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基于网络流量预测的DASH 系统优化

2021-05-17耿俊杰李晓明颜金尧

计算机工程 2021年5期
关键词:质量模型

耿俊杰,李晓明,颜金尧

(1.中国传媒大学 协同创新中心,北京 100024;2.北京华宇信息技术有限公司,北京 100024)

0 概述

随着网络带宽不断增加,人们对网络媒体的信息需求日益增长。根据2016 年CISCO 公司发布的基于网络应用分类的流量报告[1],网络媒体流量占整个网络流量的86%,各类媒体应用成为人们信息化生活必不可少的一部分。传统的RTP/RTSP[2-3]流媒体技术主要基于用户数据报协议(User Datagram Protocol,UDP),其传输具有不可靠性,且RTP/RTSP流媒体技术需要特定的流媒体服务器CDN,部署成本较高。此外,网络带宽实时波动会影响用户的视频播放体验,为了使用户获得更快速、流畅和清晰的媒体服务体验,改进流媒体技术提高用户的体验质量(Quality of Experience,QoE)成为研究热点。

用户的体验质量与重缓冲时长成反比,与视频清晰度成正比。用户期望获得较高的视频质量[4],而视频质量与视频编码速率成正比,当网络状况较差、视频编码速率较低时,客户端如果仍选择较高视频质量,则会造成当前回放的缓冲时长过度消耗而发生重缓冲,导致播放出现停顿[5],从而降低用户体验质量。近年来,超文本传输协议(Hyper Text Transfer Protocol,HTTP)自适应传输技术逐渐兴起,2011 年MPEG 组织联合3GPP 公司共同发布关于HTTP 自适应流化的公开草案MPEG-DASH[6],推出基于HTTP 的动态自适应流(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP,DASH)[7-8]技术,其可通过感知当前客户端网络和缓冲等状况,动态选择相应编码速率的视频片段下载播放,在客户端网络状况较好或缓冲时间较长时会获得更高的视频质量,是提高用户体验质量的有效途径。……

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