雷鋒網(wǎng) AI科技評論按:在網(wǎng)上看視頻時,緩沖或色塊問題時有發(fā)生,極其影響觀看體驗(yàn)?,F(xiàn)在,MIT計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室(CSAIL)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,最大化地緩解了這種現(xiàn)象。將這種算法應(yīng)用到Y(jié)ouTube或Netflix等網(wǎng)站之后,觀眾將會獲得更好的體驗(yàn)。此外,這項(xiàng)技術(shù)還能應(yīng)用于VR,緩解現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)帶寬不夠的問題。
Engadget上的一篇文章詳述了CSAIL新的方法,雷鋒網(wǎng) AI科技評論將其編譯如下。
緩沖和色塊是流媒體視頻播放中常常出現(xiàn)的問題。一旦出現(xiàn)這種情況,會影響觀看體驗(yàn),觀眾換臺之后,又會影響廣告商的收入。并且,這種情況還給流媒體服務(wù)帶來了技術(shù)上的難點(diǎn)——很難設(shè)計(jì)出解決方案。
MIT 計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室(CSAIL)新發(fā)明的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI算法或許恰好能滿足互聯(lián)網(wǎng)所需的流暢流媒體服務(wù)。
上面播放的視頻并不是以整段傳輸?shù)诫娔X上的,那會占用太大的帶寬。事實(shí)上,數(shù)據(jù)被分成小片段,然后按順序傳送。但是為了保證視頻質(zhì)量,像YouTube這樣的網(wǎng)站是利用ABR(碼率自適應(yīng))算法來確定視頻播放的分辨率。ABR算法通常有兩種模式:一種是測量網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)的速率,另一種是保證視頻開頭有足夠的緩沖區(qū)。
如果基于速率的算法失敗了,系統(tǒng)會降低比特率以確保視頻繼續(xù)播放,這會導(dǎo)致色塊問題。
另外,如果試圖將視頻快進(jìn)太多,將會更加影響播放體驗(yàn),這是因?yàn)榛诰彌_的系統(tǒng)提前加載新的視頻塊和緩沖區(qū)時,不得不暫停播放。
這兩種ABR模式本質(zhì)上是解決同一問題的兩面,他們都沒有完全解決問題的能力。接下來就是人工智能的用武之地了。
實(shí)際上已經(jīng)有了一些關(guān)于這個問題的研究??突仿〈髮W(xué)的一個研究小組最近開發(fā)了一種叫做“模型預(yù)測控制”(MPC)的方案,試圖預(yù)測網(wǎng)絡(luò)環(huán)境如何隨時間變化,并基于這個模型做出優(yōu)化決策。然而,這個系統(tǒng)的問題在于,它只會基于模型自身做出優(yōu)化決策,不適合那些突然或急劇發(fā)生流量變化的網(wǎng)絡(luò)。
CSAIL的新方法被稱為“Pensive”,它并不依賴模型,而是用機(jī)器學(xué)習(xí)來計(jì)算何時(以及何種情況下)在速率ABR和基于緩沖的ABR之間進(jìn)行切換。和其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣,Pensive使用獎勵和懲罰來強(qiáng)化每次試驗(yàn)的結(jié)果。隨著時間的推移,系統(tǒng)能夠調(diào)整自己的行為,始終獲得最高的獎勵。有趣的是,由于可以調(diào)節(jié)獎勵,我們可以調(diào)整系統(tǒng),讓它執(zhí)行我們想要得到的行為。
麻省理工學(xué)院教授Mohammad Alizadeh在一份聲明中說:“我們的系統(tǒng)很靈活,無論想要什么樣的效果,都可以優(yōu)化它來實(shí)現(xiàn)。甚至可以想象用戶個性化自己的流媒體體驗(yàn),這取決于他們是想要讓緩沖優(yōu)先還是讓分辨率優(yōu)先。”該團(tuán)隊(duì)對這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只進(jìn)行了總長一個月的下載視頻內(nèi)容的訓(xùn)練,就已經(jīng)能獲得與MPC系統(tǒng)相同的分辨率,但減少了10%到30%的緩沖問題。
我們最終會看到這一技術(shù)被YouTube和Netflix等公司采用,但麻省理工學(xué)院的團(tuán)隊(duì)希望先將它應(yīng)用于VR。Alizadeh說:“VR需要4k的分辨率,在使用時,碼率很容易就達(dá)到每秒上千兆,而現(xiàn)在的網(wǎng)絡(luò)根本無法支持。我們很高興看到像Pensieve這樣的系統(tǒng)能夠?yàn)閂R等這樣的應(yīng)用做些什么。這只是我們所做出的第一步。”
via:Engadget
雷鋒網(wǎng)(公眾號:雷鋒網(wǎng))AI科技評論編譯
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