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“音視頻+無限可能”是一扇 LiveVideoStackCon面向新興領(lǐng)域開啟的大門，在移動互聯(lián)網(wǎng)紅利消失、內(nèi)卷的局面下，智能車、制造、金融、醫(yī)療、出海等新興領(lǐng)域還在迫切追尋新技術(shù)帶來的增值。在“音視頻+無限可能”，提前看到新機會、新案例、新實踐。

5月20日-21日，LiveVideoStackCon 2022 上海站，和你一同開啟通向未來的大門。

用戶網(wǎng)絡(luò)模型與QoE

在音視頻應(yīng)用里，獲得了大量的用戶上報數(shù)據(jù)，包括但不限于音視頻質(zhì)量數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)等，這些數(shù)據(jù)可以為我們提供什么樣的結(jié)論？能否利用這些數(shù)據(jù)建立模型以便快速實驗？能否利用這個模型快速迭代策略以改進在線音視頻質(zhì)量？

出品人

林緒虹

Publisher

歡聚集團

RTC技術(shù)部負責人

林緒虹，歡聚集團RTC技術(shù)部負責人，負責音視頻技術(shù)相關(guān)研發(fā)工作，為集團多媒體技術(shù)提供戰(zhàn)略和產(chǎn)品創(chuàng)新方案，包括建立音視頻技術(shù)體系、提升音視頻體驗、改進音視頻質(zhì)量等。華南理工大學碩士畢業(yè)，有著十余年音視頻研發(fā)經(jīng)驗，在音視頻編解碼、圖像處理、視頻內(nèi)容分析與理解等領(lǐng)域有豐富的實戰(zhàn)經(jīng)驗，因在歡聚集團音視頻技術(shù)體系方面工作業(yè)績突出，多次獲得公司級重要獎項。

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講師與議題

肖凱

Speaker

阿里云

GRTN核心網(wǎng)技術(shù)負責人??

肖凱 阿里云 GRTN核心網(wǎng)技術(shù)負責人。

Topic

全球?qū)崟r傳輸網(wǎng)絡(luò)GRTN QoE優(yōu)化實踐

面對覆蓋全球的大型分布式傳輸系統(tǒng)，面對復雜的直播、通話場景，阿里云基于靈活的調(diào)優(yōu)手段、高效的AB test 基礎(chǔ)能力以及貼近業(yè)務(wù)場景的觀察分析方法，總結(jié)出一套讓系統(tǒng)持續(xù)迭代的調(diào)優(yōu)技術(shù)方法，本次分享將詳細介紹全球?qū)崟r傳輸網(wǎng)絡(luò)GRTN QoS優(yōu)化實踐。

內(nèi)容大綱：

1. 阿里云直播通話場景靈活調(diào)優(yōu)體系；

2. 直播業(yè)務(wù)場景觀察分析方法；

3. 實踐落地方案。

李凌

Speaker

歡聚集團

高級視頻算法工程師

李凌，歡聚集團高級視頻算法工程師。10年以上音視頻領(lǐng)域相關(guān)經(jīng)驗，專注于視頻會議、直播、投屏等音視頻應(yīng)用的架構(gòu)設(shè)計、算法優(yōu)化，申請相關(guān)專利40余篇。2021年7月加入歡聚集團，主要負責音視頻質(zhì)量推斷以及媒體傳輸改進。

Topic

歡聚集團音視頻質(zhì)量推斷實踐

音視頻質(zhì)量推斷通過全鏈路指標采集、網(wǎng)絡(luò)仿真、質(zhì)量數(shù)據(jù)分析三個部分的能力來實現(xiàn)，能從各個維度、各個階段以及各個場景來衡量音視頻通信的質(zhì)量、比較各個版本的質(zhì)量變化趨勢、對音視頻的質(zhì)量改進提供解決策略等。通過分析結(jié)果我們能幫助開發(fā)者及時發(fā)現(xiàn)問題、定位原因、并高效解決問題，以提升客戶的運營效率和用戶的體驗，也能指導運營部署，指導路由策略以及采集、播放、編解碼、傳輸?shù)炔呗哉{(diào)整。

本次分享將分為三個部分，第一部分介紹歡聚集團全鏈路指標采集以及如何保證指標數(shù)據(jù)的準確性；第二部分介紹自動化仿真工具，如何提高測試效率、版本質(zhì)量對比、輔助算法優(yōu)化改進等；第三部分介紹質(zhì)量數(shù)據(jù)分析，如何實現(xiàn)單指標和多指標的分析以及對比分析。

實踐成果：

1. 自動化仿真工具大大節(jié)省了測試效率、自動進行版本質(zhì)量對比、輔助算法優(yōu)化改進

2. 根據(jù)場景進行質(zhì)量綜合對比

3. 質(zhì)量預(yù)警監(jiān)控，及時發(fā)現(xiàn)問題并改進算法策略

張新峰

Speaker

中國科學院大學

副教授

張新峰博士于2014年在中國科學院計算技術(shù)研究所獲得博士學位，2014年到2019年分別在新加坡南洋理工大學、美國南加州大學和香港城市大學從事博士后研究工作，目前在中國科學院大學任副教授，主要研究方向包括視頻編解碼技術(shù)，質(zhì)量評價和視頻增強處理，已經(jīng)在相關(guān)方向的國際會議和期刊上發(fā)表了超過100篇學術(shù)論文，獲得5項國內(nèi)外期刊和會議的最佳論文獎，提交20項視頻編碼標準技術(shù)提案。主持和參與了包括自然科學基金面上項目、聯(lián)合基金重點項目和科技部重點研發(fā)項目在內(nèi)的多個國家級項目。目前擔任IEEE TCSVT等期刊編委，十幾個學術(shù)會議和期刊的審稿人。

Topic

細粒度視覺質(zhì)量評價：回顧和思考

面向人眼感知的質(zhì)量評價在許多視頻圖像處理算法和系統(tǒng)中發(fā)揮十分重要的作用。近年來學術(shù)界已經(jīng)提出了許多質(zhì)量評價方法，在已有數(shù)據(jù)集上取得了很高的性能，但是他們在實際應(yīng)用中的表現(xiàn)仍然無法讓用戶滿意，以至于無法得到廣泛應(yīng)用。

本次報告我們將回顧傳統(tǒng)視覺質(zhì)量評價的研究范式，著重指出在視覺質(zhì)量評價領(lǐng)域中被長期忽視一個問題：在現(xiàn)有數(shù)據(jù)集上，粗粒度質(zhì)量評價的統(tǒng)計結(jié)果掩蔽了細粒度質(zhì)量差異的評價。相應(yīng)地，我們將從細粒度質(zhì)量評價的角度，對目前少量的細粒度質(zhì)量評價研究進行概要介紹，并展望未來細粒度質(zhì)量評價面臨的機遇和挑戰(zhàn)。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【专题介绍】用户网络模型与QoE的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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