专题介绍用户网络模型与QoE

Posted 2022-04-09 LiveVideoStack_

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“音视频+无限可能”是一扇 LiveVideoStackCon面向新兴领域开启的大门，在移动互联网红利消失、内卷的局面下，智能车、制造、金融、医疗、出海等新兴领域还在迫切追寻新技术带来的增值。在“音视频+无限可能”，提前看到新机会、新案例、新实践。

5月20日-21日，LiveVideoStackCon 2022 上海站，和你一同开启通向未来的大门。

用户网络模型与QoE

在音视频应用里，获得了大量的用户上报数据，包括但不限于音视频质量数据、用户行为数据等，这些数据可以为我们提供什么样的结论？能否利用这些数据建立模型以便快速实验？能否利用这个模型快速迭代策略以改进在线音视频质量？

出品人

林绪虹

Publisher

欢聚集团

RTC技术部负责人

林绪虹，欢聚集团RTC技术部负责人，负责音视频技术相关研发工作，为集团多媒体技术提供战略和产品创新方案，包括建立音视频技术体系、提升音视频体验、改进音视频质量等。华南理工大学硕士毕业，有着十余年音视频研发经验，在音视频编解码、图像处理、视频内容分析与理解等领域有丰富的实战经验，因在欢聚集团音视频技术体系方面工作业绩突出，多次获得公司级重要奖项。

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讲师与议题

肖凯

Speaker

阿里云

GRTN核心网技术负责人  

肖凯 阿里云 GRTN核心网技术负责人。

Topic

全球实时传输网络GRTN QoE优化实践

面对覆盖全球的大型分布式传输系统，面对复杂的直播、通话场景，阿里云基于灵活的调优手段、高效的AB test 基础能力以及贴近业务场景的观察分析方法，总结出一套让系统持续迭代的调优技术方法，本次分享将详细介绍全球实时传输网络GRTN QoS优化实践。

内容大纲：

1. 阿里云直播通话场景灵活调优体系；

2. 直播业务场景观察分析方法；

3. 实践落地方案。

李凌

Speaker

欢聚集团

高级视频算法工程师

李凌，欢聚集团高级视频算法工程师。10年以上音视频领域相关经验，专注于视频会议、直播、投屏等音视频应用的架构设计、算法优化，申请相关专利40余篇。2021年7月加入欢聚集团，主要负责音视频质量推断以及媒体传输改进。

Topic

欢聚集团音视频质量推断实践

音视频质量推断通过全链路指标采集、网络仿真、质量数据分析三个部分的能力来实现，能从各个维度、各个阶段以及各个场景来衡量音视频通信的质量、比较各个版本的质量变化趋势、对音视频的质量改进提供解决策略等。通过分析结果我们能帮助开发者及时发现问题、定位原因、并高效解决问题，以提升客户的运营效率和用户的体验，也能指导运营部署，指导路由策略以及采集、播放、编解码、传输等策略调整。

本次分享将分为三个部分，第一部分介绍欢聚集团全链路指标采集以及如何保证指标数据的准确性；第二部分介绍自动化仿真工具，如何提高测试效率、版本质量对比、辅助算法优化改进等；第三部分介绍质量数据分析，如何实现单指标和多指标的分析以及对比分析。

实践成果：

1. 自动化仿真工具大大节省了测试效率、自动进行版本质量对比、辅助算法优化改进

2. 根据场景进行质量综合对比

3. 质量预警监控，及时发现问题并改进算法策略

张新峰

Speaker

中国科学院大学

副教授

张新峰博士于2014年在中国科学院计算技术研究所获得博士学位，2014年到2019年分别在新加坡南洋理工大学、美国南加州大学和香港城市大学从事博士后研究工作，目前在中国科学院大学任副教授，主要研究方向包括视频编解码技术，质量评价和视频增强处理，已经在相关方向的国际会议和期刊上发表了超过100篇学术论文，获得5项国内外期刊和会议的最佳论文奖，提交20项视频编码标准技术提案。主持和参与了包括自然科学基金面上项目、联合基金重点项目和科技部重点研发项目在内的多个国家级项目。目前担任IEEE TCSVT等期刊编委，十几个学术会议和期刊的审稿人。

Topic

细粒度视觉质量评价：回顾和思考

面向人眼感知的质量评价在许多视频图像处理算法和系统中发挥十分重要的作用。近年来学术界已经提出了许多质量评价方法，在已有数据集上取得了很高的性能，但是他们在实际应用中的表现仍然无法让用户满意，以至于无法得到广泛应用。

本次报告我们将回顾传统视觉质量评价的研究范式，着重指出在视觉质量评价领域中被长期忽视一个问题：在现有数据集上，粗粒度质量评价的统计结果掩蔽了细粒度质量差异的评价。相应地，我们将从细粒度质量评价的角度，对目前少量的细粒度质量评价研究进行概要介绍，并展望未来细粒度质量评价面临的机遇和挑战。