iSize IBC 2019讨论深度神经网络增强和互联网视频视频编码标准

英国智能视频编码和分发技术提供商iSize Technologies将在IBC 2019描述深度神经网络将如何在不破坏编码过程的情况下，增强和加快现有的互联网视频编码标准。

ize Technologies CTO扬尼斯·安德里奥普洛斯博士表示，科技彻底改变了我们消费内容的方式。OTT流媒体内容的激增现在与人们对4K、8K及更高分辨率内容的需求相匹配，但即使是HD/UHD内容的传输也仍然受到宽带基础设施瓶颈的阻碍。

他表示，深度神经网络学习将结合现有的编码标准，如MPEG HEVC、谷歌VP9和AOMedia AV1，为这个问题提供解决方案。

iSize认为，今天的编码器和解码器增加了复杂性，并且没有得到消费者设备和网络浏览器的良好支持。

安德里奥普洛斯进一步解释说:“HEVC的标准化在2013年完成，但是主流浏览器如Chrome和火狐仍然不支持HEVC解码。确实，谷歌VP9编码和解码得到了更广泛的支持，但是VP9通常被发现对消费电子产品来说很复杂，而且能耗高，而且与较老标准(如AVC和HEVC)的优化实现相比，它并没有提供非常显著的比特率节省。”

“总的来说，众所周知，为各种编码标准、比特率和传输条件优化编码是非常困难的，最终往往通过预先准备的编码和流媒体‘配方’来‘解决’，比如主流云编码器和主流OTT流解决方案中可用的档和VBV优化。我们发现有一个更好的方法来解决这个问题。”

iSize提出了一种数据驱动的方法来解决这个问题，他们提供了深度视频预编码(DVP)的新概念，而不是以静态方式在内部定制编码器选项或采用不针对输入内容和编码器的样板流方法。

DVP将输入视频帧映射到更小的像素空间，这使得编码器更高效。这也很自然地压缩了内容，因为编码器只处理6%到64%的原始视频分辨率像素。它作为对客户端设备上现有编解码器和现有扩展解决方案的增强选项，不需要对当前的软硬件播放器或解码器环境进行任何更改。显而易见的好处是，这种方法克服了所谓的机器学习 “隐性技术债务”，因为它不需要在编码、传输或解码方面做出任何改变。