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从视频优化到QoE,机器学习在实时互联网的应用你了解多少?

2018-08-10 18:30 声网Agora

说起机器学习你会想到什么?数据分析、语音识别、无人驾驶、机器人?其实,机器学习与 RTC 技术也能有很多结合之处,这也是今年实时互联网领域的趋势之一。从优化产品用户体验,改善音视频传输质量,到编解码中的应用,抑或是我们此前分享过的超分辨率应用,机器学习的在实时互联网产品研发的很多环节都有用武之地。同时很多看似是以机器学习技术为主导的领域,也存在很多需求要通过 RTC 技术来实现。

如果说编解码、实时网络架构是 RTC 技术的核心与基础,那么机器学习的就是实时互联网产品通向更高阶的助推器。

9月7日 - 8日,由声网Agora、极客邦科技、AllThingsRTC、CSDN 联合主办的 RTC 2018  实时互联网大会,将在北京举行。在这第四届 RTC 大会上,大会组委会邀请了超过70位来自全球的实时音视频技术专家。

在今年的 RTC 实时互联网大会上,从主会、机器学习与实时技术,再到编解码等不同场次中,你会发现与“机器学习”相关的话题似乎无处不在,多位演讲人将从不同角度分享机器学习与 RTC 技术的结合经验。我们先给大家抢先“剧透”几个干货议题。


01

演讲干货抢先知

机器学习在 QoE 中的应用实践

服务质量,即 QoS(Quality of Service)多从网络服务及系统运维等角度出发,强调网络的带宽、延迟、抖动、以及终端设备的能力(解码、渲染、功耗等)。而体验质量,QoE(Qulaity of Experience),强调从用户感知角度出发,在 QoS 之上综合了服务消费过程用户的整体感受, 正在成为视频领域的关注热点。各类视频服务包括点播、直播或者实时交互等场景,关注点已经从码率/带宽驱动逐步转向质量/体驱动。在此趋势下,QoE 驱动的各类视频处理技术成为新的热点,如内容感知的动态编码优化(YouTube 和 Netflix 等)、窄带高清超分/超帧技术(优土、腾讯等)、智能带宽预测技术(爱奇艺等)。在这些方面,人工智能或者机器学习技术正在发挥着关键作用。

一方面,机器学习技术能够在降低成本,减少带宽需求以及替换手动优化面发挥重要作用;另一方面,建立和部署全新的基于AI智能测量和分析架构也成为视频运营服务的新需求。

在宋利的演讲中,将围绕两方面的技术进展进行剖析与分享,基于AI的视频编码及处理技术,以及视频体验联盟近期推出的技术规范-uVES,和业内同行探讨AI与QoE结合的新需求和新场景。

美图在短视频领域的AI赋能

短视频是时下最热门的实时互联网产品。如何让短视频更好“玩”? AI 让多媒体在内的诸多领域取得突破性进展,通过赋予多媒体应用AI能力,让音视频技术有了更大的应用空间。

本次分享中,赵博士将结合美图短视频业务场景,从大规模短视频内容理解和检索出发,介绍AI在实时互联网中的应用落地点,给出落地过程中遇到的难点以及相应的解决方案。

WebRTC 在无人驾驶领域的应用

无人驾驶可以说是近年来始终炙手可热的技术应用方向。从智能驾驶技术发展以及商业化落地方面,该领域对对实时音视频技术存在诸多需求,包括但不仅限于车辆远程监控、远程驾驶、乘客交互、座舱服务等。

在这次演讲中主要探讨实时音视频技术在智能驾驶中的应用和实践。讨论在智能驾驶中,现有实时音视频技术具备的机会,及其需要面临的挑战


02

更多干货话题

除了以上几个演讲,我们还将有嘉宾分享从机器学习在高清视频编码中的实践,机器学习与 AV1 视频编码的结合,以及更多 RTC 技术、机器学习相关干货。

 
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