一种基于视频分类的码率自适应算法

摘要：

流媒体的码率自适应算法依据网络状态动态调节视频块的码率,提升用户体验质量,但忽略了视频类型的差异对用户体验质量的影响,导致算法性能下降.提出区分视频类型特征的码率选择算法C-ABR.设计相应的用户体验质量效用函数,使用强化学习算法训练模型A3C,提升用户体验质量.实验结果说明,相对于典型的码率自适应算法Pensieve和MPC,C-ABR算法用户体验质量分别提升22.7％和50.4％.

关键词：体验质量;强化学习;码率自适应算法;流媒体;激励函数

所属期刊栏目：47

分类号：TP37(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;广西自然科学基金

在线出版日期：2021-12-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：118-121,130