CN110300315A - 一种视频码率确定方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种视频码率确定方法、装置、电子设备及存储介质,涉及视频播放技术领域,以解决视频播放卡顿的问题,该方法应用于基于连续编号的视频块播放视频,包括:确定用于抵消视频块Fk的吞吐量预测误差的抵消参数ξ(k);基于视频块Fk至视频块Fk+N‑1中每个视频块的吞吐量预测值及ξ(k),确定视频块Fk至视频块Fk+N‑1中每个视频块下载结束时的缓存量预测值;根据请求相邻视频块间的码率变化量的加权值,视频块Fk至视频块Fk+N‑1中每个视频块下载结束时的缓存量预测值及预设的缓存量目标值的缓存预测误差,确定视频播放质量损失值,并以不超过视频播放质量损失值最小时的码率r(k)的码率请求所述视频块Fk。
Description
技术领域
本申请涉及视频播放技术领域,特别涉及一种视频码率确定方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
在提供视频播放时,为了能够在动态变化的网络状况下提供好的用户体验质量(Quality of Experience,QoE),目前很多视频播放器都基于连续编号的视频块播放视频,视频被切成很多块,视频播放器应用码率自适应算法,以块为单位切换视频码率来适应当前的网络状况,其中,用于编码的码率越高,视频的质量越好。
码率自适应算法的宗旨是提供一个好的QoE,这包含三个部分:高视频码率,少播放卡顿和少码率切换;目前常采用码率自适应(Adaptive Bit Rate,ABR)算法切换码率,在为每个视频块选择码率时,预测未来的吞吐量,并在预测空间上最大化所定义的QoE因素,但带宽剧烈变化的网络状况中,吞吐量预测存在较大的误差,基于不准确预测的吞吐量所选择的码率将导致严重的卡顿问题。
进而出现了模型预测算法(Model Predictive Control,MPC),其基于当前缓存量和预测的吞吐量,通过最大化未来5块的QoE因素选择码率,但是在MPC中,视频播放器中的缓存量抖动幅度很大,缓存量经常很少,一旦发生预测误差或吞吐量抖动,缓存极易被排空,从而引发卡顿。
综上所述,通过现有的控制算法播放视频时,存在基于网络吞吐量预测不准选择不合适的码率播放视频导致视频播放卡顿,或者由于视频缓存量不够而导致视频播放卡顿的问题。
发明内容
本申请提供一种视频码率确定方法、装置、电子设备及存储介质,用以解决现有技术中,由于视频播放控制算法的错误预测或播放器缓存里不够,导致视频播放卡顿,不能为用户提供好的用户体验质量的问题。
第一方面,本申请实施例提供的一种视频码率确定方法,该方法应用于基于连续编号的视频块播放视频,该方法包括:
确定用于抵消第k个视频块Fk的吞吐量预测误差的抵消参数ξ(k);所述k为正整数;
基于所述视频块Fk至第k+N-1个视频块Fk+N-1中每个视频块的吞吐量预测值及所述抵消参数ξ(k),确定所述视频块Fk至视频块Fk+N-1中每个视频块下载结束时的缓存量预测值,所述N为大于1的正整数;
根据请求相邻视频块间的码率变化量的加权值,以及所述视频块Fk至视频块Fk+N-1中每个视频块下载结束时的缓存量预测值及预设的缓存量目标值的缓存预测误差,确定视频播放质量损失值,并确定所述视频播放质量损失值最小时的码率r(k);
以不超过所述r(k)的码率请求所述视频块Fk。
上述方法中,通过预估从当前视频块开始的未来N个视频块下载结束时的缓存量,并通过最小化缓存量预测值和缓存量目标值的误差以实现视频播放卡顿最小化和视频码率最大化目标,以及最小化相邻视频块间的码率变化量实现最小码率变化的目标,通过最小视频播放质量损失值,以实现最小卡顿、最大码率和最小码率变化综合因素的最优效益的码率请求视频块,以实现视频播放的最小卡顿和最小码率变化综合因素的最优效益,给用户提供最佳的视频播放体验;
且上述方法中,在每次请求下载视频块时,都会重新确定该视频块对应的抵消参数ξ(k),进而使得利用所述ξ(k),能够准确地估算出该视频块未来N个视频块中每个视频块下载结束时的缓存量预测值。
第二方面,本申请提供一种视频码率确定装置,所述装置包括吞吐量预测误差的抵消参数确定单元、缓存量确定单元、码率确定单元、视频请求单元,其中:
所述吞吐量预测误差的抵消参数确定单元被配置为确定用于抵消第k个视频块Fk的吞吐量预测误差的抵消参数ξ(k),所述k为正整数;
所述缓存量确定单元被配置为基于所述视频块Fk至第k+N-1个视频块Fk+N-1中,每个视频块的吞吐量预测值及所述抵消参数ξ(k),确定所述视频块Fk至视频块Fk+N-1中每个视频块下载结束时的缓存量预测值,所述N为大于1的正整数;
所述码率确定单元被配置为根据请求相邻视频块间的码率变化量的加权值,以及所述视频块Fk至视频块Fk+N-1中每个视频块下载结束时的缓存量预测值及预设的缓存量目标值的缓存预测误差,确定视频播放质量损失值,并确定所述视频播放质量损失值最小时的码率r(k);
所述视频请求单元被配置为以不超过所述r(k)的码率请求所述视频块Fk。
第三方面,本申请提供一种电子设备,包括处理器、用于存储所述处理器可执行指令的存储器;
其中,所述处理器被配置为执行本申请第一方面所述的视频码率确定方法。
第四方面,本申请还提供一种计算机存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理单元执行时实现本申请第一方面所述方法的步骤。
另外,第二方面至第四方面中任一种实现方式所带来的技术效果可参见第一方面中不同实现方式所带来的技术效果,此处不再赘述。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域的普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的MPC算法在一个视频会话中的缓存量变化情况的示意图;
图2为本申请实施例提供的RobustMPC算法在一个视频会话中的缓存量变化情况的示意图;
图3为本申请实施例提供的一种视频码率确定方法的示意图;
图4为本申请实施例提供的各ABR算法在HSDPA与FCC网络上所实现的平均QoE的示意图;
图5为本申请实施例提供的各个算法在FCC网络数据集上的码率效用表现的示意图;
图6为本申请实施例提供的各个算法在FCC网络数据集上的卡顿惩罚表现的示意图;
图7为本申请实施例提供的各个算法在FCC网络数据集上的码率切换惩罚表现的示意图;
图8为本申请实施例提供的各个算法在HSDPA网络数据集上的码率效用表现的示意图;
图9为本申请实施例提供的各个算法在HSDPA网络数据集上的卡顿惩罚表现的示意图;
图10为本申请实施例提供的各个算法在HSDPA网络数据集上的码率切换惩罚表现的示意图;
图11和为本申请实施例提供的算法在一个带宽数据集上所实现的缓存量变化的平均水平比较示意图;
图12为本申请实施例提供的算法在一个带宽数据集上所实现的缓存量变化的标准偏差比较示意图;
图13为本申请实施例提供的各算法的平均QoE随带宽预测值的变化的示意图;
图14为本申请实施例提供的一种视频码率确定装置的示意图;
图15为本申请实施例提供的一种电子设备的示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本申请作进一步地详细描述,显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部份实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本申请保护的范围。
本申请实施例描述的应用场景是为了更加清楚的说明本申请实施例的技术方案,并不构成对于本申请实施例提供的技术方案的限定,本领域普通技术人员可知,随着新应用场景的出现,本申请实施例提供的技术方案对于类似的技术问题,同样适用。其中,在本申请的描述中,除非另有说明,“多个”的含义是两个或两个以上。
在提供视频播放时,为了能够在动态变化的网络状况下提供好的用户体验质量(Quality of Experience,QoE),目前很多视频播放器都采用基于超文本传送协议(hypertext transport protocol,HTTP)的动态自适应视频流(Dynamic AdaptiveStreaming over HTTP,DASH)技术来传输视频;在DASH技术中,视频被切成很多块,并且每一块用不同的码率编码,视频播放器应用码率自适应算法,以块为单位切换视频码率来适应当前的网络状况,其中,用于编码的码率越高,视频的质量越好。
码率自适应的宗旨是提供一个好的QoE,这包含三个目标:高视频码率,少播放卡顿和少码率切换;以下对几种现有基于连续编号的视频块播放视频的算法简述:
1)平均比特率(Average Bit Rate,ABR)算法
此算法中将影响QoE的各个因素被组合成一个统一的函数,算法所实现的综合QoE由该函数来衡量,在选择码率时,基于优化的ABR算法预测未来的吞吐量,并在预测空间上最大化所定义的QoE函数,目前ABR算法广泛采用的QoE模型如下公式1:
公式1:
所述公式1中,K是视频块的总个数,r(k)是第k块的码率,t(k)是下载第k块时产生的卡顿时间,μ是卡顿惩罚系数。
基于优化的算法依赖于吞吐量预测,基于不准确预测的吞吐量所选择的码率将导致严重的卡顿问题。
2)模型预测算法(Model Predictive Control,MPC)
该算法中,基于当前缓存量和预测的吞吐量,通过最大化未来5块的QoE函数来选择码率,其QoE模型如所述公式1。
如图1所示,显示了MPC算法在一个视频会话中的缓存量变化情况,可以看到,MPC存在严重的卡顿风险:播放器中的缓存量抖动幅度很大,缓存量经常很少,一旦发生预测误差或吞吐量抖动,缓存将极易被排空,从而引发卡顿。
3)优化的模型预测算法(Robust Model Predictive Control,RobustMPC)
该算法使用与MPC相同的码率选择方法,仍然是基于当前缓存量和预测的吞吐量,通过最大化未来5块的QoE函数来选择码率,为了缓解预测误差的影响,RobustMPC将吞吐量预测值除以历史5块观测到的最大预测误差,从而使码率选择更加保守。
如图2所示,显示了RobustMPC算法在一个视频会话中的缓存量变化情况,从中可以看到,RobustMPC、维持了较大的缓存量,其对吞吐量抖动有更大的抵抗力,引发的卡顿时间有所减少,但是其缓存量的剧烈波动使得卡顿事件仍然发生。
通过跟踪分析视频播放器客户端的行为,本申请发现目前的基于优化的方法缺少对缓存量演化的控制,即当吞吐量变化剧烈时,视频缓存量的抖动幅度很大,视频缓存中经常剩余很少的缓存量,有很大的排空的风险;且目前常用的视频播放算法如ABR算法、MPC算法、RobustMPC算法,都存在视频播放过程中,缓存量被排空,出现视频播放卡顿的现象,不能兼顾QoE的三个目标:高视频码率,少播放卡顿和少码率切换,因此需要对视频播放模型进行重新设计。
其中,所述视频播放过程中的缓存量可被描述为以吞吐量的速率填充视频并以码率的速率排除视频,如果缓存量被保持在恒定水平,则在视频播放的过程中不会出现播放卡顿,并且所选码率与吞吐量匹配;因此,最小的缓存量预测值与缓存量目标值的误差等同于码率最大化和卡顿最小化。
然而,在实时变化的网络中,想把缓存量控制在一个固定水平,需要不停地切换码率,由于码率的频繁切换会严重降低QOE,因此,在重新设计视频播放模型时,需要将码率的变化考虑进来。
为了实现将缓存量控制在一个稳定水平,且减少码率的切换,本申请提供一种视频码率确定方法、装置、电子设备及存储介质,该方法中,根据请求相邻视频块间的码率变化量的加权值,以及当前视频块的未来N(如N的值为5)个视频块中每个视频块下载结束时的缓存量预测值及预设的缓存量目标值的缓存预测误差,确定视频播放质量损失值,基于视频播放质量损失值最小的原则,确定所述视频播放质量损失值最小时的码率,并以不超过所述确定的码率的码率请求该视频块。
其中,基于当前视频块的未来N个视频块中每个视频块的吞吐量预测值及对应该当前视频块的用于抵消吞吐量预测误差的抵消参数ξ(k),确定当前视频块的未来N个视频块中每个视频块下载结束时的缓存量预测值;其中,基于当前视频块的历史M个视频块中每个视频块的下载速度,确定当前视频块的吞吐量预测值,进而确定当前视频块的未来N个视频块中每个视频块的吞吐量预测值;
为了保证对当前视频块的未来N个视频块中每个视频块下载结束时的缓存量预测值的准确性,进而保证当前视频块的最大码率的计算准确,在本申请的方案中,针对每个当前视频块都确定其对应的抵消参数ξ(k),其相对与现有技术中针对每个当前视频块都使用同一个抵消参数而言,保证了当前视频块的最大码率的估算的准确性。
应当说明的是,所述k为所述当前视频块的编号,且所述k为正整数,所述N为大于1的正整数,所述M为大于1小于k的正整数。
以下对本申请提供的一种视频码率确定方法进行详细的说明:
在本申请中,以L代表视频块的视频块时长,b(k+1)代表第k个视频块Fk下载结束时的缓存量,r(k)代表视频块Fk所选择的码率,c(k)代表视频块Fk下载速度,其中,所述k为基于连续编号的视频块的编号,本领域的技术人员可以将k的取值范围设置为正整数集合,也可以将k的取值范围设置为非负整数集合。
因此,视频播放时的缓存量模型如下公式2:
公式2:
由于在线码率决策只能依赖吞吐量预测值,且吞吐量预测会存在一定误差,因此本申请使用抵消参数来代表吞吐量预测误差造成的缓存量波动,并将缓存量模型表达为如下公式3的缓存演化模型:
公式3:
所述公式3中,为视频块Fk下载结束时的缓存量预测值,为的吞吐量预测值,ξ(k)为用于抵消当前待下载的视频块Fk的吞吐量预测误差的抵消参数。
基于所述公式3的缓存量演化模型,可以将码率选择定义为随机化控制问题,即选择码率时需要考虑如下与QOE相关的目标:
目标1)最大化码率
当可用宽带被充分利用时,码率达到其最大值,网络带宽利用率可以被建模为根据缓存演化模型(公式2)可以得到,对于视频块Fk来说,b(k+1)(视频块Fk下载结束时的缓存量)越小,所实现的宽带利用率越大。
目标2)最小化卡顿的概率
如果在下载视频块Fk的过程中出现了视频播放卡顿,那么在视频块Fk下载结束时缓存量b(k+1)的值为L(即视频块时长),因此可以通过控制b(k+1)大于L来选择码率,以使在视频块Fk的下载过程不产生视频播放卡顿。
目标3)最小码率变化
可以通过最小化{|Δr(k)|=|r(k)-r(k-1)|}来实现。
可以看出,所述目标1)至目标3)之间是互相矛盾的。最大化码率希望b(k+1)尽可能小,而最小化卡顿概率则希望维持较大的b(k+1)以吸收网络带宽抖动,此外,最小码率变化的目标也与选择最优码率的目标矛盾,由于码率自适应的最终目标是优化整体QOE,因此本申请提供一种综合优化所述目标1)至目标3)的方案。
本申请中,将所述目标1)至目标3)表示为码率代价函数的形式,以其定义了每一步的码率策略所产生的视频播放质量损失值,码率代价函数的函数值表示视频播放质量损失值,通过最小化码率代价函数值来为每个视频块选择请求的码率,通过把所述目标1)和目标2)合并为将缓存量预测值控制在缓存量目标值br(k+1)上,所述码率代价函数被定义成下述公式4的形式:
公式4:
其中,Δr(k)=r(k)-r(k-1),即所述公式4也可表示为如下公式5:
公式5:
其中,公式4和公式5中的J为码率代价函数值,即为所述视频播放质量损失值,所述j为[1,N]中的正整数,为第k+j-1个视频块Fk+j-1下载结束时视频块的缓存量预测值,br(k+j)为视频块Fk+j-1下载结束时视频块的缓存量目标值,为视频块Fk+j-1的缓存量预测值和缓存量目标值的缓存预测误差,r(k)和r(k-1)分别为第k个视频块Fk和第k-1个视频块Fk-1的码率,λ为切换码率的惩罚因子。
在本实施例中,可以但不局限于将λ的值设置为(10/Rmax),其中,Rmax为最大可选码率。
具体地,可以利用所述公式4和缓存量满足的条件(即公式3)的策略,为当前视频块Fk选择码率r(k),如图3所示,主要步骤如下:
步骤S1:确定用于抵消第k个视频块Fk(即当前待下载的视频块)的吞吐量预测误差的抵消参数ξ(k);
在本实施例中,可以但不局限于采用矩阵估计的方式,确定视频块Fk的抵消参数ξ(k);
具体地,定义如下的变量矩阵φ(k)和参数矩阵θ(k),其中,变量矩阵如下公式6,参数矩阵如下公式7:
公式6:
公式7:θ(k)=[1,-L,-ξ(k),1]T;
其中,ξ(k)通过估计来获得。的计算方式如下:
根据φ(k)和θ在第k-1步(即针对第k-1个视频块Fk-1的估计)的估计通过如下公式获得θ在第k步(即针对视频块Fk的估计)的估计
P(k)=α-1(I-W(k)φT(k))P(k-1)。
其中,所述各公式中,W(k)带宽演化方差,P(k)系统预测误差,且可以将所述α的值设置为0.8。
进而将所述参数矩阵估计值中的第3项的相反数,确定为所述视频块Fk的抵消参数ξ(k)。
步骤S2:确定所述视频块Fk至第k+N-1个视频块Fk+N-1中每个视频块的吞吐量预测值;
1)根据历史第k-M个视频块Fk-M至第k-1个视频块Fk-1中每个视频块的下载速度,确定视频块Fk的吞吐量预测值所述M为大于1小于k的正整数;
具体可将历史视频块Fk-M至视频块Fk-1中每个视频块的下载速度输入如下公式8,计算确定视频块Fk的吞吐量预测值
公式8:
公式8中,所述i为[1,M-j]中的正整数,所述j为[1,N]中的正整数,c(k-i)为视频块Fk-i的下载速度。
2)根据所述视频块Fk的吞吐量预测值确定第k+1个视频块Fk+1至视频块Fk+N-1中每个视频块的吞吐量预测值;
具体可基于如下公式9,根据所述视频块Fk的吞吐量预测值确定视频块Fk+1至视频块Fk+N-1中每个视频块的吞吐量预测值
公式9:
公式9中,为视频块Fk+j的吞吐量预测值,所述为视频块Fk+i的吞吐量预测值。
应当说明的是,所述步骤S1和步骤S2并无固定的执行顺序,本领域的技术人员可根据实际需求灵活设定。
步骤S3:基于所述视频块Fk至视频块Fk+N-1中每个视频块的吞吐量预测值及所述ξ(k),确定所述视频块Fk至视频块Fk+N-1中每个视频块下载结束时的缓存量预测值;
根据视频块Fk+1至视频块Fk+N-1中每个视频块的吞吐量预测值以及所述抵消参数ξ(k),基于如下预设的缓存量递归式(即公式10和公式11),以及视频块Fk的码率r(k)、视频块Fk至第k+j-1个视频块Fk+j-1中每个视频块的吞吐量预测值以及ξ(k),确定视频块Fk至视频块Fk+N-1中任一视频块Fk+j-1下载结束时视频块的缓存量预测值
基于所述公式2和公式3可推导的公式10和公式11;
公式10:
公式11:
公式9和10中,所述i为[1,M-j]中的正整数,所述j为[1,N]中的正整数,为视频块Fk+i-1的吞吐量预测值。
即根据所述步骤S2中确定的吞吐量预测值步骤S1中确定的ξ(k)值,以及公式10和公式11,可以递推出视频块Fk的码率r(k)、视频块Fk至视频块Fk+N-1中每个视频块下载结束时的缓存量预测值
步骤S4:基于视频播放质量损失值最小原则,确定所述视频播放质量损失值最小时的码率r(k)。
应当说明的是,在步骤S4之前,需要确定视频块Fk至视频块Fk+N-1中每个视频块下载结束时的缓存量目标值br;
进而将视频块Fk至视频块Fk+N-1中每个视频块下载结束时的缓存量预测值以及对应的缓存量目标值br(k+1)~br(k+N)代入码率代价函数(即所述公式4或公式5),得到视频播放质量损失值;
最小化问题Min J可获得码率策略r(k),进而基于视频播放质量损失值最小时的码率r(k),其中r(k)如下公式12:
公式12:
步骤S5,以不超过所述确定的r(k)的码率请求所述视频块Fk;
在根据所述公式12求得视频块Fk对应最大码率r(k)后,以不超过所述r(k)的码率请求所述视频块Fk。
本实施例中下述部分,根据仿真软件仿真实验的结果,展示本方案带来的有益效果。
本实施例中使用仿真系统DASH,所述仿真的DASH系统由一个Nginx服务器和一个基于Dash.js的播放器组成;视频的最大缓存量设置为30秒;
以下以RBC简称本申请所设计的码率选择策略,RBC通过修改Dash.js里的函数AbrController和BufferController来实现;链路容量由Linux tc工具根据真实测得的带宽数据来设定;
为了在实际网络条件下评估本申请的方案提供的算法,我们采用的是基于FCC网络数据集和高速下行分组接入(High Speed Downlink Packet Access,HSDPA)网络数据集生成的测试带宽轨迹。这两个数据集分别收集了移动设备在挪威Telenor的3G/HSDPA移动无线网络下和在FCC网络下播放视频时连续测量到的吞吐量数据。
测试算法:
1)RBC:本申请所设计的码率选择策略,其目标缓存轨迹为下述公式13所示:
公式13:br(k+1)=0.7b(k)+0.3Br;
公式13中,br(k+1)和分别为视频块Fk+1-1的缓存量目标值,b(k)为视频块Fk开始下载时的缓存量(即也为视频块Fk-1下载结束时的缓存量);Br的值设置为10秒;
在所述公式4和公式5的码率代价函数中,码率变化的将切换码率的惩罚因子λ设置为2.5×10-3;将所述步骤S1中预测ξ(k)的过程中,系统预测误差P(k)的值设置为1;
2)基于宽带的码率选择策略FESTIVE
基于带宽的算法,主要通过用户前一段时间的网络变化,来估计后续的网络带宽,进而根据估计的带宽选择适合用户的码率,其选择的码率不超过当前带宽的最大可选码率。
3)基于缓存的码率选择策略BBA(Buffer Based Algorithm)
4)基于缓存的码率选择策略BOLA
基于缓存是因为用户的网络环境的变化最终会体现在用户的缓存中,这是一个利用李雅普诺夫优化来设计的基于缓存的ABR算法。从本质上说,BOLA的码率选择策略是一个从当前缓存量到可选码率的映射。
5)基于当前缓存量和预测的吞吐量的码率选择策略MPC
通过最大化未来5块的QoE函数来选择码率。
6)基于当前缓存量和预测的吞吐量的码率选择策略RobustMPC
使用与MPC相同的码率选择方法。为了缓解预测误差的影响,RobustMPC将吞吐量预测值除以历史5块观测到的最大预测误差来实现保守预测的方式。
本申请评测指标:分别从QoE影响因素和综合QoE来对性能进行评价;其中,QoE的影响因素包括:视频码率、卡顿时间、码率切换;
为了评估综合QoE,本申请实施例采用MPC定义的QoE模型,该模型如所述公式1所示。
统计性能:图4比较了各码率选择策略在HSDPA与FCC网络上所实现的平均QoE情况,将不同算法结果以RBC(Robust Bitrate Control)为基准来进行归一化;
图5至图7以CDF的形式显示了各个算法在各个QoE影响因素上的在FCC网络数据集上的QoE影响因素上的详细表现;图8至图10以累积分布函数(Cumulative DistributionFunction,CDF)图的形式显示了各个算法在各个QoE影响因素上的在HSDPA网络数据集上的QoE影响因素上的详细表现;从算法在各个QoE影响因素上的表现从中可以看出,RBC在所有测试网络条件下都提供了最佳的综合QoE,通过将QoE优化和缓存控制相结合,RBC能够比基于优化的算法(RobustMPC和MPC)实现更少的卡顿时间,比基于缓存的方法(BBA和BOLA)在各QoE影响因素之间实现更好的平衡。
在带宽波动较大的HSDPA网络中,MPC的决策过程严重地受到预测误差的影响,MPC所选择的码率产生相当严重的卡顿,从而导致综合QoE甚至比启发式方法BBA更差。通过保守地预测带宽,RobustMPC能够在带宽预测不准确时保守地选择码率,其比MPC有更强的鲁棒性;因此,RobustMPC能够减少卡顿时间。
在FCC网络下,RobustMPC和RBC的性能接近,然而,由于RobustMPC只间接提高了缓存量的平均水平而没有控制缓存量的演化,其缓存量抖动剧烈,仍然有很大的卡顿风险。
在HSDPA网络中,卡顿仍然是RobustMPC面临的一个重要的问题。相比之下,RBC、BBA和BOLA能够在HSDPA和FCC网络中都保持低的播放卡顿率。实验结果证明了控制缓存量在提高系统抗网络干扰方面的优势。
基于真实的视频播放器和真实的吞吐量轨迹的仿真结果表明,本申请设计的方法RBC能够将最缓存量准确地控制在目标水平,能够同时实现低时延、少卡顿和高码率。
缓存量稳定性:图11和图12比较了算法在一个带宽数据集上所实现的缓存量变化的统计特性。可以看到,MPC的平均缓存量很小,因此任何的预测误差和吞吐量突发抖动都会引起卡顿。虽然RobustMPC维持了较大的缓存量,但其缓存量的波动非常剧烈,标准差很大,所以卡顿事件仍然会频繁发生。通过将缓存控制和QoE优化相结合,只有RBC能够将缓存量准确的控制在一个期望的水平上。
对预测误差的鲁棒性:为了测试预测误差对算法的影响,我们将实际网络带宽乘以高斯噪声N(1,e)来模拟带宽预测值。图13显示平均QoE随参数e的变化。正如预期,RBC几乎不受影响,而MPC和RobustMPC都会因为带宽预测偏差而遭受相当大的QoE降低。
如图14所示,基于相同的发明构思,本申请实施例还提供一种视频码率确定单元,所述装置包括吞吐量预测误差的抵消参数确定单元、缓存量确定单元、码率确定单元、视频请求单元,其中:
所述吞吐量预测误差的抵消参数确定单元1401被配置为确定用于抵消第k个视频块Fk的吞吐量预测误差的抵消参数ξ(k),所述k为正整数;
所述缓存量确定单元1402被配置为基于所述视频块Fk至第k+N-1个视频块Fk+N-1中,每个视频块的吞吐量预测值及所述抵消参数ξ(k),确定所述视频块Fk至视频块Fk+N-1中每个视频块下载结束时的缓存量预测值,所述N为大于1的正整数;
所述码率确定单元1403被配置为根据请求相邻视频块间的码率变化量的加权值,以及所述视频块Fk至视频块Fk+N-1中每个视频块下载结束时的缓存量预测值及预设的缓存量目标值的缓存预测误差,确定视频播放质量损失值,并确定所述视频播放质量损失值最小时的码率r(k);
所述视频请求单元1404被配置为以不超过所述r(k)的码率请求所述视频块Fk。
所述缓存量确定单元被配置为:
根据历史视频块第k-M个视频块Fk-M至第k-1个视频块Fk-1中每个视频块的下载速度,确定视频块Fk的吞吐量预测值所述M为大于1小于k的正整数;
根据所述视频块Fk的吞吐量预测值确定第k+1个视频块Fk+1至视频块Fk+N-1中每个视频块的吞吐量预测值。
所述缓存量确定单元被配置为:
将所述历史视频块Fk-M至视频块Fk-1中每个视频块的下载速度输入如下公式,计算确定视频块Fk的吞吐量预测值
其中,所述i为[1,M-j]中的正整数,所述j为[1,N]中的正整数,c(k-i)为第k-i个视频块Fk-i的下载速度。
所述缓存量确定单元被配置为,所述根据所述视频块Fk的吞吐量预测值确定视频块Fk+1至视频块Fk+N-1中每个视频块的吞吐量预测值,基于如下公式,包括:
其中,为第k+j个视频块Fk+j的吞吐量预测值,所述为第k+i个视频块Fk+i的吞吐量预测值。
所述码率确定单元被配置为:
将所述请求相邻视频块间的码率变化量的加权值,以及所述视频块Fk至视频块Fk+N-1中每个视频块下载结束时的缓存量预测值及预设的缓存量目标值的缓存预测误差输入如下公式,计算确定视频播放质量损失值:
其中,J为视频播放质量损失值,所述j为[1,N]中的正整数,为第k+j-1个视频块Fk+j-1下载结束时视频块的缓存量预测值,br(k+j)为视频块Fk+j-1下载结束时视频块的缓存量目标值,为视频块Fk+j-1的缓存量预测值和缓存量目标值的缓存预测误差,r(k)和r(k-1)分别为视频块Fk和第k-1个视频块Fk-1的码率,λ为切换码率的惩罚因子。
如图15所示,基于相同的发明构思,本申请实施例还提供一种电子设备,包括处理器1501、用于存储所述处理器可执行指令的存储器1502,其中,所述处理器被配置为执行如下过程:
确定用于抵消第k个视频块Fk的吞吐量预测误差的抵消参数ξ(k);所述k为正整数;
基于所述视频块Fk至第k+N-1个视频块Fk+N-1中每个视频块的吞吐量预测值及所述抵消参数ξ(k),确定所述视频块Fk至视频块Fk+N-1中每个视频块下载结束时的缓存量预测值,所述N为大于1的正整数;
根据请求相邻视频块间的码率变化量的加权值,以及所述视频块Fk至视频块Fk+N-1中每个视频块下载结束时的缓存量预测值及预设的缓存量目标值的缓存预测误差,确定视频播放质量损失值,并确定所述视频播放质量损失值最小时的码率r(k);
以不超过所述r(k)的码率请求所述视频块Fk。
所述处理器被配置为执行根据历史第k-M个视频块Fk-M至第k-1个视频块Fk-1中每个视频块的下载速度,确定视频块Fk的吞吐量预测值所述M为大于1小于k的正整数;
根据所述视频块Fk的吞吐量预测值确定第k+1个视频块Fk+1至视频块Fk+N-1中每个视频块的吞吐量预测值。
所述处理器被配置为执行将所述历史视频块Fk-M至视频块Fk-1中每个视频块的下载速度输入如下公式,计算确定视频块Fk的吞吐量预测值
其中,所述i为[1,M-j]中的正整数,所述j为[1,N]中的正整数,c(k-i)为第k-i个视频块Fk-i的下载速度。
所述处理器被配置为执行所述根据所述视频块Fk的吞吐量预测值确定第k+1个视频块Fk+1至视频块Fk+N-1中每个视频块的吞吐量预测值,基于如下公式,包括:
其中,为第k+j个视频块Fk+j的吞吐量预测值,所述为第k+i个视频块Fk+i的吞吐量预测值。
所述处理器被配置为执行根据视频块Fk至视频块Fk+N-1中每个视频块的吞吐量预测值以及所述抵消参数ξ(k),如下预设的缓存量递归式,以及视频块Fk的码率r(k)、视频块Fk至第k+j-1个视频块Fk+j-1中每个视频块的吞吐量预测值,确定视频块Fk至视频块Fk+N-1中任一视频块Fk+j-1下载结束时视频块的缓存量预测值
缓存量递归式:
其中,所述i为[1,M-j]中的正整数,所述j为[1,N]中的正整数,所述M为大于1小于k的正整数,为第k+i-1个视频块Fk+i-1的吞吐量预测值。
所述处理器被配置为执行将所述请求相邻视频块间的码率变化量的加权值,以及所述视频块Fk至视频块Fk+N-1中每个视频块下载结束时的缓存量预测值及预设的缓存量目标值的缓存预测误差输入如下公式,计算确定所述视频播放损失值:
其中,J为视频播放质量损失值,所述j为[1,N]中的正整数,为第k+j-1个视频块Fk+j-1下载结束时视频块的缓存量预测值,br(k+j)为视频块Fk+j-1下载结束时视频块的缓存量目标值,为视频块Fk+j-1的缓存量预测值和缓存量目标值的缓存预测误差,r(k)和r(k-1)分别为视频块Fk和第k-1个视频块Fk-1的码率,λ为切换码率的惩罚因子。
基于相同的发明构思,本申请实施例还提供一种包括指令的存储介质,例如包括指令的存储器,上述指令可由所述电子设备的处理器执行以完成上述方法。可选地,存储介质可以是计算机可读非易失性存储介质,例如,所述计算机可读非易失性存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
本领域技术人员在考虑说明书及实践本申请的发明后,将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化,这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的,本申请的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是,本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构,并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (10)
1.一种视频码率确定方法,其特征在于,该方法应用于基于连续编号的视频块播放视频,该方法包括:
确定用于抵消第k个视频块Fk的吞吐量预测误差的抵消参数ξ(k);所述k为正整数;
基于所述视频块Fk至第k+N-1个视频块Fk+N-1中每个视频块的吞吐量预测值及所述抵消参数ξ(k),确定所述视频块Fk至视频块Fk+N-1中每个视频块下载结束时的缓存量预测值,所述N为大于1的正整数;
根据请求相邻视频块间的码率变化量的加权值,以及所述视频块Fk至视频块Fk+N-1中每个视频块下载结束时的缓存量预测值及预设的缓存量目标值的缓存预测误差,确定视频播放质量损失值,并确定所述视频播放质量损失值最小时的码率r(k);
以不超过所述r(k)的码率请求所述视频块Fk。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定所述视频块Fk至视频块Fk+N-1中每个视频块的吞吐量预测值,包括:
根据历史第k-M个视频块Fk-M至第k-1个视频块Fk-1中每个视频块的下载速度,确定视频块Fk的吞吐量预测值所述M为大于1小于k的正整数;
根据所述视频块Fk的吞吐量预测值确定第k+1个视频块Fk+1至视频块Fk+N-1中每个视频块的吞吐量预测值。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据历史第k-M个视频块Fk-M至第k-1个视频块Fk-1中每个视频块的下载速度,确定视频块Fk的吞吐量预测值包括:
将所述历史视频块Fk-M至视频块Fk-1中每个视频块的下载速度输入如下公式,计算确定视频块Fk的吞吐量预测值
其中,所述i为[1,M-j]中的正整数,所述j为[1,N]中的正整数,c(k-i)为第k-i个视频块Fk-i的下载速度。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述视频块Fk的吞吐量预测值确定第k+1个视频块Fk+1至视频块Fk+N-1中每个视频块的吞吐量预测值,基于如下公式,包括:
其中,为第k+j个视频块Fk+j的吞吐量预测值,所述为第k+i个视频块Fk+i的吞吐量预测值。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述视频块Fk至视频块Fk+N-1中每个视频块的吞吐量预测值及所述ξ(k),确定所述视频块Fk至视频块Fk+N-1中每个视频块下载结束时的缓存量预测值,包括:
根据视频块Fk至视频块Fk+N-1中每个视频块的吞吐量预测值以及所述抵消参数ξ(k),如下预设的缓存量递归式,以及视频块Fk的码率r(k)、视频块Fk至第k+j-1个视频块Fk+j-1中每个视频块的吞吐量预测值,确定视频块Fk至视频块Fk+N-1中任一视频块Fk+j-1下载结束时视频块的缓存量预测值
缓存量递归式:
其中,所述i为[1,M-j]中的正整数,所述j为[1,N]中的正整数,所述M为大于1小于k的正整数,为第k+i-1个视频块Fk+i-1的吞吐量预测值。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据请求相邻视频块间的码率变化量的加权值,以及所述视频块Fk至视频块Fk+N-1中每个视频块下载结束时的缓存量预测值及预设的缓存量目标值的缓存预测误差,确定视频播放质量损失值,包括:
将所述请求相邻视频块间的码率变化量的加权值,以及所述视频块Fk至视频块Fk+N-1中每个视频块下载结束时的缓存量预测值及预设的缓存量目标值的缓存预测误差输入如下公式,计算确定所述视频播放损失值:
其中,J为视频播放质量损失值,所述j为[1,N]中的正整数,为第k+j-1个视频块Fk+j-1下载结束时视频块的缓存量预测值,br(k+j)为视频块Fk+j-1下载结束时视频块的缓存量目标值,为视频块Fk+j-1的缓存量预测值和缓存量目标值的缓存预测误差,r(k)和r(k-1)分别为视频块Fk和第k-1个视频块Fk-1的码率,λ为切换码率的惩罚因子。
7.一种视频码率确定装置,其特征在于,所述装置包括吞吐量预测误差的抵消参数确定单元、缓存量确定单元、码率确定单元、视频请求单元,其中:
所述吞吐量预测误差的抵消参数确定单元被配置为确定用于抵消第k个视频块Fk的吞吐量预测误差的抵消参数ξ(k),所述k为正整数;
所述缓存量确定单元被配置为基于所述视频块Fk至第k+N-1个视频块Fk+N-1中,每个视频块的吞吐量预测值及所述抵消参数ξ(k),确定所述视频块Fk至视频块Fk+N-1中每个视频块下载结束时的缓存量预测值,所述N为大于1的正整数;
所述码率确定单元被配置为根据请求相邻视频块间的码率变化量的加权值,以及所述视频块Fk至视频块Fk+N-1中每个视频块下载结束时的缓存量预测值及预设的缓存量目标值的缓存预测误差,确定视频播放质量损失值,并确定所述视频播放质量损失值最小时的码率r(k);
所述视频请求单元被配置为以不超过所述r(k)的码率请求所述视频块Fk。
8.如权利要求7所述的装置,其特征在于,所述码率确定单元被配置为:
将所述请求相邻视频块间的码率变化量的加权值,以及所述视频块Fk至视频块Fk+N-1中每个视频块下载结束时的缓存量预测值及预设的缓存量目标值的缓存预测误差输入如下公式,计算确定视频播放质量损失值:
其中,J为视频播放质量损失值,所述j为[1,N]中的正整数,为第k+j-1个视频块Fk+j-1下载结束时视频块的缓存量预测值,br(k+j)为视频块Fk+j-1下载结束时视频块的缓存量目标值,为视频块Fk+j-1的缓存量预测值和缓存量目标值的缓存预测误差,r(k)和r(k-1)分别为视频块Fk和第k-1个视频块Fk-1的码率,λ为切换码率的惩罚因子。
9.一种电子设备,其特征在于,包括处理器、用于存储所述处理器可执行指令的存储器;
其中,所述处理器被配置为执行权利要求1至6中任一项所述的视频码率确定方法。
10.一种计算机可存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述程序被处理器执行时实现如权利要求1~6中任一项所述的视频码率确定方法。
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