CN106464952A - 用于用户设备的基于上下文的自适应流处理算法 - Google Patents

用于用户设备的基于上下文的自适应流处理算法 Download PDF

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CN106464952A CN201480079465.9A CN201480079465A CN106464952A CN 106464952 A CN106464952 A CN 106464952A CN 201480079465 A CN201480079465 A CN 201480079465A CN 106464952 A CN106464952 A CN 106464952A
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M·丹尼尔松
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Abstract

一种方法、设备和非暂时性存储介质，该非暂时性存储介质具有进行以下步骤的指令：接收开始自适应流会话的请求；响应于接收到所述请求来接收上下文信息，其中，所述上下文信息与所述设备和提供流媒体的另一设备之间的链接状态相关；基于所述上下文信息来计算与所述自适应流会话相关的动态参数的值，其中，所述动态参数与缓存管理和编解码器选择相关；并且基于所述动态参数的所述值将所述流媒体提供给用户。

Description

用于用户设备的基于上下文的自适应流处理算法
背景技术
诸如智能电话或平板设备的移动设备向其用户提供各种服务。考虑到诸如电影或其它多媒体内容的流媒体的普及，用户能够在各种地点并且几乎在任何时候享受观看流媒体。当前，自适应比特率流传输是一种用于流媒体的传送的突出技术。
发明内容
根据一个方面，一种方法可以包括以下步骤：通过用户设备接收开始自适应流会话的请求；通过所述用户设备，响应于接收到所述请求来接收上下文信息，其中，所述上下文信息与所述用户设备和提供流媒体的设备之间的链接状态相关；通过所述用户设备，基于所述上下文信息来计算与所述自适应流会话相关的动态参数的值，其中，所述动态参数与缓存管理和编解码器选择相关；以及通过所述用户设备，基于所述动态参数的所述值将所述流媒体提供给所述用户设备的用户。
另外，所述上下文信息可以包括以下各项中的至少一项：通过所述用户设备接收到的信号强度、由所述用户设备使用的协议、由所述用户设备使用的无线标准、或者信噪比。
另外，所述上下文信息可以包括以下各项中的至少一项：与所述用户设备相关的位置信息、与所述自适应流会话的流量统计相关的流量信息、或者与所述用户设备相关的运动信息。
另外，所述方法还可以包括以下步骤：响应于接收到所述请求来接收预测信息，其中，所述预测信息与所述用户正朝向其移动的预测位置以及与该预测位置相关联的网络条件相关；以及响应于接收到所述预测信息，基于所述预测信息来计算所述动态参数的所述值。
另外，所述方法还可以包括以下步骤：基于所述上下文信息来确定触发事件是否发生；以及响应于确定所述触发事件发生，确定所述动态参数的所述值是否将改变。
另外，所述方法还包括以下步骤：将所述上下文信息的值应用到加权模型，并且其中，所述计算可以包括以下步骤：使用所述加权模型来计算所述动态参数的所述值，其中，所述值中的一个值指示缓存水平并且所述值中的另一个值指示针对要下载的所述流媒体的片段的比特率。
根据另一方面，一种用户设备可以包括：通信接口；存储器，其中，所述存储器存储软件；处理器，其中，所述处理器执行所述软件以：接收开始自适应流会话的请求；响应于接收到所述请求来接收上下文信息，其中，所述上下文信息与所述用户设备和提供流媒体的设备之间的链接状态相关；基于所述上下文信息来计算与所述自适应流会话相关的动态参数的值，其中，所述动态参数与缓存管理和编解码器选择相关；以及基于所述动态参数的所述值，经由所述通信接口将所述流媒体提供给所述用户设备的用户。
另外，所述上下文信息包括以下各项中的至少一项：通过所述用户设备接收到的信号强度、由所述用户设备使用的协议、由所述用户设备使用的无线标准、或者信噪比。
另外，所述上下文信息包括以下各项中的至少一项：与所述用户设备相关的位置信息、与所述自适应流会话的流量统计相关的流量信息、或者与所述用户设备相关的运动信息。
另外，所述用户设备可以被配置为：响应于接收到所述请求来接收预测信息，其中，所述预测信息与所述用户正朝向其移动的预测位置以及与该预测位置相关联的网络条件相关；以及响应于接收到所述预测信息、基于所述预测信息来计算所述动态参数的所述值。
另外，所述软件可以包括媒体播放器，并且所述媒体播放器包括计算所述动态参数的所述值的自适应流处理算法。
另外，所述值中的每一个值可以包括上界值和下界值，并且其中，所述值中的一个值可以指示再填充缓存的时间。
另外，所述用户设备可以被配置为将所述上下文信息的值应用到加权模型，并且其中，当计算时，所述用户设备还可以被配置为使用所述加权模型来计算所述动态参数的所述值，其中，所述值中的一个值指示缓存水平并且所述值中的另一个值指示针对要下载的所述流媒体的片段的比特率。
另外，所述用户设备还可以包括显示器，并且其中，所述流媒体可以是电影。
根据又一方面，一种非暂时性存储介质可以存储能够由计算设备的处理器执行的指令，当被执行时，所述指令使得所述计算设备：接收开始自适应流会话的请求；响应于接收到所述请求来接收上下文信息，其中，所述上下文信息与所述计算设备和提供流媒体的设备之间的链接状态相关；基于所述上下文信息来计算与所述自适应流会话相关的动态参数的值，其中，所述动态参数与缓存管理和编解码器选择相关；以及基于所述动态参数的所述值，将所述流媒体提供给所述计算设备的用户。
另外，所述上下文信息可以包括以下各项中的至少一项：通过所述计算设备接收到的信号强度、由所述计算设备使用的协议、由所述计算设备使用的无线标准、或者信噪比。
另外，所述上下文信息可以包括以下各项中的至少一项：与所述计算设备相关的位置信息、与所述自适应流会话的流量统计相关的流量信息、或者与所述计算设备相关的运动信息。
另外，所述指令可以包括进行以下步骤的指令：存储与之前自适应流会话相关的历史信息；使用所述历史信息作为基础来生成与所述自适应流会话相关的预测信息；并且其中，进行计算的所述指令可以包括进行以下步骤的指令：基于所述上下文信息和所述预测信息，计算与所述自适应流会话相关的所述动态参数的所述值。
另外，所述指令可以包括进行以下步骤的指令：将所述上下文信息的值应用到加权模型，并且其中，用于计算的所述指令包括进行以下步骤的指令：使用所述加权模型来计算所述动态参数的所述值，其中，所述值中的一个值指示缓存水平并且所述值中的另一个值指示针对要下载的所述流媒体的片段的比特率。
附图说明
图1是例示可以实现基于上下文的、自适应流媒体服务的示例性实施方式的示例性用户设备的图；
图2是例示用户设备的示例性组件的图；
图3是例示基于上下文的、自适应流媒体服务的示例性组件的图；
图4A是例示与基于上下文的、自适应流媒体服务的示例性实施方式相关的示例性场景的图；
图4B是例示与基于上下文的、自适应流媒体服务的示例性实施方式相关的示例性场景的图；
图4C是例示与基于上下文的、自适应流媒体服务的示例性实施方式相关的示例性场景的图；以及
图5是例示提供基于上下文的、自适应流媒体服务的示例性过程的流程图。
具体实施方式
以下详细描述涉及附图。不同附图中的相同附图标记可以标识相同或类似的元件。
诸如移动设备的用户设备可以在接收流媒体并且将该媒体提供给用户时提供一种自适应流媒体服务。在一种方法中，自适应流媒体服务使用流处理算法来在不同地进行编码的片段(例如，比特率)当中选择合适的片段。另外，流处理算法执行缓存管理，该缓存管理包括确定何时请求(例如，从流媒体服务器中)下载附加片段。当自适应流传输经由移动网络发生时，由于用户设备与移动网络之间的链接状态可以随着时间推移而变化，编码参数和缓存参数可以是动态的。
根据示例性实施方式，用户设备基于上下文信息提供自适应流媒体服务。根据示例性实施方式，上下文信息包括与由用户设备用来接收流媒体的连接相关的信息。例如，连接信息可以指示所用的无线标准的类型(例如，Wi-Fi(e.g.,802.11x(e.g.,x＝a,b,g,ac,n,etc.))、蜂窝、WiMax等)、所用的无线网络的类型(例如，长期演进(LTE)网络、全球移动通讯系统(GSM)网络、通用移动通信系统(TUMS)网络、高速分组接入(HSPA)网络、演进高速率分组数据(eHRPD)网络、演进数据优化(EV-DO)网络、宽带码分多址(WCDMA)网络等)、所用的协议(例如，超文本传输协议(HTTP)、通过HTTP的动态自适应流传输(DASH)、HTTP实时流传输(HLS)、平滑流传输、HTTP动态流传输(HDS)、SPDY、快速UDP互联网连接(OUIC)等)、所接收的信号强度(例如，所接收的信号功率)、和/或所接收的信号质量(例如，信号噪声加干扰比(SNIR)、信噪比(SNR)等)。
根据示例性实施方式，上下文信息包括与用户和/或用户设备的位置相关的信息。例如，位置信息可以指示经度和纬度、地点的名称(例如，家、工厂、州、城市、街道和邮政编码、公司地址等)、小区标识符、和/或指示位置或地点的其它形式的信息。位置信息还可以指示海拔。根据示例性实施方式，上下文信息包括与移动性相关的信息。例如，运动信息可以指示与用户和/或用户设备相关的方向、速度、速率、加速度等。
根据示例性实施方式，上下文信息包括与流量特性相关的信息。例如，流量信息可以指示诸如分组丢失率、数据速率、数据响应延迟、和/或另一类型的流量和/或服务质量(QoS)度量这样的与流媒体相关的流量统计。
根据示例性实施方式，上下文信息包括历史信息。例如，历史信息与之前的流会话相关。在这方面，例如，历史信息可以包括连接信息、位置信息、运动信息、和/或流量信息。
根据示例性实施方式，自适应流媒体服务使用预测信息。例如，自适应流媒体服务使用历史信息来生成预测信息。通过又一示例的方式，历史信息可以提供基础来预测在自适应流会话期间用户正在往何处前进(例如，当移动时)、与预测目的地相关联的网络覆盖范围、与预测目的地相关联的网络性能(例如，流量统计、连接信息等)、等等。
根据示例性实施方式，自适应流媒体服务是经由自适应流处理算法来提供的。根据示例性实施方式，如本文中所描述的，自适应流处理算法使用上下文信息或者上下文信息和预测信息来提供自适应流媒体服务。例如，自适应流处理算法做出与自适应流媒体服务相关的确定，诸如针对初始缓存水平和后续缓存水平的选择、关于何时开始再填充缓存的选择、针对初始编解码器和后续编解码器的选择、和/或与自适应流传输相关的其它动态参数。根据示例性实施方式，媒体播放器包括自适应流处理算法。根据其它示例性实施方式，自适应流处理算法是与媒体播放器分离的要素。
作为上述内容的结果，用户设备可以提高用户的流传输体验以及提高用户设备的性能。例如，自适应流媒体服务可以使启动流媒体播放所需的时间减少、提高视频质量自适应、使缓存欠载运行的量和/或数量减少、并且通过实现缓存再填充之间的更长空闲时段来降低用户设备的功率消耗。
根据示例性实施方式，如本文中所描述的，用户设备提供自适应流媒体服务。图1是例示可以实现自适应流媒体服务的示例性实施方式的示例性用户设备100的图。用户设备100可以被实现为移动设备。例如，移动设备可以采用智能电话、个人数字助理(PDA)、平板设备、掌上设备、上网本、游戏设备、音乐播放设备或者包括显示器(例如，膝上型计算机、手腕设备、眼戴设备(例如、眼镜、头饰等)、车辆通信系统等)或者可以与显示器连接的其它计算设备，如本文中所描述的，显示器可以被配置为提供自适应流媒体服务。另选地，用户设备100可以被实现为非移动设备。例如，用户设备100可以被实现为智能电视、电视机或显示设备的机顶盒或其它类型的周边设备、台式计算机、游戏系统(例如，游戏站4等)或者包括显示器或者可以与显示器连接的其它计算设备，如本文中所描述的，显示器可以被配置为提供自适应流媒体服务。为了说明目的，用户设备100在图1中作为移动设备进行例示。
图2是例示在前一附图并且在本文中描述的用户设备100的示例性组件的图。如所例示的，根据示例性实施方式，用户设备100包括处理器205、存储器/存储部210、软件215、通信接口220、输入225和输出230。根据其它实施方式，除了这里描述的在图2中所例示的那些，用户设备100可以包括更少的部件、另外的部件、不同的部件、和/或不同的部件布置。
处理器205包括一个或多个处理器、微处理器、数据处理器、协同处理器、专用集成电路(ASIC)、控制器、可编程逻辑设备、芯片组、现场可编程门阵列(FPGA)、专用指令集处理器(ASIP)、片上系统(SoCs)、中央处理器(例如，一个或多核心)、微控制器、和/或解释和/或执行指令和/或数据的一些其它类型的组件。处理器205可以被实现为硬件(例如，微处理器等)、硬件和软件的组合(例如，SoC、ASIC等)，可以包括一个或多个存储器(例如，存储器/存储部210)等。
处理器205控制总体操作或者由用户设备100执行的(一个或多个)操作的一部分。处理器205基于操作系统和/或各种应用或程序(例如，软件215)来执行一个或多个操作。处理器205可以访问来自存储器/存储部210的指令、来自用户设备100的其它部件的指令、和/或来自在用户设备100外部的源(例如，网络、其它设备等)的指令。
存储器/存储部210包括一个或多个存储器和/或一个或多个其它类型的存储介质。例如，存储器/存储部210可以包括一个或多个类型的存储器，例如，随机存取存储器(RAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、高速缓存、只读存储器(ROM)、可编程只读存储器(PROM)、静态随机存取存储器(SRAM)、单列存储器模块(SIMM)、相变存储器(PCM)、双列存储器模块(DIMM)、闪存和/或一些其它类型的存储器。存储器/存储部210可以包括硬盘(例如，磁盘、光盘、磁光盘、固态盘等)、基于微机电系统(MEMS)的存储介质、和/或基于纳米技术的存储介质。存储器/存储部210可以包括用于从存储介质中读取并且向存储介质写入的驱动器。
存储器/存储部210可以在用户设备100的外部和/或可以从用户设备100移除，诸如例如，通用串行总线(USB)记忆棒、电子狗、硬盘、大容量存储器、离线存储器、或者一些其它类型的存储介质(例如，光盘(CD)、数字通用光盘(DVD)、蓝光光盘(BD)等)。存储器/存储部210可以存储数据、软件、和/或与用户设备100的操作相关的指令。
软件215可以包括提供功能和/或处理的应用或程序。软件215可以包括固件。通过示例，软件215可以包括电话应用、多媒体应用、电子邮件应用、联系人应用、日历应用、即时通讯应用、网页浏览应用、基于位置的应用(例如，基于全球定位系统的应用等)、相机应用等。软件215包括操作系统(OS)。例如，取决于用户设备100的实现，操作系统可以对应于iOS、安卓、微软视窗操作系统或者其它类型的操作系统(例如，专有的黑莓OS等)。
如本文中所描述的，自适应流媒体服务可以使用软件215部分地实现。自适应流媒体服务还可以依赖处理器205用于执行软件215。另外或者另选地，自适应流媒体服务可以包括专用处理器/电路来执行软件215。下面进一步描述自适应流媒体服务的示例性组件。
通信接口220允许用户设备100与其他设备、网络、系统等进行通信。通信接口220可以包括一个或多个无线接口和/或有线接口。通信接口220可以包括一个或多个发送器、接收器和/或收发器。通信接口220根据一种或多种协议、通信标准等来进行操作。通信接口220可以包括GPS接收器。
输入225允许到用户设备100中的输入。例如，输入225可以包括键盘、鼠标、显示器、触摸屏、无触摸屏幕、按钮、开关、输入端口、语音识别逻辑、和/或一些其它类型的视觉、听觉、触觉等，输入组件。入本文中所描述的，输入225可以包括获得上下文信息的传感器和/或其它逻辑。输出230允许从用户设备100的输出。例如，输出230可以包括扬声器、显示器、触摸屏、无触摸屏幕、灯、输出端口、和/或一些其它类型的视觉、听觉、触觉等输出组件。
用户设备100可以响应于执行由存储器/存储部210存储的软件215的处理器205来执行处理和/或功能。通过示例，指令可以经由通信接口220从其它存储器/存储部210写入到存储器/存储部210中或者从其它设备写入到存储器/存储部210中。由存储器/存储部210存储的指令使得存储器205执行处理或功能。另选地，用户设备100可以基于硬件(处理器205等)的操作来执行处理或功能。
如之前所描述的，根据示例性实施方式，用户设备100包括自适应流媒体服务。下面将进一步描述提供自适应流媒体服务的示例性组件的描述。参照图3，根据示例性实施方式，用户设备100包括流媒体应用305、包括自适应流处理算法312的媒体播放器310、调制解调器/无线电接入技术(RAT)315、传感器320、上下文引擎325以及上下文管理器330。
流媒体应用305包括流引擎。流引擎代表媒体播放器310来向另一设备(例如，流媒体服务器)发送请求并且接收从其它设备流传输的文件。流媒体应用305基于从自适应流处理算法312接收的动态参数值来生成请求。流媒体应用305将接收到的流媒体(例如，在缓存中)的文件提供到媒体播放器310用于播放。
媒体播放器310是允许用户播放流媒体的组件。例如，媒体播放器310可以播放音频和视频文件(例如，电影、电视节目等)以及音频文件(例如，音乐)。媒体播放器310可以被实现为单机或插件。根据示例性实施方式，媒体播放器310包括自适应流处理算法312。
自适应流处理算法312从图3中所例示的其它组件获得上下文信息或者上下文信息和预测信息。例如，上下文管理器330将上下文信息或者上下文信息和预测信息提供到自适应流处理算法312。根据示例性实施方式，自适应流处理算法312使用上下文信息或者上下文信息和预测信息来管理与自适应流传输相关的动态参数。
如之前所描述的，动态参数可以与缓存管理、编解码器选择、和/或其它方面的自适应流传输相关。根据示例性实施方式，自适应流处理算法312使用加权和模型或加权乘积模型来计算动态参数的值。根据示例性实施方式，权重可以是静态值。根据另一示例性实施方式，权重可以是动态值。例如，权重的值可以在当收集并分析历史信息时的流会话期间进行调整。例如，当用户移动和/或用户位于历史信息不可用的位置时，这种情况可以发生。
根据示例性实施方式，自适应流处理算法312将权重应用到源于上下文信息或者上下文信息和预测信息的标准。根据示例性实施方式，动态参数的值可以是单个值。例如，相对于编解码器的选择，值可以指示特定比特率。根据另一示例性实施方式，值可以是值的范围。例如，相对于编解码器的选择，值可以指示范围(例如，从X比特/秒到Y比特/秒)。自适应流处理算法312鉴于落入该范围内的可用编解码器来选择“最佳拟合”。比如，当上下文信息(例如，比特率、所接收的信号功率等)在给定时间段一直保持在稳定状态和/或预测上下文信息(例如，预测信息)的概率较高并且该预测上下文信息指示稳定状态和/或最佳条件时，自适应流处理算法312可以选择落入该范围内的上界编解码器。相反，当上下文信息在给定时间段没有一直保持在稳定状态和/或预测上下文信息的概率较低并且该预测上下文信息不指示稳定状态和/或低于平均水平的条件时，自适应流处理算法312可以选择落入该范围内的下界编解码器。下面将描述使用用于提供自适应流媒体服务的上下文信息或者上下文信息和预测信息的自适应流处理算法312的示例。
调制解调器/RAT 315包括提供与通信接口220相关的诸如调制/解调制、协议通信栈等的无线通信服务的组件。作为提供这些无线通信服务的结果，调制解调器/RAT 315可以提供上下文信息。例如，调制解调制/RAT 315可以暴露连接信息、位置信息和/或流量信息。可以经由用户设备100的操作系统(OS)来提供连接信息、位置信息和/或流量信息。
传感器320是收集上下文信息的组件。例如，传感器320可以包括陀螺仪、加速度计、运动传感器、指南针、海拔传感器和/或其它合适的传感器来获得信息。作为传感器320的结果，包括运动信息的上下文信息可以被提供到上下文管理器330。可以经由用户设备100的操作系统来提供运动信息。
上下文引擎325是使用上下文信息和历史信息作为基础来生成预测信息的组件。根据示例性实施方式，上下文引擎325执行当前上下文信息与历史信息之间的比较。基于比较，上下文引擎325生成预测信息。通过示例的方式，预测信息可以与用户被预测要向其移动的位置、从用户的到达预测位置的预测移动路径产生的网络相关信息(例如，连接信息等)、与预测位置相关的网络相关信息、和/或运动信息(例如，用户是否将保持静止、移动、或者开始移动、停在一位置处，等等)相关。预测信息可以被用来管理与自适应流传输相关的动态参数。
上下文引擎325还可以使用来自其它应用或可用服务的信息(诸如日历信息、天气信息等)作为基础来生成预测信息，其示例将在下面进一步进行描述。上下文管理器330是将上下文信息和预测信息提供到自适应流处理算法312的组件。
图4A至图4C是例示与基于上下文的、自适应流媒体服务的示例性实施方式相关的示例性场景的图。所描述的场景例示了如何使用上下文信息和/或预测信息来管理与自适应流传输相关的动态参数。
参照图4A，根据示例性场景，假设用户405操作用户设备100。另外，假设用户设备100与网络410的网络设备415连接。例如，网络设备415可以对应于按需传送流媒体(例如，音频和/或视频)的自适应流媒体服务器。另外，基于选择媒体，假设用户405晚上在家中经由用户设备100发起流会话。
在流会话的起始期间，自适应流处理算法312接收上下文信息或者上下文信息和预测信息。例如，自适应流处理算法312接收与用户设备100与网络设备415之间的连接相关的连接信息、与用户405相关的位置信息、指示用户405为静止的运动信息、以及源自用户设备100与网络设备415之间的连接的流量信息。自适应流处理算法312还接收例如预测信息。预测信息可以指示连接信息、位置信息和移动信息应当保持相对恒定。例如，上下文引擎325可以使用源自之前会话(例如，之前流会话、网上冲浪会话等)的历史信息来进行这种预测。
自适应流处理算法312对上下文信息和预测信息进行分析。例如，自适应流处理算法312识别与上下文信息和预测信息相关的值。基于上下文和预测值，自适应流处理算法312计算动态参数的值。通过示例的方式，当上下文信息和预测信息指示高吞吐量并且预测信息指示用户405将留在家中的高概率时，自适应流处理算法312可以计算使用要求高数据速率的编解码器来产生下载很多片段的动态参数值，并且进而，导致较长的闲空时段。相反，根据其它示例，如果当前的连接信息指示低信号强度，预测信息指示连接信息和流量统计将较差等，则自适应流处理算法312可以计算使用要求低数据速率的编解码器来产生下载很少片段的动态参数值，并且进而，导致较短的闲空时段。在任一种情况下，自适应流处理算法312基于所计算的动态参数值而从其它参数当中选择初始编解码器水平和初始缓存水平来开始流会话。随后，自适应流处理算法312可以持续接收上下文信息和/或预测信息，并且在整个流会话期间计算动态参数的值。
参照图4B，根据另一示例性实施方式，假设用户405操作用户设备100并且经由网络410连接到网络设备415。根据该示例，假设用户405通过火车从位置A(例如，在用户405工作的城市)移动到位置B(例如，在用户405居住的远郊)。在此期间，用户405选择电影在用户设备100上观看。基于历史数据，上下文引擎325将预测信息提供到自适应流处理算法312。例如，历史信息指示当用户在星期一至星期五的白天，在下午6点-7:30期间从位置A移动到位置B时已经间歇性地观看电影。基于当前的位置信息、运动信息以及日期和时间信息，上下文引擎325确定用户405正在往家移动。在当前连接信息以及其它信息在旅行期间正在被提供到自适应流处理算法312，并且自适应流处理算法312正在选择动态参数的值(例如，缓存水平、编解码器选择等)时，上下文引擎325基于历史数据预测离用户405的家大约五英里的区域具有较差的网络覆盖范围。例如，数据吞吐量、所接收的信号强度以及分组丢失指示较差的服务质量。响应于这些预测，自适应流处理算法312在用户405接近五英里区域时使缓存水平增大到其最大值。结果，更低质量的服务的效果(例如，由于缓存欠载运行、较差的信号强度等)被最小化。
参照图4C，假设与用户405从工作地点向家移动的图4B中的场景相似的场景。然而，与之前描述的场景相比，不存在较差网络覆盖范围的五英里区域。而是，历史数据指示网络覆盖范围对于回家的行程而言是良好的且均匀的。然而，如图4C中所例示的，假设在用户405期望穿过的区域存在闪电暴风雨。根据示例性实施方式，当天气信息对于自适应流处理算法312不可用时，在用户405正在穿越暴风雨的期间，连接信息可以指示(例如，由于暴风雨)所接收的信号强度的剧烈波动、分组丢失等。因此，尽管历史数据指示不同的条件，自适应流处理算法312在提供自适应服务时可以持续地调整动态参数值(例如，缓存水平、编解码器选择，何时请求缓存的再填充，等等)。根据另一实现，当天气信息提前可用时，自适应流处理算法312可以在进入暴雨之前以及在用户405正在穿越暴风雨的时间期间调整动态参数值。例如，天气应用可以基于来自上下文引擎325的预测信息来暴露天气信息。天气应用可以位于用户设备100或者远程设备(例如，网页服务等)上。取决于用户设备100的OS以及天气应用是否位于用户设备100或远程设备上，可以实施各种方法(例如，应用间通信、将远程服务绑定到应用，等等)来允许，例如，上下文引擎330从天气应用请求天气信息。根据示例性实施方式，上下文引擎325解释天气信息并且将与天气信息相关的值(诸如天气所相关的位置、日期和时间、与天气相关的值(例如，暴风雨、闪电暴风雨)、与暴雨的严重程度相关的值，等等)输出到自适应流处理算法312。根据另一示例性实施，上下文引擎325简单地将天气信息传递到自适应流处理算法312。
根据其它场景，上下文引擎325可以使用来自日历应用的日历信息。例如，日历信息可以包括日期、时间和地点信息，其能够被用来生成预测信息和/或与历史信息互相关联。
图5是例示提供基于上下文信息的自适应流媒体服务的示例性过程500的流程图。可以通过用户设备100的一个或多个组件来执行过程500中描述的步骤或动作。例如，处理器205可以执行软件215以执行所描述的步骤。
参照图5，在框图505中，接收到开始自适应流会话的请求。例如，流媒体应用305和/或媒体播放器310接收开始自适应流会话的请求。
在框图510中，接收到上下文信息。例如，自适应流处理算法312接收来自上下文管理器330的上下文信息。上下文信息可以包括来自调制解调器/RAT 315、传感器320和/或上下文引擎325的信息。根据其它示例，如之前所描述的，自适应流处理算法312还可以接收预测信息。根据示例性实施方式，继框图510之后，自适应流处理算法312持续地(例如，稳定的、实时的或几乎实时的流)接收上下文信息和/或预测信息。根据另一示例性实施方式，继框图510之后，自适应流处理算法312间歇性地、定期地、不定期地(例如，基于触发事件)接收上下文信息和/或预测信息。
在框图515中，基于上下文信息来计算动态参数值。例如，自适应流处理算法312对上下文信息进行分析，并且基于上下文信息的分析来计算动态参数的值。例如，如之前所描述的，自适应流处理算法312基于加权模型来计算与编解码器选择和初始缓存水平相关的值。根据其它示例，自适应流处理算法312还可以基于预测信息来选择值。
在框图520中，基于所计算的值来执行自适应流媒体服务。例如，流媒体应用305/媒体播放器310下载所选择的媒体的具有基于所计算的值的特定比特率的特定数目的片段。媒体播放器310代表用户开始播放媒体。
在框图525中，确定触发事件是否发生。例如，触发事件包括将改变动态参数的值的事件。例如，如果连接信息从高信号强度向低信号强度波动，则这种事件可以被认为是触发事件。然而，取决于与要从缓存播放的片段的数目相关的这种事件的定时等，该事件可以被认为或者可以不被认为是触发事件。根据再填充缓存的时间正在接近的场景，当该事件发生时，自适应流处理算法312可以将此认为是触发事件。根据事件紧随在缓存已经被填充之后发生的另一场景，自适应流处理算法312可以不将此认为是触发事件。
根据另一示例，触发事件包括可能不一定改变动态参数的值、但是需要进行动作以提供自适应服务的事件。例如，再填充缓存的时间可以构成触发事件。在这方面，在没有终止会话的情况下，这要求执行动作(例如，以获得特定比特率的附加片段)。然而，动态参数的所选择的值可以变化或者可以不变化。
如果确定为触发事件不发生(框图525-否)，则处理500继续到框图520。如果确定为触发事件确实发生(框图525-是)，则处理500继续到框图515。
虽然图5例示了提供自适应流媒体服务的示例性处理500，处理500可以包括另外的操作、更少操作、和/或与图5中所例示的且如所描述的操作不同的操作。
上述实施方式的描述提供说明，但是并不旨在是排他性的或者将实施方式限于所公开的精确形式。因此，对本文中描述的实施方式的修改是可能的。
术语一(“a”，“an”和“the”)意在被理解为包括一个或更多个项。而且，措词“基于”意在被理解为“至少部分地基于”，除非另外明确阐述。术语“和/或”意在被理解为包括关联项中的一个或更多个的任何和全部组合。
另外，尽管已经相对于图5中例示的处理描述了一系列框图，根据其它实施方式可以对框图的次序进行修改。而且，非相关的框可以并列地执行。另外，在该说明书中描述的其它处理可以进行修改和/或非相关操作可以并列执行。
本文中描述的实施方式可以通过很多不同形式的软件、固件和/或硬件来实现。例如，处理或功能可以被实现为“逻辑”或“组件”。该逻辑或者该组件可以包括硬件(例如，处理器205、专用处理器(未例示)等)或者硬件和软件(例如，软件215)的组合。由于基于本文中的描述和附图软件能够被设计为实现实施方式，不参考特定软件码已经对实施方式进行了描述。
另外，本文中描述的实施方式可以被实现为存储数据和/或信息(诸如指令、程序编码、数据结构、程序模块、应用等)的非暂时性存储介质。例如，非暂时性存储介质包括与存储器/存储部210相关地描述的一种或多种存储介质。
术语“包括”以及其同义词(例如包含等)当使用在说明书中时，被用来确定声明的特征、整体、步骤或部件的存在，但不是要排除一个或更多个其它特征、整体、步骤、部件或其组合的存在或添加。换句话说，这些术语要被理解为包容性而非限制性。
在前述的说明书中，已经参照附图描述了各种实施方式。然而，可以对其进行各种修改和变更，并且可以实现附加实施方式，而不背离随附权利要求书中所陈述的本发明的更宽的范围。因此说明书和附图被认为是例示性的而非限制性的。
在说明书中以及通过附图例示的，参考“示例性实施方式”、“实施方式”、“多个实施方式”等，其可以包括与(多个)实施方式相关的特定特征、结构或特性。然而，措辞或术语“实施方式”、“多个实施方式”等的使用在说明书中的各个部分不一定是指所描述的全部实施方式，也不一定是指同一实施方式，也不是必须与其它(多个)实施方式相互排斥的单独的或另选的实施方式。同样适用于术语“实现”、“多个实现”等。
本申请中描述的元件、动作或指令不应被解释为对于在本文中描述的实施方式是关键的或必要的，除非另外明确地描述。

Claims (20)

1.一种方法，该方法包括以下步骤：
通过用户设备接收开始自适应流会话的请求；
通过所述用户设备，响应于接收到所述请求来接收上下文信息，其中，所述上下文信息与所述用户设备和提供流媒体的设备之间的链接状态相关；
通过所述用户设备，基于所述上下文信息来计算与所述自适应流会话相关的动态参数的值，其中，所述动态参数与缓存管理和编解码器选择相关；以及
通过所述用户设备，基于所述动态参数的所述值将所述流媒体提供给所述用户设备的用户。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述上下文信息包括以下各项中的至少一项：通过所述用户设备接收到的信号强度、由所述用户设备使用的协议、由所述用户设备使用的无线标准、或者信噪比。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述上下文信息包括以下各项中的至少一项：与所述用户设备相关的位置信息、与所述自适应流会话的流量统计相关的流量信息、或者与所述用户设备相关的运动信息。
4.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括以下步骤：
响应于接收到所述请求来接收预测信息，其中，所述预测信息与所述用户正朝向其移动的预测位置以及与该预测位置相关联的网络条件相关；以及
响应于接收到所述预测信息，基于所述预测信息来计算所述动态参数的所述值。
5.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括以下步骤：
基于所述上下文信息来确定触发事件是否发生；以及
响应于确定所述触发事件发生，确定所述动态参数的所述值是否将改变。
6.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括以下步骤：
存储与之前自适应流会话相关的历史信息；以及
使用所述历史信息作为基础来生成与所述自适应流会话相关的预测信息。
7.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括以下步骤：
将所述上下文信息的值应用到加权模型，并且其中，所述计算包括以下步骤：
使用所述加权模型来计算所述动态参数的所述值，其中，所述值中的一个值指示缓存水平并且所述值中的另一个值指示针对要下载的所述流媒体的片段的比特率。
8.一种用户设备，该用户设备包括：
通信接口；
存储器，其中，所述存储器存储软件；
处理器，其中，所述处理器执行所述软件以：
接收开始自适应流会话的请求；
响应于接收到所述请求来接收上下文信息，其中，所述上下文信息与所述用户设备和提供流媒体的设备之间的链接状态相关；
基于所述上下文信息来计算与所述自适应流会话相关的动态参数的值，其中，所述动态参数与缓存管理和编解码器选择相关；以及
基于所述动态参数的所述值，经由所述通信接口将所述流媒体提供给所述用户设备的用户。
9.根据权利要求8所述的用户设备，其中，所述上下文信息包括以下各项中的至少一项：通过所述用户设备接收到的信号强度、由所述用户设备使用的协议、由所述用户设备使用的无线标准、或者信噪比。
10.根据权利要求8所述的用户设备，其中，所述上下文信息包括以下各项中的至少一项：与所述用户设备相关的位置信息、与所述自适应流会话的流量统计相关的流量信息、或者与所述用户设备相关的运动信息。
11.根据权利要求8所述的用户设备，其中，所述处理器还执行所述软件以：
响应于接收到所述请求来接收预测信息，其中，所述预测信息与所述用户正朝向其移动的预测位置以及与该预测位置相关联的网络条件相关；以及
响应于接收到所述预测信息，基于所述预测信息来计算所述动态参数的所述值。
12.根据权利要求8所述的用户设备，其中，所述软件包括媒体播放器，并且所述媒体播放器包括计算所述动态参数的所述值的自适应流处理算法。
13.根据权利要求8所述的用户设备，其中，所述值中的每一个值包括上界值和下界值，并且其中，所述值中的一个值指示再填充缓存的时间。
14.根据权利要求8所述的用户设备，其中，所述处理器还执行所述软件以：
将所述上下文信息的值应用到加权模型，并且其中，当计算时，所述处理器还执行所述指令以：
使用所述加权模型来计算所述动态参数的所述值，其中，所述值中的一个值指示缓存水平并且所述值中的另一个值指示针对要下载的所述流媒体的片段的比特率。
15.根据权利要求8所述的用户设备，所述用户设备还包括：
显示器，并且其中，所述流媒体是电影。
16.一种非暂时性存储介质，该非暂时性存储介质存储能够由计算设备的处理器执行的指令，当被执行时，所述指令使得所述计算设备：
接收开始自适应流会话的请求；
响应于接收到所述请求来接收上下文信息，其中，所述上下文信息与所述计算设备和提供流媒体的设备之间的链接状态相关；
基于所述上下文信息来计算与所述自适应流会话相关的动态参数的值，其中，所述动态参数与缓存管理和编解码器选择相关；以及
基于所述动态参数的所述值，将所述流媒体提供给所述计算设备的用户。
17.根据权利要求16所述的非暂时性存储介质，其中，所述上下文信息包括以下各项中的至少一项：通过所述计算设备接收到的信号强度、由所述计算设备使用的协议、由所述计算设备使用的无线标准、或者信噪比。
18.根据权利要求16所述的非暂时性存储介质，其中，所述上下文信息包括以下各项中的至少一项：与所述计算设备相关的位置信息、与所述自适应流会话的流量统计相关的流量信息、或者与所述计算设备相关的运动信息。
19.根据权利要求16所述的非暂时性存储介质，其中，所述指令包括进行以下步骤的指令：
存储与之前自适应流会话相关的历史信息；
使用所述历史信息作为基础来生成与所述自适应流会话相关的预测信息；并且其中，进行计算的所述指令包括进行以下步骤的指令：
基于所述上下文信息和所述预测信息，计算与所述自适应流会话相关的所述动态参数的所述值。
20.根据权利要求16所述的非暂时性存储介质，其中，所述指令包括进行以下步骤的指令：
将所述上下文信息的值应用到加权模型，并且其中，用于计算的所述指令包括进行以下步骤的指令：
使用所述加权模型来计算所述动态参数的所述值，其中，所述值中的一个值指示缓存水平并且所述值中的另一个值指示针对要下载的所述流媒体的片段的比特率。
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