作者:Yueshi Shen
翻译:Ant
Twitch发起了一项优化码率算法的项目,LiveVideoStack对原文进行的摘译,点击【阅读原文】访问英文连接。
自适应码率(ABR)正在成为保证互联网直播、点播可靠性的重要技术之一。ABR视频流将内容切片成2-10秒的片段,每个片段都按照多个分辨率、码率进行编码(即有个视频轨)。
在客户端,播放器会监测用户当前的带宽,并选择一条最佳的视频轨进行回访,选择的策略要实现两个目标:
为了保证同时实现这两个目标,播放器需要知道每个视频轨片段的码率,才能决定下载哪个视频轨片段。因此,视频轨片段通常保持同样的大小(尽管HLS允许大10%),并告知播放器(播放器首先下载主manifest文件,它包含每个视频轨的码率信息)。
图1:根据用户的带宽变化,播放可以从一个视频轨转换到另一个。
固定码率(CBR)编码采用时间等长的视频轨片段,这是一种简单且流行的保持视频轨片段大小相等的方式。不过,CBR限制了编码的效率,不能输出最佳的视频。另一方面,可变码率(VBR)编码能够输出更高质量的视频,降低码率。不过,VBR模式的视频轨切片大小是随机的,这会引发播放器缓存问题——由于不能预测切片的大小,将导致播放器不知道选择哪个视频轨下载。
有上限的VBR可以实现可用码率(ABR)视频流,在这种模式下码率是可变的(VBR),不过被限制在一个最大值(高于目标码率10%),虽然视频的质量没有纯粹的VBR高,但播放器可以预测下一个片段的大小。
为了让ABR保留VBR的优势,必须运行在纯粹的VBR模式下,保证每个视频流的切片大小一致,并且与目标码率相同(见图2)。
图2:ABR-VBR是理想的模式,编码器在VBR模式下工作,并且切片大小一致。
目前在OTT行业,H.264/AVC是最流行的编码标准。大部分编码器是针对广播行业开发的,他们支持CBR或Statmux模式。虽然这些编码器也支持ABR,但OTT行业应用场景下并不能发挥VBR的优点。
Twitch团队一致致力于优化编码效率,并发起了一项公开的研究项目。任何开发者可以对码率算法进行优化,提升ABR-VBR的效率。
本文分享自 LiveVideoStack 微信公众号,前往查看
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