AI对广播和OTT内容分发中视频压缩的改善

本文来自SMPTE2019的演讲，演讲者是来自harmonic的高级产品销售经理Jean-Louis Diascorn。演讲主题是AI技术对广播和OTT内容分发中视频压缩的改善。

Jean-LouisDiascorn主要介绍了三个视频编码的AI应用实例：动态编码模式（Dynamic Encoding Style, DES），动态分辨率编码（Dynamic Resolution Encoding, DRE）和动态帧率编码（Dynamic Frame Encoding, DFE）。

Jean-LouisDiascorn首先介绍了动态编码模式，并给出了AI模型的2个步骤：首先离线训练出编码模式的预测模型，然后将其部署到实时编码器中。经过测试，部署在一级卫星中，该模型平均可以节省20%的码率。当应用在OTT中时可以用于内容感知编码。

接着，Jean-Louis介绍了第二个应用实例：动态分辨率编码。动态分辨率编码的作用是，在静态场景中提高分辨率，以便能观看到更多的细节，在运动场景中则适当降低分辨率。然后Jean-Louis给出了动态分辨率编码的框架，训练模型产生一个动态分辨率的预测模型，再将其部署到实时编码器中。测试结果表明DRE可以节省CPU计算量并同时提高视频的质量。

然后，Jean-Louis介绍了第三个应用实例：动态帧率编码。模型架构相似，训练用于预测帧率的模型。结果表明使用动态帧率编码节省了大约30%的CPU计算量，在码率节省方面，比AVC节省了约10%，比HEVC节省了约5%。

最后，Jean-Louis提出可以将几个应用实例进行结合，以节省更多的码率。并给出了不同组合在码率节省，QoE等方面的表现。

附上演讲视频：

http://mpvideo.qpic.cn/0bf2riaaoaaageakvjmbpzpfbcwda6faabya.f10002.mp4?dis_k=f2a29c013df8e638f70246abd8696d78&dis_t=1585813682