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“音視頻+無(wú)限可能”是一扇 LiveVideoStackCon面向新興領(lǐng)域開(kāi)啟的大門(mén)，在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)紅利消失、內(nèi)卷的局面下，智能車(chē)、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(lái)的增值。在“音視頻+無(wú)限可能”，提前看到新機(jī)會(huì)、新案例、新實(shí)踐。

5月20日-21日，LiveVideoStackCon 2022 上海站，和你一同開(kāi)啟通向未來(lái)的大門(mén)。

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(bào)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(shí)驗(yàn)？能否利用這個(gè)模型快速迭代策略以改進(jìn)在線音視頻質(zhì)量？

出品人

林緒虹

Publisher

歡聚集團(tuán)

RTC技術(shù)部負(fù)責(zé)人

林緒虹，歡聚集團(tuán)RTC技術(shù)部負(fù)責(zé)人，負(fù)責(zé)音視頻技術(shù)相關(guān)研發(fā)工作，為集團(tuán)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(yàn)、改進(jìn)音視頻質(zhì)量等。華南理工大學(xué)碩士畢業(yè)，有著十余年音視頻研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，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(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，因在歡聚集團(tuán)音視頻技術(shù)體系方面工作業(yè)績(jī)突出，多次獲得公司級(jí)重要獎(jiǎng)項(xiàng)。

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講師與議題

肖凱

Speaker

阿里云

GRTN核心網(wǎng)技術(shù)負(fù)責(zé)人??

肖凱 阿里云 GRTN核心網(wǎng)技術(shù)負(fù)責(zé)人。

Topic

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

面對(duì)覆蓋全球的大型分布式傳輸系統(tǒng)，面對(duì)復(fù)雜的直播、通話場(chǎng)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(chǎng)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(xì)介紹全球?qū)崟r(shí)傳輸網(wǎng)絡(luò)GRTN QoS優(yōu)化實(shí)踐。

內(nèi)容大綱：

1. 阿里云直播通話場(chǎng)景靈活調(diào)優(yōu)體系；

2. 直播業(yè)務(wù)場(chǎng)景觀察分析方法；

3. 實(shí)踐落地方案。

李凌

Speaker

歡聚集團(tuán)

高級(jí)視頻算法工程師

李凌，歡聚集團(tuán)高級(jí)視頻算法工程師。10年以上音視頻領(lǐng)域相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，專(zhuān)注于視頻會(huì)議、直播、投屏等音視頻應(yīng)用的架構(gòu)設(shè)計(jì)、算法優(yōu)化，申請(qǐng)相關(guān)專(zhuān)利40余篇。2021年7月加入歡聚集團(tuán)，主要負(fù)責(zé)音視頻質(zhì)量推斷以及媒體傳輸改進(jìn)。

Topic

歡聚集團(tuán)音視頻質(zhì)量推斷實(shí)踐

音視頻質(zhì)量推斷通過(guò)全鏈路指標(biāo)采集、網(wǎng)絡(luò)仿真、質(zhì)量數(shù)據(jù)分析三個(gè)部分的能力來(lái)實(shí)現(xiàn)，能從各個(gè)維度、各個(gè)階段以及各個(gè)場(chǎng)景來(lái)衡量音視頻通信的質(zhì)量、比較各個(gè)版本的質(zhì)量變化趨勢(shì)、對(duì)音視頻的質(zhì)量改進(jìn)提供解決策略等。通過(guò)分析結(jié)果我們能幫助開(kāi)發(fā)者及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、定位原因、并高效解決問(wèn)題，以提升客戶的運(yùn)營(yíng)效率和用戶的體驗(yàn)，也能指導(dǎo)運(yùn)營(yíng)部署，指導(dǎo)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(gè)部分，第一部分介紹歡聚集團(tuán)全鏈路指標(biāo)采集以及如何保證指標(biāo)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性；第二部分介紹自動(dòng)化仿真工具，如何提高測(cè)試效率、版本質(zhì)量對(duì)比、輔助算法優(yōu)化改進(jìn)等；第三部分介紹質(zhì)量數(shù)據(jù)分析，如何實(shí)現(xiàn)單指標(biāo)和多指標(biāo)的分析以及對(duì)比分析。

實(shí)踐成果：

1. 自動(dòng)化仿真工具大大節(jié)省了測(cè)試效率、自動(dòng)進(jìn)行版本質(zhì)量對(duì)比、輔助算法優(yōu)化改進(jìn)

2. 根據(jù)場(chǎng)景進(jìn)行質(zhì)量綜合對(duì)比

3. 質(zhì)量預(yù)警監(jiān)控，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并改進(jìn)算法策略

張新峰

Speaker

中國(guó)科學(xué)院大學(xué)

副教授

張新峰博士于2014年在中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所獲得博士學(xué)位，2014年到2019年分別在新加坡南洋理工大學(xué)、美國(guó)南加州大學(xué)和香港城市大學(xué)從事博士后研究工作，目前在中國(guó)科學(xué)院大學(xué)任副教授，主要研究方向包括視頻編解碼技術(shù)，質(zhì)量評(píng)價(jià)和視頻增強(qiáng)處理，已經(jīng)在相關(guān)方向的國(guó)際會(huì)議和期刊上發(fā)表了超過(guò)100篇學(xué)術(shù)論文，獲得5項(xiàng)國(guó)內(nèi)外期刊和會(huì)議的最佳論文獎(jiǎng)，提交20項(xiàng)視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)提案。主持和參與了包括自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目、聯(lián)合基金重點(diǎn)項(xiàng)目和科技部重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目在內(nèi)的多個(gè)國(guó)家級(jí)項(xiàng)目。目前擔(dān)任IEEE TCSVT等期刊編委，十幾個(gè)學(xué)術(shù)會(huì)議和期刊的審稿人。

Topic

細(xì)粒度視覺(jué)質(zhì)量評(píng)價(jià)：回顧和思考

面向人眼感知的質(zhì)量評(píng)價(jià)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(lái)學(xué)術(shù)界已經(jīng)提出了許多質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，在已有數(shù)據(jù)集上取得了很高的性能，但是他們?cè)趯?shí)際應(yīng)用中的表現(xiàn)仍然無(wú)法讓用戶滿意，以至于無(wú)法得到廣泛應(yīng)用。

本次報(bào)告我們將回顧傳統(tǒng)視覺(jué)質(zhì)量評(píng)價(jià)的研究范式，著重指出在視覺(jué)質(zhì)量評(píng)價(jià)領(lǐng)域中被長(zhǎng)期忽視一個(gè)問(wèn)題：在現(xiàn)有數(shù)據(jù)集上，粗粒度質(zhì)量評(píng)價(jià)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果掩蔽了細(xì)粒度質(zhì)量差異的評(píng)價(jià)。相應(yīng)地，我們將從細(xì)粒度質(zhì)量評(píng)價(jià)的角度，對(duì)目前少量的細(xì)粒度質(zhì)量評(píng)價(jià)研究進(jìn)行概要介紹，并展望未來(lái)細(xì)粒度質(zhì)量評(píng)價(jià)面臨的機(jī)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?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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