本發(fā)明屬于觀看視頻用戶體驗評價領(lǐng)域，尤其是涉及一種視頻業(yè)務(wù)中數(shù)據(jù)驅(qū)動的用戶體驗的客觀評價方法。

背景技術(shù)：

交互式網(wǎng)絡(luò)電視(IPTV)、互聯(lián)網(wǎng)等中的視頻業(yè)務(wù)的廣泛應(yīng)用與推廣，使得人們的生活豐富多彩，但另一方面，服務(wù)提供商和網(wǎng)絡(luò)運營商則更加關(guān)心所提供視頻服務(wù)的質(zhì)量，即，所觀看視頻的用戶體驗究竟如何。但是作為一種相對不成熟的技術(shù)，目前還缺乏強有力的質(zhì)量檢測體系來保證這種高質(zhì)量的服務(wù)要求。同時由于用戶總量巨大，分布范圍廣等特點，使得服務(wù)提供商無法用統(tǒng)計的手段獲取可以反映全網(wǎng)服務(wù)質(zhì)量的可靠信息。而獨立的各項參數(shù)指標(biāo)并不能準(zhǔn)確的反映不同地區(qū)，不同網(wǎng)絡(luò)終端用戶在觀看視頻時的主觀感受。以往對網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量(Quality of Service，簡稱QoS)的研究是以提高網(wǎng)絡(luò)性能和整體資源利用率為目的，而當(dāng)前服務(wù)提供商和網(wǎng)絡(luò)運營商最關(guān)注的則是用戶的感知質(zhì)量，即用戶的體驗。為此，引入用戶體驗質(zhì)量(Quality of Experience，簡稱QoE)來描述用戶的體驗，但QoE具有強烈的主觀特性，往往無法定量衡量和評價，因此如何將該主觀問題用客觀性的方法進行解決十分關(guān)鍵。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是針對背景技術(shù)的不足提供了一種視頻業(yè)務(wù)中數(shù)據(jù)驅(qū)動的用戶體驗的客觀評價方法。

本發(fā)明為解決上述技術(shù)問題采用以下技術(shù)方案

一種視頻業(yè)務(wù)中數(shù)據(jù)驅(qū)動的用戶體驗的客觀評價方法，其特征在于，具體包含如下步驟：

步驟1，確定視頻業(yè)務(wù)中影響用戶體驗的端到端參數(shù)；

步驟2，提取視頻編碼參數(shù)、網(wǎng)絡(luò)損傷參數(shù)和用戶終端參數(shù)；

步驟3，根據(jù)步驟二提取的相關(guān)參數(shù)，使用基于統(tǒng)計學(xué)方法得到的視頻質(zhì)量評估模型，計算出用戶體驗的客觀MOS值，具體計算公式如下：

V_q＝1+4×f_cod×f_ter×f_plr×f_del×f_jit

其中，V_q代表客觀MOS值，f_cod表示視頻視頻編碼階段對視頻質(zhì)量的影響，即對MOS得分的影響函數(shù)，f_ter表示用戶終端參數(shù)對視頻質(zhì)量的影響函數(shù)，f_plr為丟包率對視頻質(zhì)量的影響函數(shù)，f_del為延時對視頻質(zhì)量的影響函數(shù)，f_jit為抖動對視頻質(zhì)量的影響函數(shù)。

作為本發(fā)明一種視頻業(yè)務(wù)中數(shù)據(jù)驅(qū)動的用戶體驗的客觀評價方法的進一步優(yōu)選方案，步驟2中，所述視頻編碼參數(shù)包括媒體碼率，網(wǎng)絡(luò)損傷參數(shù)包括丟包率、抖動和延時；所述用戶終端參數(shù)包括機頂盒的CPU使用率和內(nèi)存使用率。

作為本發(fā)明一種視頻業(yè)務(wù)中數(shù)據(jù)驅(qū)動的用戶體驗的客觀評價方法的進一步優(yōu)選方案，在步驟3中，函數(shù)f_cod的表達式如下：

其中，自變量Br表示媒體碼率，單位為Mbps；c₁，c₂，c₃的取值分別為0.98，0.327和1.52。

作為本發(fā)明一種視頻業(yè)務(wù)中數(shù)據(jù)驅(qū)動的用戶體驗的客觀評價方法的進一步優(yōu)選方案，在步驟3中，函數(shù)f_plr的表達式如下：

其中，P_plv為丟包率，是指測試中所丟失數(shù)據(jù)包數(shù)量占所發(fā)送數(shù)據(jù)組的比率；函數(shù)形式如下：

此式中，Br為碼率，單位為Mbps，其中c₄，c₅，c₆的取值分別為13.98，0.042和2.62。

作為本發(fā)明一種視頻業(yè)務(wù)中數(shù)據(jù)驅(qū)動的用戶體驗的客觀評價方法的進一步優(yōu)選方案，函數(shù)f_del的表達式如下：

其中，T_d為延時，是指一個報文或分組從一個網(wǎng)絡(luò)的一端傳送到另一端所需要的時間，單位為ms；c₇，c₈的取值分別為19460和0.91。

作為本發(fā)明一種視頻業(yè)務(wù)中數(shù)據(jù)驅(qū)動的用戶體驗的客觀評價方法的進一步優(yōu)選方案，函數(shù)f_jit的表達式如下：

f_jit＝max{1-c₉×jitter，0.01}

其中jitter為抖動，單位為ms，c₉為常數(shù)，取值為0.000055。

作為本發(fā)明一種視頻業(yè)務(wù)中數(shù)據(jù)驅(qū)動的用戶體驗的客觀評價方法的進一步優(yōu)選方案，函數(shù)f_ter的表達式如下：

f_ter＝max{1-c₁₀×m_cpu-c₁₁×m_mem，0.01}

其中，m_cpu表示CPU使用率，m_mem表示內(nèi)存使用率，c₁₀，c₁₁的取值分別為0.157和0.043。

本發(fā)明采用以上技術(shù)方案與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有以下技術(shù)效果：

1.本發(fā)明可以完全針對失真視頻業(yè)務(wù)進行客觀評估，不考慮任何與參考視頻源比照，參考視頻失真度等相關(guān)問題，即，實現(xiàn)了無參考評價。評價結(jié)果與用戶主觀體驗相似程度高；

2.本發(fā)明在固定編碼器類型后，綜合考慮了網(wǎng)絡(luò)損傷參數(shù)、視頻視頻編碼參數(shù)以及用戶終端參數(shù)對視頻質(zhì)量的影響，全面考慮端到端參數(shù)對視頻質(zhì)量的影響，使模型預(yù)測的視頻質(zhì)量真正接近用戶對視頻質(zhì)量的主觀體驗，有利于及時準(zhǔn)確反饋結(jié)果，從而幫助服務(wù)提供商和網(wǎng)絡(luò)運營商不斷完善視頻業(yè)務(wù)和傳輸服務(wù)；

3.基于統(tǒng)計學(xué)的評估模型，可以實現(xiàn)多維特征參數(shù)的映射，最全面的體現(xiàn)視頻特征。對異常值不敏感，不會因為幾個異常值而降低預(yù)測的精度。

附圖說明

圖1是本發(fā)明數(shù)據(jù)驅(qū)動的用戶體驗的客觀評價方法流程圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的技術(shù)方案做進一步的詳細說明：

步驟1：確定影響用戶體驗的端到端參數(shù)：包含視頻編碼參數(shù)，網(wǎng)絡(luò)損傷參數(shù)和用戶終端參數(shù)，如圖1所示，其中視頻編碼參數(shù)包括媒體碼率，網(wǎng)絡(luò)損傷參數(shù)包括丟包率、抖動和延時，用戶終端參數(shù)包括機頂盒的CPU使用率和內(nèi)存使用率。

(1)視頻編碼參數(shù)：

用戶體驗與視頻質(zhì)量密切相關(guān)，而視頻質(zhì)量又與視頻編碼有著密切關(guān)系，媒體碼率越大，視頻質(zhì)量越高，用戶體驗越好。

(2)網(wǎng)絡(luò)損傷參數(shù)：

在視頻傳輸過程中的網(wǎng)絡(luò)狀況變化會對用戶體驗產(chǎn)生不利的影響。丟包率、抖動和延時是影響視頻質(zhì)量最主要的網(wǎng)絡(luò)損傷參數(shù)。

(3)用戶終端參數(shù)：

用戶終端的性能直接決定了視頻經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)傳輸、解碼之后的視頻失真程度。往往在一款硬件配置高的用戶終端上，能夠獲得非常好的視頻觀看體驗。影響用戶體驗的用戶終端(如手機，PC，IPTV機頂盒等)的參數(shù)有很多，包括CPU和內(nèi)存等等。其中本發(fā)明研究CPU使用率和內(nèi)存使用率對視頻質(zhì)量的影響。

步驟2：根據(jù)提取出的相關(guān)參數(shù)，帶入基于統(tǒng)計學(xué)方法得到的視頻質(zhì)量評估模型中，得到客觀MOS值公式，即，客觀地計算出用戶的體驗。計算公式如下：

V_q＝1+4×f_cod×f_ter×f_plr×f_del×f_jit (式1)

在此式中，V_q代表客觀MOS值，取值范圍為1-5，值越大視頻質(zhì)量越好，其中1表示視頻質(zhì)量最差，5表示視頻質(zhì)量最好。f_cod表示視頻視頻編碼階段對視頻質(zhì)量的影響，即對MOS得分的影響函數(shù)，其值域范圍是[0,1]；f_ter表示用戶終端參數(shù)對視頻質(zhì)量的影響函數(shù)，值域范圍也為[0,1]；除此以外，考慮網(wǎng)絡(luò)損傷參數(shù)(丟包率、延時、抖動)對視頻質(zhì)量的影響，設(shè)丟包率對視頻質(zhì)量的影響函數(shù)為f_plr，延時對視頻質(zhì)量的影響函數(shù)為f_del，抖動對視頻質(zhì)量的影響函數(shù)為f_jit，值域范圍均為[0,1]。

在(式1)中，各函數(shù)的計算過程如下：

(1)函數(shù)f_cod的表達式如下：

在上式中，自變量Br表示媒體碼率，單位為Mbps；c₁，c₂，c₃為常數(shù)，取值分別為0.98，0.327和1.52；

(2)函數(shù)f_plr的表達式為：

其中P_plv為丟包率，是指測試中所丟失數(shù)據(jù)包數(shù)量占所發(fā)送數(shù)據(jù)組的比率；函數(shù)形式如下：

此式中，Br為碼率，單位為Mbps。其中c₄，c₅，c₆為常數(shù)，取值分別為13.98，0.042和2.62；

(3)函數(shù)f_del的表達式如下：

其中，T_d為延時，是指一個報文或分組從一個網(wǎng)絡(luò)的一端傳送到另一端所需要的時間，單位為ms；c₇,c₈為常數(shù)，取值分別為19460和0.91。

(4)函數(shù)f_jit的表達式如下：

f_jit＝max{1-c₉×jitter，0.01}，

其中jitter為抖動，單位為ms，c₉為常數(shù)，取值為0.000055。f_jit取1-c₉×jitter和0.01之中的最大值。

(5)函數(shù)f_ter的表達式如下：

f_ter＝max{1-c₁₀×m_cpu-c₁₁×m_mem，0.01}

其中m_cpu表示CPU使用率，m_mem表示內(nèi)存使用率，c₁₀，c₁₁的取值分別為0.157和0.043。f_ter取1-c₁₀×m_cpu-c₁₁×m_mem和0.01之中的最大值。

按圖1所示流程進行實驗，提取視頻編碼參數(shù)，網(wǎng)絡(luò)損傷參數(shù)和用戶終端參數(shù)，通過采集的實際測試數(shù)據(jù)，制作實驗樣本數(shù)據(jù)。在對各參數(shù)進行分析時，繪制各參數(shù)與MOS值所對應(yīng)的分布圖，根據(jù)最小二乘法和多元線性回歸分析，來判斷各參數(shù)與MOS之間的數(shù)學(xué)關(guān)系，并進行歸一化處理，然后計算多元線性回歸系數(shù)，接著檢驗回歸系數(shù)的合理性，并不斷調(diào)整系數(shù)擬合出各參數(shù)與視頻質(zhì)量的最優(yōu)函數(shù)模型。例如，由于主觀質(zhì)量評價中選取的視頻序列畢竟有限，為了選出最優(yōu)的模型系數(shù)，利用十折交叉驗證法確定回歸模型系數(shù)。輪流使用其中的9組數(shù)據(jù)做訓(xùn)練樣本，其余一個為測試樣本。最后對10次得出的預(yù)測性能進行比較，選出預(yù)測性能最佳的模型系數(shù)值。將得到的各參數(shù)最優(yōu)函數(shù)模型帶入初步公式中，得到最優(yōu)客觀MOS公式，預(yù)測視頻質(zhì)量。這樣定量地計算出各參數(shù)對視頻質(zhì)量影響的權(quán)重系數(shù)，使得模型更加客觀準(zhǔn)確。

通過計算機，交換機和WANem軟件搭建IPTV視頻質(zhì)量評估實驗環(huán)境，將端到端參數(shù)作為訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，進行主觀視頻質(zhì)量評價。目前使用最廣泛的主觀評估方法是ITU-T提出的平均意見得分(Mean Opinion Score，MOS)，它將用戶的主觀感受劃分為五個等級，取值從1至5，分別為劣、差、中、良、優(yōu)。根據(jù)ITU-T P.800.2文件采用視頻主觀評估方法進行人群測試，經(jīng)過數(shù)據(jù)分析與整合得到主觀MOS值。同時根據(jù)相關(guān)參數(shù)，帶入視頻質(zhì)量客觀公式，得出視頻質(zhì)量客觀評分。采用交叉驗證的方法進行模型準(zhǔn)確度評估與驗證，并通過皮爾森相關(guān)系數(shù)和斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)分析主客觀MOS值評估相似度，檢驗公式是否可以準(zhǔn)確預(yù)測視頻質(zhì)量。通過研究發(fā)現(xiàn)，本發(fā)明的預(yù)測結(jié)果與主觀質(zhì)量評價結(jié)果基本均勻分布在直線兩邊。由此可以看出，本發(fā)明具有較好的預(yù)測性能。通過皮爾森相關(guān)系數(shù)和斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)，本發(fā)明的預(yù)測結(jié)果與主觀質(zhì)量評價結(jié)果的相關(guān)系數(shù)分別為0.727和0.803。