CN114090236A - 一种多媒体生产任务处理方法、装置、电子设备和介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种多媒体生产任务处理方法、装置、电子设备和介质，包括：在对待提交的多媒体生产任务进行处理之前，获取用户输入的处理所述多媒体生产任务的第一参数信息和期望完成时间信息；将所述第一参数信息和所述期望完成时间信息输入预设模型，得到针对所述多媒体生产任务的第一预计完成时间信息；根据所述第一预计完成时间信息确定对所述多媒体生产任务配置的生产资源，并生成对应的资源配置建议；当采用所述资源配置建议提交所述多媒体生产任务时，则按照所述生产资源对所述多媒体生产任务进行处理。根据本发明实施例，在保证了多媒体生产任务按照时限要求完成的同时，可以为更加紧急的多媒体生产任务出让生产资源。

Description

一种多媒体生产任务处理方法、装置、电子设备和介质

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种多媒体生产任务处理方法、一种多媒体生产任务处理装置、一种电子设备和一种计算机可读存储介质。

背景技术

对多媒体数据进行处理，例如对视频数据进行转码或者渲染的过程中，编辑人员在生产系统提交生产任务后，由于需要处理的数据量大，存在资源分配以及处理效率的问题，当前无法预知生产任务的最终完成时间，导致影响后续工作进度及工作安排。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种多媒体生产任务处理方法和相应的一种多媒体生产任务处理装置、一种电子设备、以及一种计算机可读存储介质。

本发明实施例公开了一种多媒体生产任务处理方法，所述方法包括：

在对待提交的多媒体生产任务进行处理之前，获取用户输入的处理所述多媒体生产任务的第一参数信息和期望完成时间信息；所述第一参数信息为目标多媒体数据所需具有的目标参数信息；所述目标多媒体数据由多媒体生产任务中初始的多媒体数据转化生成；

将所述第一参数信息和所述期望完成时间信息输入预设模型，得到针对所述多媒体生产任务的第一预计完成时间信息；

根据所述第一预计完成时间信息确定对所述多媒体生产任务配置的生产资源，并生成对应的资源配置建议；

当采用所述资源配置建议提交所述多媒体生产任务时，则按照所述生产资源对所述多媒体生产任务进行处理。

可选地，所述将所述第一参数信息和所述期望完成时间信息输入预设模型，得到针对所述多媒体生产任务的第一预计完成时间信息，包括：

获取至少一个预设优先级参数信息；所述预设优先级参数信息对应预设生产资源；

将所述至少一个预设优先级参数信息，所述第一参数信息和所述期望完成时间信息输入预设模型，得到针对所述多媒体生产任务的，与所述至少一个预设优先级参数信息对应的第一预计完成时间信息。

可选地，所述根据所述第一预计完成时间信息确定对所述多媒体生产任务配置的生产资源，包括：

根据所述第一预计完成时间信息，从所述至少一个预设优先级参数信息中确定处理所述多媒体生产任务所采用的目标优先级参数信息；

将与所述目标优先级参数信息对应的目标生产资源确定为对所述多媒体生产任务配置的生产资源。

可选地，所述根据所述第一预计完成时间信息，从所述至少一个预设优先级参数信息中确定处理所述多媒体生产任务所采用的目标优先级参数信息，包括：

分别计算所述第一预计完成时间信息与所述期望完成时间信息的时间差值；

将与所述期望完成时间信息的所述时间差值最少的第一预计完成时间信息确定为目标第一预计完成时间信息；

将与所述目标第一预计完成时间信息对应的所述预设优先级参数信息确定为处理所述多媒体生产任务所采用的目标优先级参数信息。

可选地，所述预设模型通过以下方式进行训练：

获取耗时训练数据；所述耗时训练数据包括处理用于训练的多媒体生产任务的第二参数信息和对应的任务完成时间信息；

采用所述耗时训练数据训练模型中的调节参数，得到对应的所述预设模型。

可选地，所述方法还包括：

更新所述耗时训练数据；

若采用更新后的耗时训练数据训练得到的模型的均方误差值满足预设的阈值条件，则将所述采用更新后的耗时训练数据训练得到的模型更新为所述预设模型。

可选地，所述方法还包括：

响应于用户对处理中的当前多媒体生产任务的完成时间查看请求，调用所述预设模型确定针对所述当前多媒体生产任务的第二预计完成时间信息；

向用户展示所述第二预计完成时间信息。

本发明实施例还公开了一种多媒体生产任务处理装置，所述装置包括：

第一获取模块，用于在对待提交的多媒体生产任务进行处理之前，获取用户输入的处理所述多媒体生产任务的第一参数信息和期望完成时间信息；所述第一参数信息为目标多媒体数据所需具有的目标参数信息；所述目标多媒体数据由多媒体生产任务中初始的多媒体数据转化生成；

输入模块，用于将所述第一参数信息和所述期望完成时间信息输入预设模型，得到针对所述多媒体生产任务的第一预计完成时间信息；

确定模块，用于根据所述第一预计完成时间信息确定对所述多媒体生产任务配置的生产资源，并生成对应的资源配置建议；

处理模块，用于当采用所述资源配置建议提交所述多媒体生产任务时，则按照所述生产资源对所述多媒体生产任务进行处理。

可选地，所述输入模块，包括：

获取子模块，用于获取至少一个预设优先级参数信息；所述预设优先级参数信息对应预设生产资源；

输入子模块，用于将所述至少一个预设优先级参数信息，所述第一参数信息和所述期望完成时间信息输入预设模型，得到针对所述多媒体生产任务的，与所述至少一个预设优先级参数信息对应的第一预计完成时间信息。

可选地，所述确定模块，包括：

第一确定子模块，用于根据所述第一预计完成时间信息，从所述至少一个预设优先级参数信息中确定处理所述多媒体生产任务所采用的目标优先级参数信息；

第二确定子模块，用于将与所述目标优先级参数信息对应的目标生产资源确定为对所述多媒体生产任务配置的生产资源。

可选地，所述第一确定子模块，包括：

计算单元，用于分别计算所述第一预计完成时间信息与所述期望完成时间信息的时间差值；

第一确定单元，用于将与所述期望完成时间信息的所述时间差值最少的第一预计完成时间信息确定为目标第一预计完成时间信息；

第二确定单元，用于将与所述目标第一预计完成时间信息对应的所述预设优先级参数信息确定为处理所述多媒体生产任务所采用的目标优先级参数信息。

可选地，所述预设模型通过以下方式进行训练：

第二获取模块，用于获取耗时训练数据；所述耗时训练数据包括处理用于训练的多媒体生产任务的第二参数信息和对应的任务完成时间信息；

训练模块，用于采用所述耗时训练数据训练模型中的调节参数，得到对应的所述预设模型。

可选地，所述装置还包括：

第一更新模块，用于更新所述耗时训练数据；

第二更新模块，用于若采用更新后的耗时训练数据训练得到的模型的均方误差值满足预设的阈值条件，则将所述采用更新后的耗时训练数据训练得到的模型更新为所述预设模型。

可选地，所述装置还包括：

调用模块，用于响应于用户对处理中的当前多媒体生产任务的完成时间查看请求，调用所述预设模型确定针对所述当前多媒体生产任务的第二预计完成时间信息；

展示模块，用于向用户展示所述第二预计完成时间信息。

本发明实施例还公开了一种电子设备，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上所述的一种多媒体生产任务处理方法的步骤。

本发明实施例还公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的一种多媒体生产任务处理方法的步骤。

本发明实施例包括以下优点：

在本发明实施例中，在对多媒体生产任务处理前，可以先采用用户输入的第一参数信息和期望完成时间信息通过预设模型预测该多媒体生产任务的预计完成时间，并生成对应的资源配置建议辅助用户提交任务。通过采用上述方式，在保证了多媒体生产任务按照时限要求完成的同时，可以为更加紧急的多媒体生产任务出让生产资源，避免由于生产资源紧缺导致的任务超时问题。

附图说明

图1是本发明实施例的一种多媒体生产任务处理方法的步骤流程图；

图2是本发明实施例的另一种多媒体生产任务处理方法的步骤流程图；

图3是一种视频转码任务的耗时训练数据的示意图；

图4是一种预设模型的训练、部署和更新流程示意图；

图5是本发明实施例的一种多媒体生产任务处理方法的流程图；

图6是本发明实施例的一种多媒体生产任务处理装置的结构框图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在多媒体数据的生产环境中，编辑人员在提交多媒体生产任务时，由于生产系统的生产资源有限，对于大量的多媒体生产任务，无法知道任务处理最终的完成时间，从而影响后续任务处理或者安排。

本发明实施例的核心构思之一在于，在对多媒体生产任务处理前，可以先采用用户输入的第一参数信息和期望完成时间信息通过预设模型预测该多媒体生产任务的预计完成时间，并生成对应的资源配置建议辅助用户提交任务。通过采用上述方式，在保证了多媒体生产任务按照时限要求完成的同时，可以为更加紧急的多媒体生产任务出让生产资源，避免由于生产资源紧缺导致的任务超时问题。

参照图1，示出了本发明实施例的一种多媒体生产任务处理方法的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：

步骤101，在对待提交的多媒体生产任务进行处理之前，获取用户输入的处理所述多媒体生产任务的第一参数信息和期望完成时间信息。

其中，第一参数信息为执行多媒体生产任务，将多媒体生产任务对应的多媒体数据转化为目标多媒体数据后，目标多媒体数据所需具有的目标参数信息。也就是说，第一参数信息为目标多媒体数据所需具有的目标参数信息，目标多媒体数据由多媒体生产任务中初始的多媒体数据转化生成。

在本发明实施例中，多媒体生产任务可以是音视频生产任务，其中，视频生产任务可以是视频转码任务、视频渲染任务等；音频生产任务可以是音频格式转换任务、字幕生成任务等。多媒体生产任务可以为各类音视频生产任务，对此，本发明实施例不加以具体限制。

在本发明实施例中，多媒体生产任务可以是在一个生产系统中执行的，当在生产系统提交多媒体生产任务时，开始对该多媒体生产任务进行处理。在本实施例中，用户可以在生产系统中输入处理多媒体生产任务的第一参数信息，第一参数信息为将当前的多媒体数据转化为目标多媒体数据，目标多媒体数据具有的参数信息。例如，当前有一个视频转码任务，当前视频数据的码率为A1，目标视频数据的码率为A2，则A2为用户输入的第一参数信息。第一参数信息根据多媒体任务的不同而不同，第一参数信息可以为视频码率信息，播放平台信息，清晰度信息，视频加密信息等视频属性信息中的一个或多个，也可以为音频格式信息、声道信息等音频属性信息中的一个或多个。

用户还可以在生产系统中输入处理多媒体生产任务的期望完成时间信息，期望完成时间信息可以是根据用户实际工作需要进行设置的。

步骤102，将所述第一参数信息和所述期望完成时间信息输入预设模型，得到针对所述多媒体生产任务的第一预计完成时间信息。

在本发明实施例中，建立预设模型，预设模型可以用于根据用户输入的第一参数信息和期望完成时间信息确定多媒体生产任务的预计完成时间。其中，第一预计完成时间信息可以是满足期望完成时间信息对应的时限要求的。

在一种示例中，预设模型可以是回归模型，回归模型可以是通过对大量的多媒体生产任务数据进行训练后得到的。优选地，可以对各种类型的多媒体生产任务数据按照类别分别进行训练，以提高模型的预测精度。

步骤103，根据所述第一预计完成时间信息确定对所述多媒体生产任务配置的生产资源，并生成对应的资源配置建议。

在本发明实施例中，在采用预设模型预测得到针对多媒体生产任务的第一预计完成时间信息后，可以根据第一预计完成时间信息对生产系统中的生产资源进行分配。生产资源的分配可以包括对占用通道资源、集群资源等资源进行分配。对于同一个多媒体生产任务，分配的生产资源越多，所需花费的任务处理完成时间越少。生产系统中的生产资源是有限的，本发明可以根据多媒体生产任务的预计完成时间确定生产资源的分配。在一种示例中，对于多个待提交的多媒体生产任务，可以采用预设模型预测得到对应的多个第一预计完成时间信息，按照时间先后顺序分配生产资源。

在本发明实施例中，确定对多媒体生产任务配置的生产资源后，可以生成对应的资源配置建议，并向用户展示该资源配置建议。在一种示例中，可以通过弹框显示资源配置建议。

步骤104，当采用所述资源配置建议提交所述多媒体生产任务时，则按照所述生产资源对所述多媒体生产任务进行处理。

在本发明实施例中，用户可以确定是否采用资源配置建议，若确定采用，则按照资源配置建议中的生产资源对多媒体生产任务进行处理。在一种示例中，可以在生产系统采用资源配置建议提交多媒体生产任务，在任务提交后，即可以按照建议中的生产资源对该多媒体生产任务进行处理。

综上，在本发明实施例中，在对多媒体生产任务处理前，可以先采用用户输入的第一参数信息和期望完成时间信息通过预设模型预测该多媒体生产任务的预计完成时间，并生成对应的资源配置建议辅助用户提交任务。通过采用上述方式，在保证了多媒体生产任务按照时限要求完成的同时，可以为更加紧急的多媒体生产任务出让生产资源，避免由于生产资源紧缺导致的任务超时问题。

参照图2，示出了本发明实施例的另一种多媒体生产任务处理方法的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：

步骤201，在对待提交的多媒体生产任务进行处理之前，获取用户输入的处理所述多媒体生产任务的第一参数信息和期望完成时间信息。

其中，第一参数信息为执行多媒体生产任务，将多媒体生产任务对应的多媒体数据转化为目标多媒体数据后，目标多媒体数据所需具有的目标参数信息。也就是说，第一参数信息为目标多媒体数据所需具有的目标参数信息，目标多媒体数据由多媒体生产任务中初始的多媒体数据转化生成。

在本发明实施例中，多媒体生产任务可以是音视频生产任务。多媒体生产任务可以是在一个生产系统中执行的，用户可以在生产系统中输入处理多媒体生产任务的第一参数信息和期望完成时间信息。其中，第一参数信息可以为视频属性信息或者音频属性信息中的一个或多个。

步骤202，获取至少一个预设优先级参数信息。

其中，预设优先级参数信息对应预设生产资源。

在本发明实施例中，生产系统中设置有至少一个预设优先级参数信息，例如，在生产系统中可以设置有三个优先级，分别为高优先级，中优先级和低优先级。不同优先级对应不同的生产资源。可以假设高优先级对应的生产资源为A1，中优先级对应的生产资源为A2，低优先级对应的生产资源为A3，优先级越高，可以使用的生产资源越多，即可以设定A1大于A2，A2大于A3。

在本发明实施例中，可以获取生产系统中所有的预设优先级参数信息。

步骤203，将所述至少一个预设优先级参数信息，所述第一参数信息和所述期望完成时间信息输入预设模型，得到针对所述多媒体生产任务的，与所述至少一个预设优先级参数信息对应的第一预计完成时间信息。

在本发明实施例中，针对不同的预设优先级参数信息，分别调用预设模型预测多媒体生产任务的预计完成时间。例如，若有三个优先级参数信息，分别调用预设模型预测多媒体生产任务的完成时间，对应得到三个第一预计完成时间信息。

在一种示例中，预设模型可以通过以下方式进行训练：

获取耗时训练数据；所述耗时训练数据包括处理用于训练的多媒体生产任务的第二参数信息和对应的任务完成时间信息；采用所述耗时训练数据训练模型中的调节参数，得到对应的所述预设模型。

在本发明实施例中，可以采用大量的耗时训练数据进行模型训练。耗时训练数据可以包括第二参数信息和任务完成时间信息。第二参数信息为执行用于训练的多媒体生产任务，将用于训练的多媒体生产任务对应的多媒体数据转化为目标多媒体数据后，目标多媒体数据所需具有的目标参数信息。任务完成时间信息可以为用于训练的多媒体生产任务的任务执行完成时间。第二参数信息可以是多媒体数据的特征参数中的一种或多种。

由于多媒体生产任务对应的要处理的多媒体数据的特征参数的类别较多，因此，可以采用GBDT算法(Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升树)，使用开源的XGBoost框架，对获取的耗时训练数据进行训练以训练模型中的调节参数得到所需的预设模型。

参照图3所示为一种视频转码任务的耗时训练数据的示意图。视频转码任务对应的视频数据的视频特征参数可以有：任务名称、节目时长、频道、码流、帧率、转码方式、节目类型、编码方式、色彩范围等。根据需要可以从中选取相应的特征参数用于模型训练。耗时训练数据中的任务完成时间可以包括排队时长、转码时长、分发时长和确定时长四个阶段。其中，排队时长可以是执行任务前还有其他未开始执行的任务，受限于资源的使用情况，需要排队的时长。转码时长可以是转码阶段的执行时间。分发时长可以是将转码完成后的视频数据分发所用的时间。确认时长可以是用户进行质量审核等操作消耗的时间。采用图3所示的耗时训练数据训练得到的模型进行预测时，可以将各个阶段的时长都进行预测，还可以预测一个总时长。即，对于一个多媒体生产任务可以分阶段进行时长预测。

需要说明的是，上述提及的耗时训练数据只是其中一种训练数据，本领域技术人员还可以采用其他的耗时训练数据进行模型训练，对此，本发明实施例不加以具体限制。

在一种示例中，预设模型可以通过以下方式进行更新：

更新所述耗时训练数据；若采用更新后的耗时训练数据训练得到的模型的均方误差值满足预设的阈值条件，则将所述采用更新后的耗时训练数据训练得到的模型更新为所述预设模型。

在本发明实施例中，可以对预设模型进行更新，通过更新耗时训练数据，并采用更新后的耗时训练数据训练模型后，可以在测试集上检测新模型的MSE(Mean Square Error，均方误差)，当满足预设的阈值条件则采用新模型替换旧模型。

在一种优选的实施例中，可以将预设模型部署于预设服务中，通过将预设模型部署于线上，采用GRPC(Google Remote Procedure Call，远程过程调用)部署预设服务，可以实时响应用户针对多媒体生产任务的完成时间预测请求。

参照图4所示为一种预设模型的训练、部署和更新流程示意图，通过收集已执行完成的多媒体生产任务的特征参数、耗时数据，整理为可以用于训练的耗时训练数据，对耗时训练数据进行训练得到耗时预估模型(预设模型)，并将该耗时预估模型部署于GRPC预测服务中。通过计算MSE判断是否对模型进行更新。

步骤204，根据所述第一预计完成时间信息确定对所述多媒体生产任务配置的生产资源，并生成对应的资源配置建议。

在本发明实施例中，可以根据第一预计完成时间信息对生产系统中的生产资源进行分配，并生成对应的资源配置建议。

针对步骤204，对多媒体生产任务分配生产资源，具体可以执行以下步骤：

子步骤S11，根据所述第一预计完成时间信息，从所述至少一个预设优先级参数信息中确定处理所述多媒体生产任务所采用的目标优先级参数信息。

在本发明实施例中，根据获取到的第一预计完成时间信息，从至少一个预设优先级参数信息中确定目标优先级参数信息。

针对子步骤S11，具体可以执行以下步骤：

分别计算所述第一预计完成时间信息与所述期望完成时间信息的时间差值；将与所述期望完成时间信息的所述时间差值最少的第一预计完成时间信息确定为目标第一预计完成时间信息；将与所述目标第一预计完成时间信息对应的所述预设优先级参数信息确定为处理所述多媒体生产任务所采用的目标优先级参数信息。

在本发明实施例中，可以计算时间差值，将与期望完成时间信息的时间差值最少的第一预计完成时间信息作为目标第一预计完成时间信息，并确定对应的目标优先级参数信息。

子步骤S12，将与所述目标优先级参数信息对应的目标生产资源确定为对所述多媒体生产任务配置的生产资源。

根据对应关系，确定与目标优先级参数信息对应的目标生产资源。

在本发明实施例中，资源配置建议可以是优先级参数设置建议，可以向用户展示优先级参数设置建议。

步骤205，当采用所述资源配置建议提交所述多媒体生产任务时，则按照所述生产资源对所述多媒体生产任务进行处理。

当用户采用优先级参数设置建议提交多媒体生产任务时，则按照该优先级参数设置建议中的目标优先级参数信息对应的目标生产资源对多媒体生产任务进行处理。

在本发明实施例中，还可以采用预设模型对处理中的当前多媒体生产任务的完成时间进行预测，具体的可以执行以下步骤：

响应于用户对处理中的当前多媒体生产任务的完成时间查看请求，调用所述预设模型确定针对所述当前多媒体生产任务的第二预计完成时间信息；向用户展示所述第二预计完成时间信息。

在本发明实施例中，对于处理中的当前多媒体生产任务，也可以通过调用预设模型预测第二预计完成时间信息。即可以对提交后的多媒体生产任务预测剩余完成时间。

为了使本领域的技术人员能够更好地理解本发明实施例步骤201至步骤205，下面通过一个例子加以说明：

参照图5所示为本发明实施例的一种多媒体生产任务处理方法的流程图。具体流程如下：

1、预设模型部署于GRPC预测服务中；

2、对于正在执行的多媒体生产任务，可以调用该GRPC预测服务中的预设模型预测该任务对应的完成时间，并通过可视化方式向用户展示；

3、对于待提交的多媒体生产任务，对于不同的优先级参数，分别调用预设模型预测完成时间，得到与多个优先级参数对应的多个预计完成时间，与期望完成时间进行比较后，生成对应的优先级参数设置建议，从而辅助用户提交任务。

综上，在本发明实施例中，在对多媒体生产任务处理前，可以先采用用户输入的第一参数信息和期望完成时间信息通过预设模型预测该多媒体生产任务的预计完成时间，并生成对应的资源配置建议辅助用户提交任务。通过采用上述方式，在保证了多媒体生产任务按照时限要求完成的同时，可以为更加紧急的多媒体生产任务出让生产资源，避免由于生产资源紧缺导致的任务超时问题。通过训练耗时训练数据，使用机器学习算法训练得到预设模型，对于已提交的多媒体生产任务，可以调用模型预测其完成时长，并通过可视化方式展示给用户；对于待提交的多媒体生产任务，根据执行任务的必要参数以及期望完成时间，使用模型自动计算满足时限要求的可选优先级参数，辅助编辑人员提交任务，可以充分利用生产资源。

需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。

参照图6，示出了本发明实施例的一种多媒体生产任务处理装置的结构框图，具体可以包括如下模块：

第一获取模块601，用于在对待提交的多媒体生产任务进行处理之前，获取用户输入的处理所述多媒体生产任务的第一参数信息和期望完成时间信息；所述第一参数信息为目标多媒体数据所需具有的目标参数信息；所述目标多媒体数据由多媒体生产任务中初始的多媒体数据转化生成；

输入模块602，用于将所述第一参数信息和所述期望完成时间信息输入预设模型，得到针对所述多媒体生产任务的第一预计完成时间信息；

确定模块603，用于根据所述第一预计完成时间信息确定对所述多媒体生产任务配置的生产资源，并生成对应的资源配置建议；

处理模块604，用于当采用所述资源配置建议提交所述多媒体生产任务时，则按照所述生产资源对所述多媒体生产任务进行处理。

在本发明实施例中，所述输入模块，包括：

获取子模块，用于获取至少一个预设优先级参数信息；所述预设优先级参数信息对应预设生产资源；

输入子模块，用于将所述至少一个预设优先级参数信息，所述第一参数信息和所述期望完成时间信息输入预设模型，得到针对所述多媒体生产任务的，与所述至少一个预设优先级参数信息对应的第一预计完成时间信息。

在本发明实施例中，所述确定模块，包括：

第一确定子模块，用于根据所述第一预计完成时间信息，从所述至少一个预设优先级参数信息中确定处理所述多媒体生产任务所采用的目标优先级参数信息；

第二确定子模块，用于将与所述目标优先级参数信息对应的目标生产资源确定为对所述多媒体生产任务配置的生产资源。

在本发明实施例中，所述第一确定子模块，包括：

计算单元，用于分别计算所述第一预计完成时间信息与所述期望完成时间信息的时间差值；

第一确定单元，用于将与所述期望完成时间信息的所述时间差值最少的第一预计完成时间信息确定为目标第一预计完成时间信息；

第二确定单元，用于将与所述目标第一预计完成时间信息对应的所述预设优先级参数信息确定为处理所述多媒体生产任务所采用的目标优先级参数信息。

在本发明实施例中，所述预设模型通过以下方式进行训练：

第二获取模块，用于获取耗时训练数据；所述耗时训练数据包括处理用于训练的多媒体生产任务的第二参数信息和对应的任务完成时间信息；

训练模块，用于采用所述耗时训练数据训练模型中的调节参数，得到对应的所述预设模型。

在本发明实施例中，所述装置还包括：

第一更新模块，用于更新所述耗时训练数据；

第二更新模块，用于若采用更新后的耗时训练数据训练得到的模型的均方误差值满足预设的阈值条件，则将所述采用更新后的耗时训练数据训练得到的模型更新为所述预设模型。

在本发明实施例中，所述装置还包括：

调用模块，用于响应于用户对处理中的当前多媒体生产任务的完成时间查看请求，调用所述预设模型确定针对所述当前多媒体生产任务的第二预计完成时间信息；

展示模块，用于向用户展示所述第二预计完成时间信息。

综上，在本发明实施例中，在对多媒体生产任务处理前，可以先采用用户输入的第一参数信息和期望完成时间信息通过预设模型预测该多媒体生产任务的预计完成时间，并生成对应的资源配置建议辅助用户提交任务。通过采用上述方式，在保证了多媒体生产任务按照时限要求完成的同时，可以为更加紧急的多媒体生产任务出让生产资源，避免由于生产资源紧缺导致的任务超时问题。通过训练耗时训练数据，使用机器学习算法训练得到预设模型，对于已提交的多媒体生产任务，可以调用模型预测其完成时长，并通过可视化方式展示给用户；对于待提交的多媒体生产任务，根据执行任务的必要参数以及期望完成时间，使用模型自动计算满足时限要求的可选优先级参数，辅助编辑人员提交任务，可以充分利用生产资源。

对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本发明实施例还提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述一种多媒体生产任务处理方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述一种多媒体生产任务处理方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。

以上对本发明所提供的一种多媒体生产任务处理方法、一种多媒体生产任务处理装置、一种电子设备和一种计算机可读存储介质，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种多媒体生产任务处理方法，其特征在于，所述方法包括：

在对待提交的多媒体生产任务进行处理之前，获取用户输入的处理所述多媒体生产任务的第一参数信息和期望完成时间信息；所述第一参数信息为目标多媒体数据所需具有的目标参数信息；所述目标多媒体数据由多媒体生产任务中初始的多媒体数据转化生成；

将所述第一参数信息和所述期望完成时间信息输入预设模型，得到针对所述多媒体生产任务的第一预计完成时间信息；

根据所述第一预计完成时间信息确定对所述多媒体生产任务配置的生产资源，并生成对应的资源配置建议；

当采用所述资源配置建议提交所述多媒体生产任务时，则按照所述生产资源对所述多媒体生产任务进行处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一参数信息和所述期望完成时间信息输入预设模型，得到针对所述多媒体生产任务的第一预计完成时间信息，包括：

获取至少一个预设优先级参数信息；所述预设优先级参数信息对应预设生产资源；

将所述至少一个预设优先级参数信息，所述第一参数信息和所述期望完成时间信息输入预设模型，得到针对所述多媒体生产任务的，与所述至少一个预设优先级参数信息对应的第一预计完成时间信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一预计完成时间信息确定对所述多媒体生产任务配置的生产资源，包括：

根据所述第一预计完成时间信息，从所述至少一个预设优先级参数信息中确定处理所述多媒体生产任务所采用的目标优先级参数信息；

将与所述目标优先级参数信息对应的目标生产资源确定为对所述多媒体生产任务配置的生产资源。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一预计完成时间信息，从所述至少一个预设优先级参数信息中确定处理所述多媒体生产任务所采用的目标优先级参数信息，包括：

分别计算所述第一预计完成时间信息与所述期望完成时间信息的时间差值；

将与所述期望完成时间信息的所述时间差值最少的第一预计完成时间信息确定为目标第一预计完成时间信息；

将与所述目标第一预计完成时间信息对应的所述预设优先级参数信息确定为处理所述多媒体生产任务所采用的目标优先级参数信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设模型通过以下方式进行训练：

获取耗时训练数据；所述耗时训练数据包括处理用于训练的多媒体生产任务的第二参数信息和对应的任务完成时间信息；

采用所述耗时训练数据训练模型中的调节参数，得到对应的所述预设模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

更新所述耗时训练数据；

若采用更新后的耗时训练数据训练得到的模型的均方误差值满足预设的阈值条件，则将所述采用更新后的耗时训练数据训练得到的模型更新为所述预设模型。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

响应于用户对处理中的当前多媒体生产任务的完成时间查看请求，调用所述预设模型确定针对所述当前多媒体生产任务的第二预计完成时间信息；

向用户展示所述第二预计完成时间信息。

8.一种多媒体生产任务处理装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取模块，用于在对待提交的多媒体生产任务进行处理之前，获取用户输入的处理所述多媒体生产任务的第一参数信息和期望完成时间信息；所述第一参数信息为目标多媒体数据所需具有的目标参数信息；所述目标多媒体数据由多媒体生产任务中初始的多媒体数据转化生成；

输入模块，用于将所述第一参数信息和所述期望完成时间信息输入预设模型，得到针对所述多媒体生产任务的第一预计完成时间信息；

确定模块，用于根据所述第一预计完成时间信息确定对所述多媒体生产任务配置的生产资源，并生成对应的资源配置建议；

处理模块，用于当采用所述资源配置建议提交所述多媒体生产任务时，则按照所述生产资源对所述多媒体生产任务进行处理。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的一种多媒体生产任务处理方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的一种多媒体生产任务处理方法的步骤。

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