CN115037986B - 视频的自适应播放方法及设备 - Google Patents

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Abstract

本公开实施例提供一种视频的自适应播放方法及设备，该方法包括：接收对目标视频的播放指令；响应于该播放指令，根据第一码率播放目标视频；该第一码率是通过以下步骤确定的：采用一网速预测算法预测得到第一网络速度；获取该网速预测算法对应的码率预测模型，该码率预测模型用于表示在切换至该网速预测算法之前的历史性能参数下，该网速预测算法预测的网络速度和码率之间的映射关系；通过该码率预测模型确定第一网络速度对应的第一码率。本公开实施例可以针对不同的网速预测算法采用不同的码率预测模型，保证切换网速预测算法后的性能参数与切换前的历史性能参数保持一致，有助于避免切换网速预测算法后视频播放性能变差。

Description

视频的自适应播放方法及设备
技术领域
本公开实施例涉及视频处理技术领域，尤其涉及一种视频的自适应播放方法及设备。
背景技术
随着终端设备的功能越来越强大，人们对终端设备的使用日益广泛。人们在使用终端设备的过程中可以在线播放视频，在线播放视频时视频的码率(也可称为清晰度)直接影响视频播放的效果。通常情况下，码率越大时，视频播放的效果越好。用户可以在在线播放视频之前，选取视频的码率或自适应播放。
在上述视频的自适应播放过程中，如何保证视频播放性能是亟需解决的问题。
发明内容
本公开实施例提供一种视频的自适应播放方法及设备，以提高视频播放性能。
第一方面，本公开实施例提供一种视频的自适应播放方法，包括：
接收对目标视频的播放指令；
响应于所述播放指令，根据第一码率播放所述目标视频；
其中，所述第一码率是通过以下步骤确定的：
采用一网速预测算法预测得到第一网络速度；
获取所述网速预测算法对应的码率预测模型，所述码率预测模型用于表示在切换至所述网速预测算法之前的历史性能参数下，所述网速预测算法预测的网络速度和码率之间的映射关系；
通过所述码率预测模型确定所述第一网络速度对应的第一码率。
第二方面，本公开实施例提供一种码率预测模型的生成方法，包括：
获取至少两个视频播放记录，该视频播放记录中包括播放一视频时的第二码率、采用一网速预测算法预测的播放视频时的第二网络速度和至少一个视频的播放参数；
针对至少一个网络速度区间，根据至少一个目标视频播放记录中的播放参数，确定在每个网络速度区间下第二码率对应的性能参数，该目标视频播放记录中的第二网络速度在网络速度区间内；
根据每个网络速度区间下第二码率对应的性能参数，确定在切换至网速预测算法之前的历史性能参数下，每个网络速度区间对应的第二码率；
根据至少一个网络速度区间和分别对应的第二码率，确定网速预测算法对应的码率预测模型，该码率预测模型用于表示在该历史性能参数下，网速预测算法预测的网络速度和码率之间的映射关系。
第三方面，本公开实施例提供一种终端设备，包括：
播放指令接收模块，用于接收对目标视频的播放指令；
目标视频播放模块，用于响应于所述播放指令，根据第一码率播放所述目标视频；
其中，所述第一码率是通过以下模块确定的：
网络速度预测模块，用于采用一网速预测算法预测得到第一网络速度；
码率预测模型获取模块，用于获取所述网速预测算法对应的码率预测模型，所述码率预测模型用于表示在切换至所述网速预测算法之前的历史性能参数下，所述网速预测算法预测的网络速度和码率之间的映射关系；
第一码率确定模块，用于通过所述码率预测模型确定所述第一网络速度对应的第一码率。
第四方面，本公开实施例提供一种服务器，包括：
视频播放记录获取模块，用于获取至少两个视频播放记录，该视频播放记录中包括播放一视频时的第二码率、采用一网速预测算法预测的播放视频时的第二网络速度和至少一个视频的播放参数；
性能参数确定模块，用于针对至少一个网络速度区间，根据至少一个目标视频播放记录中的播放参数，确定在每个网络速度区间下第二码率对应的性能参数，该目标视频播放记录中的第二网络速度在网络速度区间内；
第二码率确定模块，用于根据每个网络速度区间下第二码率对应的性能参数，确定在切换至网速预测算法之前的历史性能参数下，每个网络速度区间对应的第二码率；
码率预测模型确定模块，用于根据至少一个网络速度区间和分别对应的第二码率，确定网速预测算法对应的码率预测模型，该码率预测模型用于表示在历史性能参数下，网速预测算法预测的网络速度和码率之间的映射关系。
第五方面，本公开实施例提供一种终端设备，包括：至少一个处理器和存储器；
所述存储器存储计算机执行指令；
所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述终端设备实现如上第一方面所述的方法。
第六方面，本公开实施例提供一种服务器，包括：至少一个处理器和存储器；
所述存储器存储计算机执行指令；
所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述服务器实现如上第二方面所述的方法。
第七方面，本公开实施例提供了一种视频的自适应播放系统，包括：第三方面或第五方面所述的终端设备、和第四方面或第六方面所述的服务器。
第八方面，本公开实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，使计算设备实现如上述第一方面或第二方面所述的方法。
第九方面，本公开实施例提供一种计算机程序，所述计算机程序用于实现如上述第一方面或第二方面所述的方法。
本实施例提供的视频的自适应播放方法及设备，该方法包括：接收对目标视频的播放指令；响应于该播放指令，根据第一码率播放目标视频；其中，该第一码率是通过以下步骤确定的：采用一网速预测算法预测得到第一网络速度；获取网速预测算法对应的码率预测模型，该码率预测模型用于表示在切换至该网速预测算法之前的历史性能参数下，该网速预测算法预测的网络速度和码率之间的映射关系；通过该码率预测模型确定第一网络速度对应的第一码率。本公开实施例可以针对不同的网速预测算法采用不同的码率预测模型，保证切换网速预测算法后的性能参数与切换前的历史性能参数保持一致，有助于避免切换网速预测算法后视频播放性能变差。
附图说明
为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，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示例性示出了本公开实施例提供的一种在线视频播放场景的示意图；
图2示例性示出了本公开实施例提供的一种视频的自适应播放方法的步骤流程图；
图3示例性示出了本公开实施例提供的一种码率预测模型的生成方法的步骤流程图；
图4示例性示出了本公开实施例提供的一种多项式拟合的码率预测模型的示意图；
图5示例性示出了本公开实施例提供的一种终端设备的结构示意图；
图6示例性示出了本公开实施例提供的一种服务器的结构示意图；
图7示例性示出了本公开实施例提供的一种电子设备的结构框图；
图8示例性示出了本公开实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
本公开实施例可以应用于在线视频播放场景中。视频存储在服务器中，一个或多个客户端可以访问服务器以从服务器中获取视频，获取到的视频可以在客户端上进行播放。图1示例性示出了本公开实施例提供的一种在线视频播放场景的示意图。图1示例性的给出了一个服务器和四个客户端：CT1(client1)、CT2、CT3和CT4，CT1、CT2、CT3和CT4为安装于不同终端设备的应用程序。当客户端上的一视频标识被点击时，该客户端从服务器中获取视频以播放。例如，当CT1上的一视频标识被点击时，CT1从服务器中获取视频。当然，图1中的CT1、CT2、CT3、CT4中的至少两个客户端可以在同一时间从服务器中获取同一视频或不同视频，也可以在不同时间从服务器中获取同一视频或不同视频。
上述在线视频播放场景中，用户可以在在线播放视频之前，选取视频的码率或自适应播放。在用户选取视频的码率之后，客户端以该码率从服务器中加载视频，并将加载的视频进行播放。在用户选取自适应播放之后，终端设备可以进行如下主要步骤：首先，预测终端设备的网络速度；然后，根据预设码率预测模型确定该网络速度对应的目标码率；最后，以该目标码率加载该视频并播放。其中，码率预测模型用于表示网络速度和目标码率之间的对应关系。
可以看出，上述自适应播放过程中，针对不同的网速预测算法采用的预设码率预测模型相同。而实际应用中，网速预测算法存在准确度不同的问题，导致不同的网速预测算法对同一终端设备在同一时刻预测的网络速度可能不同。如此，在某一时刻切换网速预测算法前后的预测网络速度可能不同。然而，终端设备的真实网络速度在一段时间内通常是比较稳定的，当切换之前的预测网络速度低于真实网络速度，切换之后的预测网络速度高于真实网络速度时，采用同一码率预测模型会导致切换前确定的目标码率小于切换后确定的目标码率。如此，会存在以下情况：真实网络速度可以支持切换之前确定的目标码率，但无法支持切换后确定的目标码率，导致根据切换之后的目标码率进行视频播放时存在视频播放卡顿，切换网速预测算法之后视频播放性能变差。
为了解决上述技术问题，可以针对不同的网速预测算法采用不同的码率预测模型，保证切换网速预测算法前后的卡顿参数等性能参数保持一致，可以减少切换后的视频播放卡顿，有助于避免切换后视频播放性能变差。
本公开实施例在服务器侧获取切换网速预测算法之后的视频播放记录，从视频播放记录中确定每个网络速度区间下播放视频时的第二码率对应性能参数，从而确定历史性能参数下网络速度区间对应的第二码率，基于该第二码率和网络速度区间确定切换之后的网速预测算法对应的码率预测模型。
在终端设备侧，采用网速预测算法对应的码率预测模型，确定该网速预测算法预测的第一网络速度对应的第一码率，以根据该第一码率播放目标视频。
可以看出，本公开实施例针对每种网速预测算法采用对应的码率预测模型进行自适应播放，该码率预测算法是基于历史性能参数确定的，可以保证切换网速预测算法之后的性能参数和切换前的历史性能参数保持一致，可以减少切换后的视频播放卡顿，有助于避免切换网速预测算法之后视频播放性能变差。
下面以具体地实施例对本公开实施例的技术方案以及本公开的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本公开实施例进行描述。
图2示例性示出了本公开实施例提供的一种视频的自适应播放方法的步骤流程图。图2所示的方法可以应用在终端设备中，参照图2所示，该视频的自适应播放方法包括：
S101：接收对目标视频的播放指令。
其中，播放指令是用户在终端设备中运行的客户端上进行的，目标视频是图1中的服务器提供的任一视频。
S102：响应于上述播放指令，根据第一码率播放上述目标视频；其中，该第一码率是通过以下步骤确定的：采用一网速预测算法预测得到第一网络速度；获取该网速预测算法对应的码率预测模型，该码率预测模型用于表示在切换至上述网速预测算法之前的历史性能参数下，该网速预测算法预测的网络速度和码率之间的映射关系；通过上述码率预测模型确定第一网络速度对应的第一码率。
其中，网速预测算法可以基于至少两个历史时间的真实网络速度预测当前时间的第一网络速度，第一网络速度是终端设备在当前时间的预测网络速度。网速预测算法可以是现有任意的网速预测算法。常用的网速预测算法可以为MA(moving average，移动平均)算法、KF(kalman filter，卡尔曼滤波)算法和基于深度学习模型的预测算法。
具体地，在获取网速预测算法对应的码率预测模型时，若终端设备本地存在该网速预测算法对应的码率预测模型，则表示在当前时间之前该终端设备播放过该目标视频所属的服务器中的任一视频，此时，可以直接从终端设备本地获取该网速预测算法对应的码率预测模型。若终端设备本地不存在该网速预测算法对应的码率预测模型，则表示在当前时间之前该终端设备未播放过该目标视频所属的服务器中的任一视频，此时，终端设备可以从服务器中获取该网速预测算法对应的码率预测模型，并将该码率预测模型存储在终端设备本地，以使终端设备再次播放该服务器上的任一视频时，可以从终端设备本地获取该网速预测算法对应的码率预测模型。
可选地，上述从服务器中获取网速预测算法对应的码率预测模型，包括：首先，向提供目标视频的服务器发送模型获取请求，该模型获取请求用于获取网速预测算法对应的码率预测模型；然后，接收服务器发送的码率预测模型。
其中，模型获取请求中可以携带网速预测算法的标识。服务器可以在切换网速预测算法之后离线生成该网速预测算法对应的码率预测模型，并在接收到终端设备发送的模型获取请求之后发送给该终端设备。服务器也可以在接收到任一终端设备发送的模型获取请求之后，生成该网速预测算法对应的码率预测模型，并将其发送给该终端设备。
服务器生成码率预测模型的详细说明可以参照S201至S204。
在得到上述码率预测模型之后，可以将第一网络速度输入至码率预测模型中得到第一码率，第一码率是码率预测模型根据第一网络速度确定的码率。
在得到第一码率之后，可以根据第一码率从服务器中加载目标视频，在加载部分或全部目标视频之后开始播放目标视频。
可以理解的是，上述第一码率可以是其中一个预设码率，也可以不是预设码率。其中，预设码率是自适应播放允许的一个或多个码率，即终端设备仅可以以其中一个预设码率从服务器中加载目标视频。
可选地，当第一码率不为预设码率时，上述根据第一码率播放目标视频，包括：首先，从至少两个预设码率中确定与第一码率最接近的第二码率；然后，根据第二码率播放目标视频。
其中，根据第二码率播放目标视频可以为：以第二码率从服务器中加载目标视频，在加载部分或全部目标视频之后开始播放目标视频。
在实际应用中，可能已启动加载目标视频。此时，若加载目标视频的当前码率为第二码率，则在以第二码率加载完目标视频之后，播放目标视频。这样可以降低加载目标视频的时长，进而降低播放目标视频的时延。
若加载目标视频的当前码率与第二码率不同，则确定以第二码率加载目标视频的总时长和以当前码率加载目标视频的剩余时长；若剩余时长小于或等于总时长，则在以当前码率加载完目标视频之后，播放目标视频；若剩余时长大于总时长，则以第二码率加载目标视频的剩余部分，并在以第二码率加载完目标视频之后，播放目标视频。
其中，码率是单位时间内发送的比特数，从而总时长为目标视频的总比特数与第二码率的比值，剩余时长为目标视频的为加载部分的总比特数与当前码率的比值。
本公开实施例可以根据剩余时长和总时长选取加载方式，以使加载目标视频的时长较小，降低播放目标视频的时延。
图3示例性示出了本公开实施例提供的一种码率预测模型的生成方法的步骤流程图。图3所示的方法可以应用在服务器中，参照图3所示，该码率预测模型的生成方法包括：
S201：获取至少两个视频播放记录，该视频播放记录中包括播放一视频时的第二码率、采用一网速预测算法预测的播放该视频时的第二网络速度和至少一个视频的播放参数。
其中，视频播放记录可以是在切换为上述网速预测算法之后生成的。在实际应用中，可以针对部分终端设备采用该网速预测算法预测网络速度，以生成视频播放记录。基于该视频播放记录通过S201至S204生成该网速预测算法对应的码率预测模型。如此，可以尽量减少在生成码率预测模型的过程中，大量终端设备出现视频播放卡顿的情况。
视频播放记录中存在的播放参数为用于确定性能参数的基础参数。例如，当性能参数为卡顿率时，每条视频播放记录对应的卡顿率为该视频播放记录中的卡顿时长与视频时长的比值，卡顿时长和视频时长为播放参数，多条视频播放记录对应的卡顿率为多条视频播放记录中的总卡顿时长与总视频时长的比值。又例如，当性能参数为卡顿次数时，每条视频播放记录对应的卡顿次数为该视频播放记录中的卡顿次数，多条视频播放记录对应的卡顿次数多条该视频播放记录中的总卡顿时长。
可以理解的是，第二码率是播放一视频时的码率，用于与播放目标视频的码率相区分。第二网络速度是播放该视频时采用该网速预测算法预测的网络速度，用于与播放目标视频时预测的网络速度相区分。
S202：针对至少一个网络速度区间，根据至少一个目标视频播放记录中的播放参数，确定在每个网络速度区间下第二码率对应的性能参数，该目标视频播放记录中的第二网络速度在该网络速度区间内。
其中，网络速度区间可以是将大量的视频播放记录中的最大第二网络速度和最小第二网络速度构成的区间，按照预设长度划分的子区间。针对每个网络速度区间，首先，获取第二码率在该网络速度区间内的视频播放记录，得到该网络速度区间对应的至少一个目标视频播放记录；然后，将这些目标视频播放记录按照第二码率进行聚类，得到至少一个记录类簇，每个记录类簇对应一个第二码率；最后，针对每个第二码率对应的记录类簇，根据该记录类簇中的各目标视频播放记录中的播放参数计算性能参数，得到的该性能参数为在该网络速度区间下该第二码率对应的性能参数。
当上述性能参数和播放参数之间的关系可以参照S201中播放参数和性能参数之间的关系说明，在此不再赘述。
通过S202之后会得到如下表示例的若干网络速度区间下多个第二码率对应的性能参数。
Figure BDA0002962554950000091
上表中示出的性能参数为卡顿时长，单位为毫秒，第二码率和网络速度的单位均为KBPS(kilobit per second，千比特每秒)。
需要说明的是，上述表中，第二码率B1<B2<B3<B4<B5，网络速度区间C1对应的网络速度<C2对应的网络速度<C3对应的网络速度<C4对应的网络速度。
对于同一网络速度区间，第二码率越大，其性能参数代表的性能越差。其中，性能参数分为正向参数和负向参数，正向参数越大代表性能越好，负向参数越大代表性能越差。例如，对于网络速度区间C1，当性能参数为卡顿时长等负向参数时，A11<A12<A13<A14<A15；当性能参数为播放成功率等正向参数时，A11>A12>A13>A14>A15。
对于同一第二码率，网络速度区间对应的网络速度越大，其性能参数代表的性能越好。例如，当性能参数为卡顿时长等负向参数时，对于第二码率B1，A11>A12>A13>A14；当性能参数为播放成功率等正向参数时，对于第二码率B1，A11<A12<A13<A14。
S203：根据每个网络速度区间下第二码率对应的性能参数，确定在切换至该网速预测算法之前的历史性能参数下，每个网络速度区间对应的第二码率。
其中，历史性能参数可以是切换网速预测算法之前统计的性能参数。具体地，可以针对每个网络速度区间，从该网络速度区间下多个第二码率对应的性能参数中，获取该历史性能参数对应的第二码率。例如，若历史性能参数为56，对于上表中的网络速度区间0-99，从其对应的五个第二码率50、100、150、200、250分别对应的性能参数16.99、53.14、116.27、175.47、283.56中，选取与56接近的性能参数53.14对应的第二码率为历时性能参数对应第二码率。
可以理解的是，通过S203可以得到在该历时性能参数下，大量的网络速度区间对应的第二码率，将该大量的网络速度区间对应的第二码率作为依据可以生成码率预测模型。
S204：根据至少一个网络速度区间和分别对应的第二码率，确定网速预测算法对应的码率预测模型，该码率预测模型用于表示在该历史性能参数下，网速预测算法预测的网络速度和码率之间的映射关系。
具体地，可以首先选取一个模型，该模型可以为数学模型或深度学习模型，然后通过网络速度区间和第二码率确定该模型的参数，在该模型的参数被确定之后，该模型作为码率预测模型。
当模型为深度学习模型时，可以通过网络速度区间和第二码率对深度学习模型进行训练。训练通常通过多轮迭代实现，在每轮迭代中，首先，将每个网络速度区间中的任意网络速度输入到深度学习模型中，得到该网络速度对应的训练码率；然后，将这些网络速度对应的训练码率和该网络速度所属的网络速度区间对应的第二码率输入到损失函数中得到损失值；最后，判断损失值是否满足预设条件，若不满足预设条件，则调整深度学习模型的参数以进行下一轮迭代；若满足预设条件，则结束训练，此时的深度学习模型为码率预测模型。
上述损失函数可以采用现有技术常用的均方差损失函数、交叉熵损失函数等，本公开实施例在此不再赘述。
根据经验网络速度和第二码率之间的关系符合多项式函数，从而上述根据至少一个网络速度区间和分别对应的第二码率，确定网速预测算法对应的码率预测模型，包括：
根据至少一个网络速度区间和分别对应的第二码率进行多项式拟合，将得到的多项式函数作为网速预测算法对应的码率预测模型。
采用多项式拟合的过程即为确定多项式函数的参数的过程。图4示例性示出了本公开实施例提供的一种多项式拟合的码率预测模型的示意图。如图4所示，横坐标是网络速度，纵坐标为第二码率，图4中的点对应网络速度区间内的网络速度和对应的第二码率确定的点，图4中的曲线是根据点进行多项式拟合得到的码率预测模型的曲线。
由于网络速度和第二码率之间的关系符合多项式函数，从而通过多项式函数作为码率预测模型，可以提高码率预测模型的准确度。此外，多项式拟合的复杂度比深度学习模型的训练复杂度低。
可选地，在确定码率预测模型之后，还包括：
接收模型获取请求，该模型获取请求用于获取网速预测算法对应的码率预测模型；响应于模型获取请求，发送网速预测算法对应的码率预测模型。
其中，模型获取请求是终端设备发送给服务器的，其中携带有网速预测算法的标识，用于从服务器中获取该标识对应的码率预测模型。
服务器在接收到模型获取请求之后，可以将预先离线生成的该网速预测算法对应的码率预测模型发送给该终端设备；也可以按照S201至S204生成该网速预测算法对应的码率预测模型，并发送给该终端设备。
对应于上文实施例的视频的自适应播放方法，图5示例性示出了本公开实施例提供的一种终端设备的结构示意图。为了便于说明，仅示出了与本公开实施例相关的部分。参照图5，上述终端设备300包括：播放指令接收模块301和目标视频播放模块302。
其中，播放指令接收模块301，用于接收对目标视频的播放指令。
目标视频播放模块302，用于响应于播放指令，根据第一码率播放目标视频；其中，第一码率是通过以下模块确定的：网络速度预测模块，用于采用一网速预测算法预测得到第一网络速度；码率预测模型获取模块，用于获取网速预测算法对应的码率预测模型，码率预测模型用于表示在切换至网速预测算法之前的历史性能参数下，网速预测算法预测的网络速度和码率之间的映射关系；第一码率确定模块，用于通过码率预测模型确定第一网络速度对应的第一码率。
可选地，上述目标视频播放模块302还用于：
从至少两个预设码率中确定与所述第一码率最接近的第二码率；
根据所述第二码率播放所述目标视频。
可选地，上述目标视频播放模块302还用于：
若已启动加载所述目标视频，且加载所述目标视频的当前码率为所述第二码率，则在以所述第二码率加载完所述目标视频之后，播放所述目标视频。
可选地，上述目标视频播放模块302还用于：
若已启动加载所述目标视频，且加载所述目标视频的当前码率与所述第二码率不同，则确定以所述第二码率加载所述目标视频的总时长和以所述当前码率加载所述目标视频的剩余时长；
若所述剩余时长小于或等于所述总时长，则在以所述当前码率加载完所述目标视频之后，播放所述目标视频。
可选地，上述目标视频播放模块302还用于：
若已启动加载所述目标视频，且加载所述目标视频的当前码率与所述第二码率不同，则确定以所述第二码率加载所述目标视频的总时长和以所述当前码率加载所述目标视频的剩余时长；
若所述剩余时长大于所述总时长，则以所述第二码率加载所述目标视频的剩余部分；
在以所述第二码率加载完所述目标视频之后，播放所述目标视频。
本实施例提供的终端设备，可用于执行上述图2所示的方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。
对应于上文实施例的码率预测模型的生成方法，图6示例性示出了本公开实施例提供的一种服务器的结构示意图。为了便于说明，仅示出了与本公开实施例相关的部分。参照图6，上述服务器400包括视频播放记录获取模块401、性能参数确定模块402、第二码率确定模块403和码率预测模型确定模块404。
其中，视频播放记录获取模块401，用于获取至少两个视频播放记录，所述视频播放记录中包括播放一视频时的第二码率、采用一网速预测算法预测的播放所述视频时的第二网络速度和至少一个所述视频的播放参数。
性能参数确定模块402，用于针对至少一个网络速度区间，根据至少一个目标视频播放记录中的播放参数，确定在每个网络速度区间下所述第二码率对应的性能参数，所述目标视频播放记录中的所述第二网络速度在所述网络速度区间内。
第二码率确定模块403，用于根据每个网络速度区间下所述第二码率对应的性能参数，确定在切换至该网速预测算法之前的历史性能参数下，每个所述网络速度区间对应的第二码率。
码率预测模型确定模块404，用于根据所述至少一个网络速度区间和分别对应的所述第二码率，确定所述网速预测算法对应的码率预测模型，所述码率预测模型用于表示在该历史性能参数下，该网速预测算法预测的网络速度和码率之间的映射关系。
可选地，上述码率预测模型确定模块404还用于：
根据所述至少一个网络速度区间和分别对应的所述第二码率进行多项式拟合，将得到的多项式函数作为所述网速预测算法对应的码率预测模型。
本实施例提供的服务器，可用于执行上述图3所示的方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。
上述终端设备和服务器均为电子设备，图7示例性示出了本公开实施例提供的一种电子设备600的结构框图。该电子设备600包括存储器602和至少一个处理器601；
其中，存储器602存储计算机执行指令；
当该电子设备600为终端设备时，至少一个处理器601执行存储器602存储的计算机执行指令，使得终端设备实现前述图2中的视频的自适应播放方法；
当该电子设备600为服务器时，至少一个处理器601执行存储器602存储的计算机执行指令，使得服务器实现前述图3中的码率预测模型的生成方法；
此外，该电子设备还可以包括接收器603和发送器604，接收器603用于接收从其余装置或设备的信息，并转发给处理器601，发送器604用于将信息发送到其余装置或设备。
进一步地，图8示例性示出了本公开实施例提供的一种电子设备900的硬件结构示意图，该电子设备900可以为终端设备。其中，终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、个人数字助理(Personal Digital Assistant，简称PDA)、平板电脑(Portable Android Device，简称PAD)、便携式多媒体播放器(Portable MediaPlayer，简称PMP)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图8示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图8所示，电子设备900可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)901，其可以根据存储在只读存储器(Read Only Memory，简称ROM)902中的程序或者从存储装置908加载到随机访问存储器(Random Access Memory，简称RAM)903中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 903中，还存储有电子设备900操作所需的各种程序和数据。处理装置901、ROM 902以及RAM 903通过总线904彼此相连。输入/输出(I/O)接口905也连接至总线904。
通常，以下装置可以连接至I/O接口905：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置906；包括例如液晶显示器(Liquid CrystalDisplay，简称LCD)、扬声器、振动器等的输出装置907；包括例如磁带、硬盘等的存储装置908；以及通信装置909。通信装置909可以允许电子设备900与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图8示出了具有各种装置的电子设备900，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。
特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置909从网络上被下载和安装，或者从存储装置908被安装，或者从ROM902被安装。在该计算机程序被处理装置901执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。
需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。
上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备执行上述实施例所示的方法。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LocalArea Network，简称LAN)或广域网(Wide Area Network，简称WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，第一获取单元还可以被描述为“获取至少两个网际协议地址的单元”。
本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
本公开实施例还提供了一种计算机程序，计算机程序用于实现前述视频的自适应播放方法或码率预测模型的生成方法。
本公开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中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，使计算设备实现如前述视频的自适应播放方法或码率预测模型的生成方法。
本公开实施例还提供了一种视频的自适应播放系统，该系统可以包括前述终端设备和服务器。
在第一方面的第一种示例中，本公开实施例提供了一种视频的自适应播放方法，包括：
接收对目标视频的播放指令；
响应于所述播放指令，根据第一码率播放所述目标视频；
其中，所述第一码率是通过以下步骤确定的：
采用一网速预测算法预测得到第一网络速度；
获取所述网速预测算法对应的码率预测模型，所述码率预测模型用于表示在切换至所述网速预测算法之前的历史性能参数下，所述网速预测算法预测的网络速度和码率之间的映射关系；
通过所述码率预测模型确定所述第一网络速度对应的第一码率。
基于第一方面的第一种示例，在第一方面的第二种示例中，所述根据所述第一码率播放所述目标视频，包括：
从至少两个预设码率中确定与所述第一码率最接近的第二码率；
根据所述第二码率播放所述目标视频。
基于第一方面的第二种示例，在第一方面的第三种示例中，所述根据所述第二码率播放所述目标视频，包括：
若已启动加载所述目标视频，且加载所述目标视频的当前码率为所述第二码率，则在以所述第二码率加载完所述目标视频之后，播放所述目标视频。
基于第一方面的第二种示例，在第一方面的第四种示例中，所述根据所述第二码率播放所述目标视频，包括：
若已启动加载所述目标视频，且加载所述目标视频的当前码率与所述第二码率不同，则确定以所述第二码率加载所述目标视频的总时长和以所述当前码率加载所述目标视频的剩余时长；
若所述剩余时长小于或等于所述总时长，则在以所述当前码率加载完所述目标视频之后，播放所述目标视频。
基于第一方面的第二种示例，在第一方面的第五种示例中，所述根据所述第二码率播放所述目标视频，包括：
若已启动加载所述目标视频，且加载所述目标视频的当前码率与所述第二码率不同，则确定以所述第二码率加载所述目标视频的总时长和以所述当前码率加载所述目标视频的剩余时长；
若所述剩余时长大于所述总时长，则以所述第二码率加载所述目标视频的剩余部分；
在以所述第二码率加载完所述目标视频之后，播放所述目标视频。
在第二方面的第一种示例中，提供了一种码率预测模型的生成方法，包括：
获取至少两个视频播放记录，所述视频播放记录中包括播放一视频时的第二码率、采用一网速预测算法预测的播放所述视频时的第二网络速度和至少一个所述视频的播放参数；
针对至少一个网络速度区间，根据至少一个目标视频播放记录中的播放参数，确定在每个网络速度区间下所述第二码率对应的性能参数，所述目标视频播放记录中的所述第二网络速度在所述网络速度区间内；
根据每个网络速度区间下所述第二码率对应的性能参数，确定在切换至所述网速预测算法之前的历史性能参数下每个所述网络速度区间对应的第二码率；
根据所述至少一个网络速度区间和分别对应的所述第二码率，确定所述网速预测算法对应的码率预测模型，所述码率预测模型用于表示在所述历史性能参数下，所述网速预测算法预测的网络速度和码率之间的映射关系。
基于第二方面的第一种示例，在第二方面的第二种示例中，所述根据所述至少一个网络速度区间和分别对应的所述第二码率，确定所述网速预测算法对应的码率预测模型，包括：
根据所述至少一个网络速度区间和分别对应的所述第二码率进行多项式拟合，将得到的多项式函数作为所述网速预测算法对应的码率预测模型。
在第三方面的第一种示例中，提供了一种终端设备，包括：
播放指令接收模块，用于接收对目标视频的播放指令；
目标视频播放模块，用于响应于所述播放指令，根据第一码率播放所述目标视频；
其中，所述第一码率是通过以下模块确定的：
网络速度预测模块，用于采用一网速预测算法预测得到第一网络速度；
码率预测模型获取模块，用于获取所述网速预测算法对应的码率预测模型，所述码率预测模型用于表示在切换至所述网速预测算法之前的历史性能参数下，所述网速预测算法预测的网络速度和码率之间的映射关系；
第一码率确定模块，用于通过所述码率预测模型确定所述第一网络速度对应的第一码率。
基于第三方面的第一种示例，在第三方面的第二种示例中，所述目标视频播放模块还用于：
从至少两个预设码率中确定与所述第一码率最接近的第二码率；
根据所述第二码率播放所述目标视频。
基于第三方面的第二种示例，在第三方面的第三种示例中，所述目标视频播放模块还用于：
若已启动加载所述目标视频，且加载所述目标视频的当前码率为所述第二码率，则在以所述第二码率加载完所述目标视频之后，播放所述目标视频。
基于第三方面的第二种示例，在第三方面的第四种示例中，所述目标视频播放模块还用于：
若已启动加载所述目标视频，且加载所述目标视频的当前码率与所述第二码率不同，则确定以所述第二码率加载所述目标视频的总时长和以所述当前码率加载所述目标视频的剩余时长；
若所述剩余时长小于或等于所述总时长，则在以所述当前码率加载完所述目标视频之后，播放所述目标视频。
基于第三方面的第二种示例，在第三方面的第五种示例中，所述目标视频播放模块还用于：
若已启动加载所述目标视频，且加载所述目标视频的当前码率与所述第二码率不同，则确定以所述第二码率加载所述目标视频的总时长和以所述当前码率加载所述目标视频的剩余时长；
若所述剩余时长大于所述总时长，则以所述第二码率加载所述目标视频的剩余部分；
在以所述第二码率加载完所述目标视频之后，播放所述目标视频。
在第四方面的第一种示例中，提供了一种服务器，包括：
视频播放记录获取模块，用于获取至少两个视频播放记录，所述视频播放记录中包括播放一视频时的第二码率、采用一网速预测算法预测的播放所述视频时的第二网络速度和至少一个所述视频的播放参数；
性能参数确定模块，用于针对至少一个网络速度区间，根据至少一个目标视频播放记录中的播放参数，确定在每个网络速度区间下所述第二码率对应的性能参数，所述目标视频播放记录中的所述第二网络速度在所述网络速度区间内；
第二码率确定模块，用于根据每个网络速度区间下所述第二码率对应的性能参数，确定在切换至所述网速预测算法之前的历史性能参数下，每个所述网络速度区间对应的第二码率；
码率预测模型确定模块，用于根据所述至少一个网络速度区间和分别对应的所述第二码率，确定所述网速预测算法对应的码率预测模型，所述码率预测模型用于表示在所述历史性能参数下，所述网速预测算法预测的网络速度和码率之间的映射关系。
基于第四方面的第一种示例，在第四方面的第二种示例中，所述码率预测模型确定模块还用于：
根据所述至少一个网络速度区间和分别对应的所述第二码率进行多项式拟合，将得到的多项式函数作为所述网速预测算法对应的码率预测模型。
第五方面，根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种终端设备，包括：至少一个处理器和存储器；
所述存储器存储计算机执行指令；
所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述终端设备实现如第一方面任一项所述的方法。
第六方面，根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种服务器，包括：至少一个处理器和存储器；
所述存储器存储计算机执行指令；
所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述服务器实现如第二方面任一项所述的方法。
第七方面，根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种视频的自适应播放系统，所述系统包括：第三方面或第五方面所述的终端设备、和第四方面或第六方面所述的服务器。
第八方面，根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如上第一方面或第二方面所述的方法。
第九方面，根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种计算机程序，所述计算机程序用于实现如上第一方面或第二方面所述的方法。
以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这不应当理解为要求这些操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行来执行。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实施例中。
尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。

Claims (13)

1.一种视频的自适应播放方法，其特征在于，所述方法包括：
接收对目标视频的播放指令；
响应于所述播放指令，根据第一码率播放所述目标视频；
其中，所述第一码率是通过以下步骤确定的：
采用一网速预测算法预测得到第一网络速度；
获取所述网速预测算法对应的码率预测模型，所述码率预测模型用于表示在切换至所述网速预测算法之前的历史性能参数下，所述网速预测算法预测的网络速度和码率之间的映射关系；
通过所述码率预测模型确定所述第一网络速度对应的第一码率。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据第一码率播放所述目标视频，包括：
从至少两个预设码率中确定与第一码率最接近的第二码率；
根据所述第二码率播放所述目标视频。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二码率播放所述目标视频，包括：
若已启动加载所述目标视频，且加载所述目标视频的当前码率为所述第二码率，则在以所述第二码率加载完所述目标视频之后，播放所述目标视频。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二码率播放所述目标视频，包括：
若已启动加载所述目标视频，且加载所述目标视频的当前码率与所述第二码率不同，则确定以所述第二码率加载所述目标视频的总时长和以所述当前码率加载所述目标视频的剩余时长；
若所述剩余时长小于或等于所述总时长，则在以所述当前码率加载完所述目标视频之后，播放所述目标视频。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二码率播放所述目标视频，包括：
若已启动加载所述目标视频，且加载所述目标视频的当前码率与所述第二码率不同，则确定以所述第二码率加载所述目标视频的总时长和以所述当前码率加载所述目标视频的剩余时长；
若所述剩余时长大于所述总时长，则以所述第二码率加载所述目标视频的剩余部分；
在以所述第二码率加载完所述目标视频之后，播放所述目标视频。
6.一种码率预测模型的生成方法，其特征在于，包括：
获取至少两个视频播放记录，所述视频播放记录中包括播放一视频时的第二码率、采用一网速预测算法预测的播放所述视频时的第二网络速度和至少一个所述视频的播放参数；
针对至少一个网络速度区间，根据至少一个目标视频播放记录中的播放参数，确定在每个网络速度区间下所述第二码率对应的性能参数，所述目标视频播放记录中的所述第二网络速度在所述网络速度区间内；
根据每个网络速度区间下所述第二码率对应的性能参数，确定在切换至所述网速预测算法之前的历史性能参数下，每个所述网络速度区间对应的第二码率；
根据所述至少一个网络速度区间和分别对应的所述第二码率，确定所述网速预测算法对应的码率预测模型，所述码率预测模型用于表示在所述历史性能参数下，所述网速预测算法预测的网络速度和码率之间的映射关系。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少一个网络速度区间和分别对应的所述第二码率，确定所述网速预测算法对应的码率预测模型，包括：
根据所述至少一个网络速度区间和分别对应的所述第二码率进行多项式拟合，将得到的多项式函数作为所述网速预测算法对应的码率预测模型。
8.一种终端设备，其特征在于，包括：
播放指令接收模块，用于接收对目标视频的播放指令；
目标视频播放模块，用于响应于所述播放指令，根据第一码率播放所述目标视频；
其中，所述第一码率是通过以下模块确定的：
网络速度预测模块，用于采用一网速预测算法预测得到第一网络速度；
码率预测模型获取模块，用于获取所述网速预测算法对应的码率预测模型，所述码率预测模型用于表示在切换至所述网速预测算法之前的历史性能参数下，所述网速预测算法预测的网络速度和码率之间的映射关系；
第一码率确定模块，用于通过所述码率预测模型确定所述第一网络速度对应的第一码率。
9.一种服务器，其特征在于，包括：
视频播放记录获取模块，用于获取至少两个视频播放记录，所述视频播放记录中包括播放一视频时的第二码率、采用一网速预测算法预测的播放所述视频时的第二网络速度和至少一个所述视频的播放参数；
性能参数确定模块，用于针对至少一个网络速度区间，根据至少一个目标视频播放记录中的播放参数，确定在每个网络速度区间下所述第二码率对应的性能参数，所述目标视频播放记录中的所述第二网络速度在所述网络速度区间内；
第二码率确定模块，用于根据每个网络速度区间下所述第二码率对应的性能参数，确定在切换至所述网速预测算法之前的历史性能参数下，每个所述网络速度区间对应的第二码率；
码率预测模型确定模块，用于根据所述至少一个网络速度区间和分别对应的所述第二码率，确定所述网速预测算法对应的码率预测模型，所述码率预测模型用于表示在所述历史性能参数下，所述网速预测算法预测的网络速度和码率之间的映射关系。
10.一种终端设备，其特征在于，包括：至少一个处理器和存储器；
所述存储器存储计算机执行指令；
所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述终端设备实现如权利要求1至5任一项所述的方法。
11.一种服务器，其特征在于，包括：至少一个处理器和存储器；
所述存储器存储计算机执行指令；
所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述服务器实现如权利要求6或7所述的方法。
12.一种视频的自适应播放系统，包括：权利要求8或10所述的终端设备、和权利要求9或11所述的服务器。
13.一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中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，使计算设备实现如权利要求1至5任一项所述的方法或如权利要求6或7所述的方法。
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