本篇是来自Seattle Video Tech 2019的演讲,演讲者是Brightcove的研究员Yuriy Reznik,主题是“最佳的多codec流媒体系统”。
演讲大纲:
Review of known art
- ABR streaming
- Models of codecs, streaming clients, and networks
- ABR ladders and CDN performance
Quality optimal ABR ladders
- system with single codec
- system with 2 codecs
- connection to multiple-description coding problem
What it all means in practice
- example of a modern streaming delivery system
- CAE - profile generator used as end-to-end optimization tool
- Real-world performance studies
Thanks & QA
Y. Reznik首先介绍了基于HTTP的ABR Streaming的基本模型和要点。
随后,他陈述了所面对的问题,并对他们进行建模以最终得到最优化的多codec下ABR分阶:
1. 不同的视频内容、编码标准、视频质量评价指标都会影响最终的Q(R),例如:动画内容比体育运动更容易编码;更现代的编码标准编码效率更高;不同的视频质量评价指标侧重的评价方面不同。对于每一个(content, codec, metric)三元组,我们总可以定义一个质量-速率的方程Q(R);
2. 对网络建立带宽分发模型p(R);
3. 对客户端建模,统计分发系统的平均速率和平均质量;
4. 最优的ABR分阶是和网络状况有关的,考虑以上对ABR分阶建模;
考虑一个具有两种codec的ABR系统,以及可能的三类客户端设备:
1. 只能解码第一种codec
2. 只能解码第二种codec
3. 两类codec都可以解码,并且可以在两个流中切换
注意:第三类客户端要求我们在选择多codec的ABR分阶的时候在整个分阶上是单调递增的。
在部署模型中,需要检测设备对codec的支持性,对三类设备进行manifest filter。对于2-codec manifests,HLS和DASH分别有不同的处理方式以支持多codec切换。(我们需要使用多codec,而不是放弃h264,只使用更现代的codec。原因是一些设备只支持h264,出于兼容性考虑,我们必须保持h264。)
Y. Reznik还提到了这个问题属于信息论中的multiple description coding 问题,早在1980年 L. Ozarow就有论文发表"On a Source-Coding Problem with Two Channels and Three Receivers"。
接下来Y. Reznik为我们介绍了实际生产中的例子,指出部署了multi-codec的系统在存储、带宽等多方面都有较大的收益,并且对于不同类型的内容,均有较好的收益。
附上演讲者的另一场相关演讲帖子链接:多屏/多编码器流媒体传输优化
附上演讲视频: