基于QoE的自适应媒体播放系统的性能评估

抽象的

为了提高视频流服务的播放质量，文献中提出了几种自适应媒体播放(AMP)机制。然而，AMPs的所有性能评估和比较都是根据服务质量(QoS)指标进行的。众所周知，在QoS指标之间可能存在权衡，例如缓冲区底流和溢出性能。因此，仅从QoS指标来评价amp的性能是不够的。在本文中，我们将从体验质量(QoE)的角度来评价和比较几种AMPs的性能。数值结果表明，现有的AMP系统从总体质量评价的角度来看，并没有比非自适应播放系统表现得更好。

1.介绍

最近，多媒体流媒体应用，如IPTV [1由于接入网络中的带宽的显着增长，例如XDSL，FTTH，3G / 4G和WiMAX，由于带宽的显着增长而迅速增加。然而，由于互联网中遇到的随机延迟/抖动，在客户端，在播放期间可能发生视频播放中断，块失真和非预测性比赛时间。为了抵消网络抖动对视频流质量的影响，可以动态控制媒体播放速率的自适应媒体播放（AMP）技术，已出现[2- - - - - -10]．一些AMP计划，例如[2- - - - - -7，根据缓冲满度动态调整媒体播放速率。在[8]．其他考虑到视频序列内容和不同场景的运动特征的内容感知AMPs见[9，10]．感知内容的AMP只会减缓低动作场景，因此感知效果较低。

服务质量(QoS)指的是电话和计算机网络中允许有特殊要求的流量传输的几个相关方面。QoS指标是一种可以通过网络设备进行客观度量的量化指标。因此，它们通常被称为客观的QoS指标。若干目标QoS指标，如底流概率、溢出概率、播放失真方差(VDoP) [3.，7]、初始播放延迟、播放曲线和平均播放率已被用于评估AMP机制的性能。这些客观指标的详细定义可在[7]．有几项研究表明，在上述指标之间可能存在权衡[4，7]．例如，在底流和溢流性能之间存在权衡。因此，在QoS指标方面，有时很难明确判断一个AMP方案是否优于另一个AMP方案。最重要的是，这些客观的QoS指标不能直接反映用户对AMP系统播放质量的感知。因此，有必要开发另一种从用户感知角度评价AMP方案性能的有效方法。

用户对服务的感知是由经验质量（QoE）的质量表示，这是客户与服务的经历的主观衡量标准。通常，评估用户的感知的方案称为QoE技术[11- - - - - -18]，并以MOS(平均意见得分)衡量[19]．MOS表示为1至5范围内的单个数字，其中1是最低的感知质量，5是最高的感知质量。然而，测量的平均MOS在真实应用中的0到5的范围内。QoE评估包括三种不同的方法：主观，目标和杂种。主观QoE评估是获得用户感知的最准确的方法。然而，主观方法是耗时，并且具有高的评估成本。客观QoE评估[15，16]可能是实时执行的，但用户感知的准确性可能是个问题。混合方法是将主观方法和客观方法相结合来获得质量oe [13，14]．该混合方案在降低主观测试成本的同时，可以实时评估质量。然而，上述QoE评价方法均未考虑AMP方案的影响。因此，在[20.]．在[20.]，在主观测试的基础上，推导出多个针对单个QoS指标的QoS- QoS映射函数。考虑的QoS指标包括初始播放延迟、丢包率、下流时间比和播放率。这些目标的QoS指标可以通过使用网络测量设备得到。此外，在[20.提出了一种集成的多变量QoS-QoE映射函数以评估视频流服务的整体QoE。本文中，提出的QoE评估方法提出20.]将用于评估AMP系统的QoE性能。

本文的其余部分组织如下。部分2给出了AMP方案的概述。节3.的质量评价方法。[20.的总结。部分4评估各种AMP系统的QoE性能。最后,部分5作结束语。

2.自适应媒体播放方案概述

在[2，3.， AMP系统允许几种不同的播放速率，以补偿网络延迟抖动的影响，并减少底流事件。如果缓冲包的数量超过一个给定的阈值，AMP系统使用一个正常的播放速率．否则，AMP系统采用比例降低的速率。我们称之为线性放缓方案的AMP方案。它的播出率函数在图中描绘1．另一种基于缓冲变化的新型AMP用于确定播放率，在[8]．[8]可以在适应网络条件的同时，使视频播放尽可能流畅。播放速率的调整是基于缓冲区的变化（在帧中）和参数．当时，发出播放调整指令，播放间隔随时间线性调整。就上述的amp而言[2，3.，8，播放速率不能高于正常播放速率．当只允许减慢播放速率时，整个视频流的播放延迟可能会显著延长。此外，当客户端缓冲区大小有限时，降低播放速率可能会增加溢出概率。为了消除额外的播放延迟和降低溢出概率，可以在[4，6]．摘要(6]提出了一种基于当前缓冲区状态、目标缓冲区级别、媒体数据接收的过去历史、未来数据到达的估计以及估计的网络条件动态计算慢速播放因子的算法。

大多数AMP方案都不考虑缓冲区溢出问题。为了提高此缺点，具有多个阈值的放大器，放缓阈值，加速阈值，和动态回放阈值，载于[7]．除了传统的减速阈值，动态回放阈值还有一个加速阈值设计。当缓冲区满溢超过加速阈值时，播放率必须增加以减少缓冲区满溢，以避免缓冲区溢出。[中的动态回放阈值算法(DPTA)7用来动态调整回放阈值，它决定了不同网络条件下的初始播放延迟。[7]称为DPTA+APTA，概述如下。DPTA从最近到达的帧估计网络抖动，以决定适当的播放延迟。首先,，第一个的累积平均抖动在预演期间到达，在每帧到达时更新如下: 在哪里是框架的运动时间th和St视频帧和时间为每个视频帧的正常播放时间。然后是动态回放阈值是根据下列分段线性方程计算的 在哪里和设计参数。根据我们在[7，则存在较大的波动较小的值．因此，为了提高估计的可靠性，下界被设置为这样回放的错误开始就可以在．此外，价值一定不能设置太大，否则初始播放延迟不能减少。根据我们在[7]，是一个合适的设置。的参数有关来线性。根据我们在[7的价值应设置在1.5至2.5的范围内，以便在大多数情况下，初始播放延迟可以接受。

当当前缓冲区满时超过或等于，播放可以立即启动正确的播出速率，该播出速率由以下等式确定 在哪里是一个随机过程，由[7]．也就是说,依赖于帧到达过程在客户端缓冲区和被限制之间和，如图所示2．有兴趣详细推导的可以指[7]．和定义如下: 在哪里与客户端缓冲区大小相关的最高阈值。值得注意的是，播放率应该受到限制，这样用户就不会注意到或接受播放率的变化。对于用户来说，减速视频和加速视频的感知通常是不同的。因此，有两种不同的限制偏差比，表示为和为和分别为播出速率设置。DPTA + APTA的相应播放速率功能由图给出2．

3.AMP系统的质量评价方法

根据互联网视频流应用(如YouTube视频)的经验，在观看视频流会话时，经常会遇到播放前的非预测性缓冲时间、缓冲下流导致的播放中断、丢包导致的视频块失真等现象。因此，本文选取视频流业务的初始播放时延、丢失率、缓冲下流时间等目标QoS指标来评估视频流业务的质量。此外，如果在媒体播放器中采用可动态调整播放速率的AMP方案来提高视频播放质量，还必须考虑AMP对QoE的影响。因此，播放率度量也必须包含在QoE评估中。下面给出上述QoS指标的定义和说明。（一世）首次播出延迟：为了补偿网络抖动的影响，通常在客户端分配播出缓冲区。为了减轻对视频播放质量的抖动效应，只有在缓冲功能超过某个阈值时才能启动播放的流视频。对于视频流，在流的开始时，在客户端缓冲器处的第一帧到达时的持续时间及其显示被定义为初始播放延迟。非预防措施或长期初始播放延迟对用户令人烦恼。(2)损失率:由于缓冲区溢出，视频报文可能在网络或客户端缓冲区被丢弃。这种丢包会导致视频播放时出现块畸变，降低用户的感知能力。(3)下溢的时间比:当客户端缓冲区中没有要显示的帧时，称为缓冲区底流。缓冲下流的出现会中断视频播放，导致流质量严重下降。因此，缓冲底流发生率是评价视频流业务质量的关键指标。总潜流持续时间与视频流总回放时间之比定义为潜流时间比。（iv）播出率:在使用AMP的媒体播放器中，播放率可能会有所不同，当播放率的变化超过一个阈值，例如25%，用户很容易感知到。因此，还必须考虑和评估播放率变化对QoE的影响。

上述QoS参数可以通过网络测量设备得到。然而，如何根据这些测量到的QoS参数来评估视频流业务的总体质量是一个问题。为了解决这个问题，在[20.]，利用产品形式创建集成的多元QoE函数，用于评估视频流服务的整体QoE。根据我们以前的工作[20.]，视频流业务的整体质量满意度可根据上述四个QoS指标进行评估，具体如下: 在哪里，，,表示潜流时间比，损失率(%)，初始播放延迟(秒)和标准化播放率()指标,分别。换句话说，标准化的积分QoE或MOS，，等于各个QoS指标的所有标准化QoS的乘积。注意，由于QoE的范围是0到5，所以规范化的QoE必须除以5。的个别qos - qos映射功能(5)的资料如下: 所有方程式（6) (9)是根据在[20.和非线性回归方法。所得到的底流时间比、损失率和初始播放延迟度量的映射函数符合指数衰减函数，而归一化播放速率度量的映射函数符合Gamma分布的概率密度函数。由于QoE的最大值为5，因此(6) (9)不能大于5．因此,在(6) (9）必须将指数函数设置为5的系数。通过使用非线性回归方法来确定这些映射函数中的其他常数。可以在[20.]．接下来,(5）将用于评估AMP系统的集成QoE性能。

4.AMP系统质量评价结果

在本节中，我们将使用仿真来获得不同AMP机制的QoS性能。接下来,(5)来计算不同媒体播放系统的qo，包括非自适应、线性减速[2，3.]，线性放缓+加速，DPTA + APTA［7]和缓冲变化[8)计划。这些播放系统简要描述如下:（一世）非适应:正常的播放率总是被媒体播放器使用。(2)线性增长放缓:类似于[2，3.]．但是，媒体播放器之间会线性降低播放率和只有当缓冲区满度小于阈值时，如图所示3(一个)．(3)线性放缓+加速:此AMP将减慢或加快播放率线性时，缓冲区满是以下或以上,分别。其播放速率函数如图所示3 (b)．（iv）DPTA +美国物理治疗协会:是[7与参数)并具有如图所示的播放率函数2．(v)缓冲变化方案:是在[8]．在我们的仿真中，该方案的调整算法遵循[8除非初始缓冲区参考电平被设置为而不是缓冲区大小的一半。此外，在一个底流事件之后，播放只能在缓冲区满积达到时恢复一次。的参数中定义的(8在我们的模拟中等于12。

值得注意的是，上述媒体播放系统除DPTA+APTA外的所有启动播放阈值()固定在．此外，播放率是有限的和为所有考虑AMP机制，如图所示2和3.．

首先，我们采用NS2网络模拟器[21生成抖动的视频交通模式。然后将抖动的视频流量模式作为各种媒体播放系统的到达过程，利用自己开发的c++程序实现了这些系统。仿真的网络结构如图所示4．在我们的模拟中，我们使用了MPEG-4编码视频《侏罗纪公园I》[22，作为视频流源。这个MPEG-4视频是VBR，平均比特率为770 kbps，总播放时间为1小时。这个MPEG-4视频的帧率是25帧/秒。因此，每一帧的正常播放时间，，等于40毫秒。此外，该视频的平均帧大小约为3800字节。由于编码的帧大小在现实中是可变的，我们模拟中的缓冲区大小将以字节数设置。但播放速率的自适应仍然是基于帧数的。在我们的模拟中，客户机缓冲区大小被设置为2 mb。由于平均帧长接近4000字节，因此对应的最高阈值在图中2约为500。所有的视频帧都从服务器(节点0)传输到接收端(节点5)，当它们穿越网络时，会受到交叉流量的抖动。交叉流量选择Pareto ON-OFF流量类型，参数为突发时间、空闲时间= (400ms, 600ms)。在我们所有的模拟中，图中所有链接的交叉流量率4被设置为平等。在接收器节点处，模拟视频流的所有帧到达时间被保存在文件中，以成为媒体播放系统的视频帧到达过程。在我们的模拟中进行了各种交通负荷。在每个流量负载下，通过在不同时间开始流传输来产生10个不同的抖动视频流量模式。此外，在我们的模拟中假设网络中没有帧丢失，即，在本研究中，帧损耗仅由客户端缓冲区的缓冲区溢出引起。表中的相关参数设置列于表中1．

随后，QoS参数，包括初始播放延迟，底流时间比,损失率，以及标准化播放率对各媒体播放系统进行了测量。这些QoS值的测量方法与[7]．在获得这些QoS参数后，我们将QoS映射函数应用于(6) - (9)，将每个QoS值转换为对应的QoE/MOS。每个播放系统在单个QoS度量中映射的QoE/MOS如图所示5．最后,使用(5)可以找到每个媒体播放系统的整体QoE。结果如图所示6．

根据图5，如果只比较不同媒体播放系统间单个QoS指标的QoE，则很难判断哪种播放方案是最好的。这是因为在不同的QoS度量中存在权衡。因此，仅使用QoS值在不同播放系统之间进行性能比较是不可行的。然而，当不同媒体播放系统的整体qo通过使用(5)，如图所示6，各种播放系统之间的性能比较变得容易。

从图5，我们发现线性放缓放大器只能在下溢时间比率下改善QoE，同时降低了标准化播放率度量中的QoE与非自适应播放系统相比。以及线性减速AMP的总体QoE，如图所示6，与非自适应播放系统相比，几乎得到了改进。对于缓冲变化AMP, QoE性能在潜流时间比度量是最好的，而QoE性能在损失率度量变得最糟糕，如图所示5．缓冲区变化放大器的整体QoE，如图所示6，变得比非适应性播放系统更糟糕。然而,在图6DPTA +美国物理治疗协会可以显著提高流媒体服务在各种流量负载条件下的整体质量。根据图5，由于DPTA算法可以根据网络流量情况调整初始播放延迟，故采用DPTA+APTA算法在初始播放延迟度量中获得最佳的QoE．虽然DPTA+APTA的QoE在规范化播放率度量DPTA+APTA是最糟糕的吗显著提高了潜流时间比和漏失率指标的qo。这是因为APTA可以根据帧到达过程调整播放率，以稳定缓冲区满度，从而显著降低缓冲区底流和溢出概率。最后,DPTA +美国物理治疗协会达到最好的整体QoE。因此，对DPTA + APTA值得有效地调整播放速率，提高视频流业务的质量。

5.结论

本文介绍了一种基于qos的AMP系统评估方法。根据所提出的集成质量评价函数和多变量QoS指标，可以计算AMP系统的总体质量评价。所得到的质量评价可以从用户感知的角度反映AMP系统的性能。从而解决了AMP系统性能比较中各种QoS指标之间的权衡问题。数值结果表明，从用户感知的角度来看，一些AMP机构，如线性减速和缓冲变化方案，并没有比非自适应播放系统表现得更好。但DPTA +美国物理治疗协会方案可以真正提高视频流服务的质量。除了AMP系统的性能评估外，我们认为本文提出的基于qos的评估方法也可以应用于其他多媒体业务系统的性能评估。

致谢

本研究得到了中华民国国家科学委员会NSC101-2221-E-182-004资助。作者也要感谢所有审稿人提供的宝贵意见和建议。

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