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Improving Perceived Quality of Live Adaptative Video Streaming
Entropy ( IF 2.7 ) Pub Date : 2021-07-25 , DOI: 10.3390/e23080948
Carlos Eduardo Maffini Santos 1 , Carlos Alexandre Gouvea da Silva 1 , Carlos Marcelo Pedroso 1
Affiliation  

Quality of service (QoS) requirements for live streaming are most required for video-on-demand (VoD), where they are more sensitive to variations in delay, jitter, and packet loss. Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) is the most popular technology for live streaming and VoD, where it has been massively deployed on the Internet. DASH is an over-the-top application using unmanaged networks to distribute content with the best possible quality. Widely, it uses large reception buffers in order to keep a seamless playback for VoD applications. However, the use of large buffers in live streaming services is not allowed because of the induced delay. Hence, network congestion caused by insufficient queues could decrease the user-perceived video quality. Active Queue Management (AQM) arises as an alternative to control the congestion in a router’s queue, pressing the TCP traffic sources to reduce their transmission rate when it detects incipient congestion. As a consequence, the DASH client tends to decrease the quality of the streamed video. In this article, we evaluate the performance of recent AQM strategies for real-time adaptive video streaming and propose a new AQM algorithm using Long Short-Term Memory (LSTM) neural networks to improve the user-perceived video quality. The LSTM forecast the trend of queue delay to allow earlier packet discard in order to avoid the network congestion. The results show that the proposed method outperforms the competing AQM algorithms, mainly in scenarios where there are congested networks.

中文翻译:

提高实时自适应视频流的感知质量

视频点播 (VoD) 最需要实时流媒体的服务质量 (QoS) 要求,它们对延迟、抖动和数据包丢失的变化更为敏感。基于 HTTP 的动态自适应流媒体 (DASH) 是最流行的实时流媒体和 VoD 技术,已在 Internet 上大规模部署。DASH 是一种使用非托管网络以尽可能最好的质量分发内容的顶级应用程序。广泛地,它使用大型接收缓冲区来保持 VoD 应用程序的无缝播放。但是,由于引入的延迟,不允许在实时流媒体服务中使用大缓冲区。因此,队列不足导致的网络拥塞可能会降低用户感知的视频质量。主动队列管理 (AQM) 作为控制路由器队列拥塞的替代方案而出现,当 TCP 流量源检测到初始拥塞时,它会迫使 TCP 流量源降低其传输速率。因此,DASH 客户端往往会降低流式视频的质量。在本文中,我们评估了实时自适应视频流的最新 AQM 策略的性能,并提出了一种新的 AQM 算法,使用长短期记忆 (LSTM) 神经网络来提高用户感知的视频质量。LSTM 预测队列延迟的趋势,允许提前丢弃数据包以避免网络拥塞。结果表明,所提出的方法优于竞争的 AQM 算法,主要是在存在拥塞网络的场景中。当检测到初始拥塞时,按下 TCP 流量源以降低其传输速率。因此,DASH 客户端往往会降低流式视频的质量。在本文中,我们评估了实时自适应视频流的最新 AQM 策略的性能,并提出了一种新的 AQM 算法,使用长短期记忆 (LSTM) 神经网络来提高用户感知的视频质量。LSTM 预测队列延迟的趋势,允许提前丢弃数据包以避免网络拥塞。结果表明,所提出的方法优于竞争的 AQM 算法,主要是在存在拥塞网络的场景中。当检测到初始拥塞时,按下 TCP 流量源以降低其传输速率。因此,DASH 客户端往往会降低流式视频的质量。在本文中,我们评估了实时自适应视频流的最新 AQM 策略的性能,并提出了一种新的 AQM 算法,使用长短期记忆 (LSTM) 神经网络来提高用户感知的视频质量。LSTM 预测队列延迟的趋势,允许提前丢弃数据包以避免网络拥塞。结果表明,所提出的方法优于竞争的 AQM 算法,主要是在存在拥塞网络的场景中。我们评估了最近用于实时自适应视频流的 AQM 策略的性能,并提出了一种使用长短期记忆 (LSTM) 神经网络的新 AQM 算法来提高用户感知的视频质量。LSTM 预测队列延迟的趋势,允许提前丢弃数据包以避免网络拥塞。结果表明,所提出的方法优于竞争的 AQM 算法,主要是在存在拥塞网络的场景中。我们评估了最近用于实时自适应视频流的 AQM 策略的性能,并提出了一种使用长短期记忆 (LSTM) 神经网络的新 AQM 算法来提高用户感知的视频质量。LSTM 预测队列延迟的趋势,允许提前丢弃数据包以避免网络拥塞。结果表明,所提出的方法优于竞争的 AQM 算法,主要是在存在拥塞网络的场景中。
更新日期:2021-07-25
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