强化学习在自适应视频码率控制算法中的应用

摘要：

视频码率自适应是提高视频服务质量的一种有效方法.现有视频码率自适应算法大多都试图将一套相对固定的模型规则应用于所有用户,无法确保所有用户都拥有良好的QoE.针对上述问题,本文提出一种基于强化学习的自适应视频码率调节方案,可以根据不同的网络条件实时调整视频码率算法的参数.该方案通过强化学习方法,提高了学习收敛速度,限制了次优选择,并且不会因为快速收敛而降低视频码率调节的效率.实验结果表明,基于强化学习的自适应视频码率调节方案与Bola,MPC等传统视频ABR算法相比,总体平均比特率提高了大约8.3％,这得益于本文提出的方案能够更好地在不同的网络状态下对视频码率调节行为进行细粒度定制和优化.

关键词：码率自适应算法、强化学习、码率控制、QoE

所属期刊栏目：41

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61073197;南京市科技计划项目201608009

在线出版日期：2020-04-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：252-258