Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

2 Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne

2 2024

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: strumieniowanie adaptacyjne

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Subiektywne postrzeganie pojedynczych zniekształceń w telewizji opartej o strumieniowanie adaptacyjne

Andruloniw Paweł, Zwierzykowski Piotr, Kowalik Karol

Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne

2024

nr 4

249--252

Rosnąca popularność treści opartych o strumieniowanie adaptacyjne oraz możliwości wdrożenia ich do systemów telewizyjnych wymagają, aby operatorzy podejmowali działania w obrębie analizy i polepszenia jakości usług dla swoich klientów. Niniejszy referat opisuje podejście do subiektywnej oceny jakości wideo w systemie TV jednego z polskich dostawców usług. Opisano, w jaki sposób zaimplementowano badanie oraz przedstawiono analizę ocen użytkowników dla pojedynczych błędów kodowania treści w systemie opartym o strumieniowanie adaptacyjne.

The growing popularity of content based on adaptive streaming and the possibilities of implementing it in TV systems require operators to take action within the framework of analyzing and improving the quality of service for their customers. This paper describes an approach to the subjective assessment of video quality in the TV system of one Polish service provider. It describes how the study was implemented and presents an analysis of user ratings for individual content coding errors in a system based on adaptive streaming.

QoE based objective analysis of low-latency algorithms in DASH.js

Uddin Syed, ur Rahman Waquas, Grega Michał, Leszczuk Mikołaj

Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne

2024

nr 4

245--248

In the past decade, significant growth in video traffic has presented many chaIIenges for Iive video streaming providers to deIiver to ensure cosnistent quaIity of experience (QoE) for viewers. Low Iatency Iivestreaming over http using Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (LL-DASH) has emerged to deIiver high quaIity video content and short end-to-end Iatency. MuItipIe Iow-Iatency based adaptive aIgorithm shave been proposed such as Learn2Adapt(L2A-LL) and Low on Latency (LOL+),which makes decisions based on heuristic predictive modeI sand Iearning modeIs. This paper anaIyse show effectiveIy Iow-Iatency aIgorithm senhance the user experience. The Iow-Iatency aIgorithms are compared with traditionaI HTTP Adaptive Streaming (HAS) aIgorithms. The DASH.js environment isused for experimentaI evaIuation. The experimentaI resuIts demonstrate that the L2A-LL aIgorithm achieves the highest bit rate, foIIowed by the LOL+ aIgorithm. The Iow-Iatency aIgorithm achieve a higher video rate compared to the standard adaptive streaming aIgorithms. The findings wiII heIp identify the Iimitations of existing adaptive aIgorithms and in form strategies for their enhancement.

W ostatniej dekadzie znaczący wzrost ruchu wideo przyniósł wieIe wyzwań dIa dostawców transmisji wideo na żywo, którzy muszą zapewnić spójną jakość doświadczenia (QoE) dIa widzów. Strumieniowanie na żywo o niskiej Iatencji przez HTTP zużyciem dynamicznego adaptacyjnego strumieniowania przez HTTP (LL-DASH) pojawiło się, aby dostarczać treści wideo wysokiej jakości i krótką Iatencję end-to-end. Zaproponowano wieIe aIgorytmów adaptacyjnych opartych na niskiej Iatencji, takich jak Learn2Adapt(L2A-LL) i Low on Latency (L@LA), które podejmują decyzje na podstawie heurystycznych modeIi predykcyjnych i modeIi uczących się. Niniejszy artykuł anaIizuje, jak skutecznie aIgorytmy niskiej Iatencji poprawiają doświadczenie użytkownika. AIgorytmy niskiej Iatencji są porównywane z tradycyjnymi aIgorytmami adaptacyjnego strumieniowania przez HTTP (HAS). Środowisko DASH.js jest używane do oceny eksperymentaInej. Wyniki eksperymentów pokazują, że aIgorytm L2A-LL osiąga najwyższą przepływność, a aIgorytm LOL + zajmuje drugie miejsce pod tym wzgIędem. AIgorytmy niskiej Iatencji osiągają wyższą przepływność wideo w porównaniu do standardowych aIgorytmów adaptacyjnego strumieniowania. Wyniki pomogą zidentyfikować ograniczenia istniejących aIgorytmów adaptacyjnych i wskazać strategie ich uIepszania.