17的任一项所述的装置，其中从其它参数获得或估计所述输入参数的一个或几个。
19.一种计算机程序产品，所述计算机程序产品当在计算机上运行时实现根据权利要求1-9的任一项的方法。
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