【视频编码】Content Aware ABR技术（十）

在本系列前面的帖子中，我们连续梳理了Netflix、YouTube、Beamr、EuclidIQ、Bitmovin、Harmonic、V-Nova、Cisco及MediaMelon在CAE(Content Aware Encoding) for ABR方面的一些进展，本文将简要介绍一下编码优化领域的另一位成员—AWS Elemental在这方面的技术动态。

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视频编码最重要的评价特征之一是编码质量，AWS Elemental提出的质量定义的可变比特率（Quality-Defined Variable Bitrate, QVBR）控制宣称可以有效地实现视频质量控制，该质量控制工具旨在提供恒定（或一致）的视频质量的同时尽可能避免比特资源的浪费。换句话说，QVBR能够较好地满足视频质量要求较高但带宽预算较低这类应用需求。AWS Elemental Live软件已经包含QVBR。

QVBR解决什么样的视频质量问题？

在有限的带宽下尽可能地满足视频质量要求是一个持续性的挑战。由于视频序列中不同的场景其复杂度不同而且差异较大，比较理想的情况是比特率能够随着复杂度的变化而变化（如图1所示）并维持预定的视频质量，但这为实际编码时比特率的选择带来一定的困难。QVBR作为一种新的比特率控制方法，可以自动调整比特率并自适应场景复杂度的差异，能够解决视频内容复杂度的变化带来的视频质量不一致的问题。此外，QVBR还避免了传统的在编码前进行比特率预测等预处理操作。因此，当视频场景更复杂时，QVBR会消耗较多的比特来保持预定的视频质量水平。而如果已经达到视频质量要求时，QVBR会节省不必要的比特。在这个过程中，QVBR宣称可以节省高达50％的CDN存储和传输成本，并为用户带来一致的视频质量体验。

图1 比特率随场景复杂度的变化而变化

QVBR相比CBR和VBR如何改善视频质量？

A．恒定比特率CBR如何影响视频质量（如图2所示）：

a) 在场景复杂度较低时消耗了许多额外的比特，因为此时早已达到了视频质量要求，如图2所示的序列首尾部分，造成了比特的浪费

b) 在场景复杂度较高时没有足够可用的比特，会使得这部分场景的视频质量较低，如图2所示的序列中间部分

c) 编码时需要为不同类型的视频内容选择不同的比特率

d) 为不同类型的视频选择比特率时，视频运营商必须采取最优的比特率预测或估算方法

图2 CBR模式对视频质量的影响

B. 可变比特率VBR如何影响视频质量（如图3所示）：

a) 不同类型的视频内容需要不同的比特率配置（最高比特率、平均比特率、最低比特率等）

b) 除了最大比特率之外，运营商还需要为每种配置确定其平均比特率，而且不太容易确定平均比特率与峰值比特率的比例

c) 编码器会根据编码配置使用尽可能多的比特来达到平均比特率（即使该场景所要达到的视频质量不需要这么高的比特率，比如简单场景的比特率会被“拉升”）

d) 除非进行多次编码迭代以获得编码配置所需的最低比特率，否则无法实现最优的比特率节省

图3 VBR模式对视频质量的影响

C. QVBR如何影响视频质量（如图4所示）：

a) 更高效的比特率控制算法，即可以根据不同类型的内容和场景自适应调整比特率。如图4所示，比特率随着视频场景复杂度的变化而变化

b) 编码器基于人眼视觉特性（包括对比度掩蔽效应等）自动调整量化过程

c) 还有其他基于大量统计数据研究出的感知编码方法，可以有效增强主观视觉质量

d) 在已经达到质量要求时可以节省比特消耗，也会使用更多的比特来保证复杂场景的视频质量水平。整体来看，从简单场景节省的比特会补偿到比特消耗较多的复杂场景，从而在合理分配比特的同时可以进一步改善视频编码质量

图4 QVBR模式对视频质量的影响

QVBR和CBR简单实验对比

图5给出了在Amazon云平台上搭建的视频直播服务流程。从最初的源视频采集到AWS Elemental Live对直播视频流的编码处理，到最后用Amazon CloudFront CDN服务器或Amazon S3传输或存储直播视频数据（注：Amazon CloudFront 是一种全球内容分发网络服务（CDN），能够安全地以较快的传输速度向访问用户分发数据、视频内容等，Amazon S3是Amazon网络服务系统提供的网络在线存储服务）。其中，在编码直播视频流时，可以选择CBR模式或QVBR模式，这种模式切换不会对编码前或编码后的处理操作产生任何影响。

图5 CBR与QVBR工作流程示意

为了更加直观地比较QVBR的性能，下面给出相关实验及结果：

首先创建一个直播频道，连续工作24小时，使用AVC编解码器编码直播视频流（1080p 30fps），并对以下比特率模式进行测试：

a) CBR at 6 Mbps

b) QVBR at Quality 8 – TV

c) QVBR at Quality 7 – PC/Tablet

d) QVBR at Quality 6 – Phone

表1给出了上述4种比特率控制模式在不同时刻下的比特率值，而图6更加直观地展示了不同模式的比特率随时间变化曲线。可以看出，CBR模式下，其比特率一直稳定在6Mbps，而其他QVBR模式的比特率会比较“智能”地随着场景复杂度的变化而变化，并且平均比特率要比CBR模式小很多。最后，表2也给出了不同比特控制模式下视频数据量的大小以及对应的存储成本，可以看出QVBR模式能够有效节省开销，这对视频服务提供商而言具有重要的现实意义。

表1 不同模式在不同时刻下的比特率值

图6 不同模式的比特率随时间变化曲线

表2 不同模式相对CBR的成本节省

结论

总结起来，QVBR具有以下特点和优势：

• 节省成本：QVBR遵循着No Bits Wasted 等于Big Bits Savings，根据视频内容复杂度自适应控制编码的比特率，并且仅对复杂的场景使用较高的峰值比特率。整体上能够以较低的比特率消耗保持原有视频质量，平均可以减少10％-50％的CDN存储和带宽传输成本
• 提供较高的视频质量（VQ）一致性，为用户带来较好的视频观看体验
• 支持AVC和HEVC等视频编解码器，实现更高的压缩效率
• 标准兼容，无需对解码器（播放器）进行修改
• 操作简单：QVBR是在帧级进行编码优化的工具，该工具集成在了编码器内部，无需预处理或二次编码等步骤，不会引入额外的延时。只需设置预期的视频质量等级和最大比特率（根据网络连接状况和设备要求），如图7所示，编码器就可以完成剩下的工作
• 适用于实时视频直播的1-pass编码（或更快周转时间的VOD编码），或者2-pass编码以进行额外处理，即适用于各类应用场景下的直播和VOD流程（包括broadcast、OTT、streaming等）
• QVBR集成在AWS Elemental Live中

图7 AWS Elemental Live部分参数设置

参考资料：

https://www.elemental.com/applications/what-quality-defined-variable-bitrate-qvbr-control

https://www.elemental.com/newsroom/blog/how-does-quality-defined-variable-bitrate-qvbr-control-improve-video-quality

https://www.elemental.com/resources/webcasts/intro-qvbr-quality-defined-variable-bitrate-control