通過收集網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，并采用更接近主觀主觀評價的客觀評價方式，可以有效反映QoS的水平，從而幫助運營方改進服務(wù)。

文 / Fred Dawson

譯 / 咪寶

審校 / John

原文?

http://www.screenplaysmag.com/2019/03/12/end-to-end-qa-advances-lift-ott-video-to-tv-equivalency/

隨著網(wǎng)絡(luò)延遲的顯著降低與傳輸效率的大幅提升，OTT視頻服務(wù)的性能與傳統(tǒng)付費電視服務(wù)的性能已不相上下。?

在過去的幾年中，OTT視頻質(zhì)量通過新的基于云的解決方案取得了很大的進步。這些解決方案對與流媒體性能相關(guān)的所有元素提供了前所未有的端到端的監(jiān)控。通過實時了解新出現(xiàn)的問題，幫助OTT服務(wù)供應(yīng)商掌握產(chǎn)業(yè)升級主動權(quán)并有效彌補其在固有網(wǎng)絡(luò)運營管理中的弱勢。

其中一項潛在工作是提升OTT的監(jiān)控性能至超過目前絕大多數(shù)托管網(wǎng)絡(luò)的水平，從而使用戶能夠真切感受到基于OTT網(wǎng)絡(luò)傳輸實現(xiàn)的用戶體驗提升，而非如PSNR（峰值信噪比）或MSE（均方誤差）等傳統(tǒng)QoS指標那樣僅給出反映服務(wù)質(zhì)量的粗略近似值（峰值信號到 - 噪音比率）——例如Telestream iQ平臺采用實時執(zhí)行質(zhì)量評價并取平均的方法，該方法基于模擬人類視覺系統(tǒng)實時響應(yīng)的算法。

MOS視頻質(zhì)量評價體系是IneoQuest在引入iQ數(shù)據(jù)采集與分析功能后的一項里程碑，可為整個分銷鏈中的視頻內(nèi)容提供評價其性能與質(zhì)量的依據(jù)。MOS專注那些真正影響視頻服務(wù)用戶體驗的因素并在某些情況下可以消除由強制執(zhí)行PSNR指標所帶來的不必要改動，也可識別并糾正由PSNR造成的對于一些評價視頻質(zhì)量的關(guān)鍵指標的忽略。

在收購IneoQuest之前，Telestream使用SSIMWAVE公司提供的另一套類似于人類視覺感知的評價指標與策略，當時SSIMWAVE公司已經(jīng)建立了基于結(jié)構(gòu)相似性實現(xiàn)的QoE算法解決方案。此算法贏得了曾于2015年榮獲工程學(xué)艾美獎的SSIMWAVE聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席科學(xué)官Zhou Wang的認可。位于加拿大安大略省的SSIMWAVE一直在默默借助SSIM的力量發(fā)展這一套已被全球幾家主要的付費電視提供商所采用的視頻質(zhì)量評價體系。

SIMMWAVE的營銷部副總裁Saj Jamal說，該公司專注于在OTT和MVPD領(lǐng)域建立市場并持續(xù)拓展增強版SSIM即SIMMPlus的應(yīng)用。“我們的切入點包括銷售過程的所有關(guān)鍵節(jié)點，包含源監(jiān)控編碼器、流輸出、聚合器輸出、CDN和其他分界點和播出，”Jamal指出。

在切入點中運行的高計算效率軟件，可基于SSIM評分系統(tǒng)為流媒體產(chǎn)業(yè)每個制作環(huán)節(jié)中的視頻內(nèi)容提供QoE分數(shù)。該評分系統(tǒng)基于多種參數(shù)客觀反映人們從不同位置觀看視頻所收獲到的體驗，同時根據(jù)與目標設(shè)備類型、動態(tài)范圍、顏色深度、分辨率格式等相關(guān)的性能預(yù)期，將這些測量結(jié)果與供應(yīng)商為每個視頻設(shè)置的基本SSIM分數(shù)進行比較。

一旦出現(xiàn)相對于基線分數(shù)下降的情況，系統(tǒng)就會立即通過SSIMPlus儀表板將其傳達至內(nèi)容供應(yīng)商以提醒供應(yīng)商該位置存在問題。供應(yīng)商還可以使用該平臺來衡量所需實現(xiàn)的質(zhì)量層級以滿足客戶期望，包括一些訂閱用戶因帶寬或其他額外支出而產(chǎn)生的期望。

“我們的客戶希望清晰了解上述優(yōu)化并直接從視頻質(zhì)量提升中獲利，讓付費用戶感到物有所值” Jamal說。“這對許多企業(yè)而言都是一項重要指標。”

“我們借助自己或者合作的實驗室，不斷進行主觀測試以獲取各類視頻在不同觀看環(huán)境下的分數(shù)。”同時他指出，平均分數(shù)是根據(jù)多達100,000名參與者的實際觀看行為匯總統(tǒng)計分析而制定，雖然有時人們會使用 “每個人都不同”的假設(shè)去挑戰(zhàn)平均分數(shù)，但大規(guī)模的測試活動可基本消除主觀因素的影響。 ? ? ? ?

“在視覺體驗上，人類彼此之間的共性讓我們感到十分驚訝”Jamal說。

為特定程序和服務(wù)層級設(shè)置分數(shù)的策略取決于內(nèi)容提供者的期望，包括期望將分數(shù)策略用于判斷粒度，此粒度可反映他們自己在實驗室進行的模擬會話所取得的參考平均分數(shù)。“我們的模型不僅可基于幀速率、動態(tài)范圍和分辨率等影響觀看體驗的因素準確判斷視頻質(zhì)量，”CSO Wang說。“顯示器的類型、屏幕的亮度、觀看視角和房間內(nèi)的環(huán)境光……都被我們在建立此模型時作為影響因素考慮在內(nèi)。”

他指出，SSIM甚至考慮了環(huán)境光對用戶感知畫面顏色的影響。“我們可以根據(jù)客戶所需調(diào)整特定情況下的算法模型”，他說。

目前正在進行的新開發(fā)包括概念驗證測試，其中涉及到在用戶的設(shè)備中使用SSIMPlus軟件，以實現(xiàn)在視頻播出時無需在設(shè)備中放置SSIM探測器即可進行視頻質(zhì)量監(jiān)控。該公司還在尋找針對虛擬現(xiàn)實視頻內(nèi)容的視頻質(zhì)量評分參數(shù)，并根據(jù)觀眾的舒適度閾值進行校準。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的通过端到端的数据侦测提升QoS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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