視頻用戶體驗(yàn)理論與實(shí)踐

賀甜甜，劉彥凱，宋利

（1. 上海交通大學(xué)圖像通信與網(wǎng)絡(luò)工程研究所，上海 200240；2. 未來(lái)媒體網(wǎng)絡(luò)協(xié)同創(chuàng)新中心，上海 200240）

視頻用戶體驗(yàn)理論與實(shí)踐

賀甜甜1,2，劉彥凱1,2，宋利1,2

（1. 上海交通大學(xué)圖像通信與網(wǎng)絡(luò)工程研究所，上海 200240；2. 未來(lái)媒體網(wǎng)絡(luò)協(xié)同創(chuàng)新中心，上海 200240）

隨著視頻服務(wù)逐漸成為人們獲取信息的主要途徑之一，消費(fèi)者對(duì)觀看體驗(yàn)的要求不斷提高，視頻用戶體驗(yàn)質(zhì)量已經(jīng)成為視頻服務(wù)的主要競(jìng)爭(zhēng)因素。首先對(duì)用戶體驗(yàn)質(zhì)量理論進(jìn)行了系統(tǒng)的闡述，指出了用戶體驗(yàn)質(zhì)量與服務(wù)質(zhì)量之間的差別和聯(lián)系，同時(shí)給出了用戶體驗(yàn)評(píng)價(jià)方法的主要步驟和視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)的具體方法。進(jìn)一步地，對(duì)我國(guó)現(xiàn)階段視頻用戶體驗(yàn)評(píng)價(jià)研究及標(biāo)準(zhǔn)化的進(jìn)展進(jìn)行詳細(xì)介紹，概括了目前我國(guó)視頻服務(wù)的用戶體驗(yàn)現(xiàn)狀并給出了相關(guān)的改進(jìn)方向意見(jiàn)。

用戶體驗(yàn)質(zhì)量；視頻服務(wù)；客觀質(zhì)量評(píng)價(jià)

1 QoE理論體系

ITU-T P.10/G.100 (Amd5) 標(biāo)準(zhǔn)[1]將用戶體驗(yàn)質(zhì)量（quality of experience，QoE）定義為“用戶對(duì)某項(xiàng)應(yīng)用或者服務(wù)的滿意程度，該滿意程度來(lái)自于用戶對(duì)于此項(xiàng)應(yīng)用或服務(wù)功能或質(zhì)量的期望的實(shí)現(xiàn)程度，與該用戶的個(gè)人喜好和感受相關(guān)”。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是終端用戶對(duì)應(yīng)用或者服務(wù)整體的主觀可接受程度，其影響因素主要可以分為3個(gè)層面：服務(wù)層面、環(huán)境層面和用戶層面，如圖 1所示。服務(wù)層面的影響因素又包括應(yīng)用層、傳輸層和服務(wù)層的參數(shù)；環(huán)境層面的影響因素包括自然環(huán)境（如光照條件、噪聲條件、環(huán)境的固定和移動(dòng)）、社會(huì)與人文環(huán)境（如社會(huì)觀念、文化規(guī)范）以及服務(wù)運(yùn)行環(huán)境（包括軟硬件環(huán)境等）；用戶層面的因素包括用戶的期望、體驗(yàn)經(jīng)歷、身心狀態(tài)和自身背景（如年齡、性別和受教育程度等）。

圖1 QoE的影響因素

QoE概念是在用戶服務(wù)質(zhì)量（quality of service，QoS）的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的。ITU-T Rec E.800標(biāo)準(zhǔn)[2]將QoS定義為“某項(xiàng)服務(wù)滿足使用該服務(wù)的用戶的明示或暗示需求的綜合能力”，指一個(gè)網(wǎng)絡(luò)能夠利用各種基礎(chǔ)技術(shù)，為指定的網(wǎng)絡(luò)通信提供更好的服務(wù)能力。從定義上來(lái)看，QoE和QoS的概念較為抽象，具體到網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量層面來(lái)說(shuō)，QoS可以狹義地理解為基于底層分組數(shù)據(jù)傳輸?shù)年P(guān)鍵性能指標(biāo)（key performance indicator, KPI），而QoE是建立在由KPI生成的關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)（key quality indicator，KQI）之上的，并且引入了與用戶行為相關(guān)的數(shù)據(jù)。具體的QoE與QoS體系關(guān)系如圖2所示。

圖2 QoE與QoS體系關(guān)系

視頻服務(wù)QoE評(píng)價(jià)體系如圖3所示，視頻服務(wù)KPI一般指基于網(wǎng)元設(shè)備的關(guān)鍵指標(biāo)，主要包括終端性能、網(wǎng)絡(luò)傳輸質(zhì)量、視頻傳輸質(zhì)量、音頻體驗(yàn)質(zhì)量、媒體的封裝質(zhì)量和視頻的編碼參數(shù)。KQI從業(yè)務(wù)和應(yīng)用層面出發(fā)反映業(yè)務(wù)使用體驗(yàn)，例如視頻源質(zhì)量，包括視頻源本身的編碼格式、視頻清晰度和媒體封裝等；觀看體驗(yàn)質(zhì)量，即視頻在播放過(guò)程中是否有出現(xiàn)緩沖卡頓、花屏和馬賽克的情況；交互體驗(yàn)質(zhì)量，是指視頻在觀看過(guò)程中業(yè)務(wù)交互的情況，包括直播業(yè)務(wù)的交互成功率以及交互時(shí)延等。KQI一般通過(guò)KPI處理得到。QoE指標(biāo)從用戶層面出發(fā)，可以定義為終端用戶對(duì)視頻業(yè)務(wù)的總體主觀感知?？陀^評(píng)估QoE通常通過(guò)一組 KQI/KPI進(jìn)行映射[3]，通過(guò)可靠性和舒適性兩個(gè)主要的方面對(duì)視頻業(yè)務(wù)的用戶體驗(yàn)進(jìn)行評(píng)價(jià)，并得到用戶觀看視頻過(guò)程中體驗(yàn)的綜合評(píng)分。

圖3 視頻服務(wù)QoE評(píng)價(jià)體系

值得注意的是，QoE引入的用戶主觀感受本質(zhì)上需要通過(guò)主觀評(píng)價(jià)方法加以測(cè)定，然而因?yàn)橹饔^評(píng)價(jià)方法對(duì)于時(shí)間和參與測(cè)試人數(shù)有著一定的要求，較為耗時(shí)耗力，目前主觀測(cè)試結(jié)果主要用于對(duì)客觀模型輸出進(jìn)行校驗(yàn)和訓(xùn)練，QoE問(wèn)題的研究方向在于如何設(shè)計(jì)一套有效的客觀評(píng)價(jià)辦法，使得評(píng)價(jià)系統(tǒng)輸出盡量接近人的主觀感受，這樣的客觀評(píng)價(jià)算法在實(shí)際應(yīng)用中才具有廣泛的使用價(jià)值，而視頻服務(wù)即目前對(duì)于客觀評(píng)價(jià)算法有迫切需求的領(lǐng)域之一。

2 視頻服務(wù)與用戶體驗(yàn)評(píng)價(jià)

隨著視頻編碼、顯示技術(shù)的發(fā)展，國(guó)內(nèi)外視頻服務(wù)都進(jìn)入了高速發(fā)展期，對(duì)寬帶建設(shè)和網(wǎng)絡(luò)提速起到顯著的拉動(dòng)作用，帶動(dòng)了視頻通信、視頻消費(fèi)和視頻監(jiān)控等業(yè)務(wù)的發(fā)展，共同構(gòu)建了大視頻業(yè)務(wù)體系并成為支撐智慧城市、先進(jìn)制造等工作的重要基礎(chǔ)。隨著技術(shù)的進(jìn)步和帶寬的提升，市場(chǎng)提供的視頻服務(wù)的主流分辨率從過(guò)去以標(biāo)清為主演變到目前以高清為主，并將進(jìn)一步過(guò)渡到以超高清4K 為主，未來(lái)還會(huì)向 8K、AR/VR等更高水平發(fā)展。視頻服務(wù)供應(yīng)商紛紛采取各類措施來(lái)提升視頻服務(wù)的用戶體驗(yàn)。因此用戶體驗(yàn)質(zhì)量與視頻服務(wù)各環(huán)節(jié)之間關(guān)系和實(shí)際檢測(cè)方法具有十分重要的研究意義。本文將從用戶體驗(yàn)質(zhì)量理論出發(fā)，介紹視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)的具體方法，并結(jié)合我國(guó)目前視頻用戶體驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)化工作對(duì)視頻用戶體驗(yàn)理論與實(shí)踐做出詳細(xì)介紹。

2.1 視頻服務(wù)體驗(yàn)主觀評(píng)價(jià)方法

如上文所述，QoE模型的最終輸出是對(duì)用戶的主觀感受進(jìn)行評(píng)價(jià)，因此主觀評(píng)價(jià)方法是 QoE研究不可缺少的一環(huán)。ITU對(duì)于不同的應(yīng)用場(chǎng)景設(shè)計(jì)了不同的主觀測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)于視頻服務(wù)應(yīng)用最廣泛的有ITU-T P.910[4]以及ITU-R BT.500[5]標(biāo)準(zhǔn)，其中前者側(cè)重視頻會(huì)議、視頻通話場(chǎng)景，后者側(cè)重家庭電視環(huán)境，在基本方法上二者有交疊，主要差異在于應(yīng)用場(chǎng)景不同。兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)被包含的主要測(cè)試方法有：?jiǎn)未碳そ^對(duì)分級(jí)（absolute category rating, ACR）法、成對(duì)比較（pair comparison, PC）法、雙刺激損傷分級(jí)（double stimulus impairment scale, DSIS）法、雙刺激損傷連續(xù)評(píng)價(jià)（double stimulus continuous quality scale, DSCQS）法。每類測(cè)試方法在開(kāi)始前均需要對(duì)被測(cè)試者講解流程，BT.500標(biāo)準(zhǔn)建每次測(cè)試至少需要15名被測(cè)人員以達(dá)到統(tǒng)計(jì)有效。在獲得每個(gè)被測(cè)者的打分后，需要對(duì)其有效性進(jìn)行篩查，其根本原理是檢查一個(gè)測(cè)試者的數(shù)據(jù)能否落在由其余所有測(cè)試者的數(shù)據(jù)計(jì)算出的置信區(qū)間內(nèi)，詳細(xì)篩選算法請(qǐng)參見(jiàn)BT.500標(biāo)準(zhǔn)[4]。通過(guò)數(shù)據(jù)篩查后的打分平均處理即可得到每個(gè)測(cè)試序列的主觀得分。下面對(duì)不同的主觀打分方法進(jìn)行簡(jiǎn)要介紹。

ACR方法中被測(cè)者每次只觀看一段視頻并對(duì)觀看的每段視頻分別打分，每一位測(cè)試者采用不同的隨機(jī)播放順序觀看不同的視頻。通常打分采用五級(jí)離散質(zhì)量量表，該量表中分值為 MOS（mean opinion score）分值，表示是對(duì)“視頻質(zhì)量”進(jìn)行打分，認(rèn)為該視頻質(zhì)量越高，則分?jǐn)?shù)越高。即優(yōu)秀=5，良好=4，一般=3，較差=2 ，極差=1。有時(shí)該方法也會(huì)采用九級(jí)、十一級(jí)離散量表（最高分值為9分或11分）或100級(jí)連續(xù)量表（為后續(xù)數(shù)據(jù)處理方便）等。

PC方法中一對(duì)視頻同時(shí)呈現(xiàn)給被測(cè)者且組合排序隨機(jī)，被測(cè)者須使用七級(jí)離散量表判別第二段視頻與第一段相比的質(zhì)量?jī)?yōu)劣，即極好=3，好=2，較好=1，無(wú)差別=0，較差=1，差=-2，極差=-2，也可以采用兩級(jí)量表，判定第二段視頻好或差于第一段視頻。

DSIS方法類似PC方法，但強(qiáng)調(diào)測(cè)試素材既包含測(cè)試序列，也包含相應(yīng)的原始序列。測(cè)試時(shí)，測(cè)試者先觀看源參考視頻，再觀看測(cè)試視頻。測(cè)試者評(píng)分的對(duì)象，是后一個(gè)視頻相較于前一個(gè)視頻的差別，即測(cè)試視頻相對(duì)源參考視頻的損傷度，即損傷不可察覺(jué)=5，輕微可察覺(jué)但可接受=4，輕微不可接受=3，不可接受=2，極端不可接受=1。

DSCQS方法用于比較一個(gè)視頻源與它的一個(gè)損傷版本之間的質(zhì)量關(guān)系，二者隨機(jī)排列并且呈現(xiàn)給被測(cè)者兩次，觀看完兩輪后被試者使用ACR方法的評(píng)價(jià)量表分別對(duì)兩個(gè)視頻獨(dú)立打分。DSCQS方法的優(yōu)點(diǎn)是可以比較出測(cè)試視頻與源參考視頻的細(xì)微差別，它的缺點(diǎn)在于測(cè)試時(shí)間幾乎是單刺激法的兩倍。

2.2 KPI與視頻服務(wù)體驗(yàn)

飛速發(fā)展的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與多媒體技術(shù)相結(jié)合，出現(xiàn)了多種多樣的網(wǎng)絡(luò)視頻服務(wù)形式。網(wǎng)絡(luò)視頻已經(jīng)成為主流的視頻服務(wù)方式之一，其形成過(guò)程如圖4所示。原始的視頻數(shù)據(jù)通過(guò)編碼器進(jìn)行編碼壓縮并封裝，然后通過(guò)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行傳輸，接收端的解碼器收到網(wǎng)絡(luò)視頻流后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行解分組并解碼，最后將解碼后的視頻序列在終端設(shè)備上播放顯示。

圖4 網(wǎng)絡(luò)視頻形成過(guò)程

在上述過(guò)程中，網(wǎng)絡(luò)傳輸性能和視頻壓縮性能成為了影響視頻質(zhì)量和用戶體驗(yàn)的關(guān)鍵性能指標(biāo)。保證網(wǎng)絡(luò)視頻質(zhì)量成為網(wǎng)絡(luò)視頻服務(wù)的關(guān)鍵，視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)方法的研究也受到了廣泛的關(guān)注。

2.2.1 基于網(wǎng)絡(luò)傳輸性能的視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)

網(wǎng)絡(luò)傳輸質(zhì)量的評(píng)價(jià)是利用可量化的評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)視頻質(zhì)量受網(wǎng)絡(luò)損傷的影響程度進(jìn)行合理有效的評(píng)定。由于網(wǎng)絡(luò)的傳輸環(huán)境錯(cuò)綜復(fù)雜且具有時(shí)變性，因此存在多種多樣的因素能影響到傳輸視頻的質(zhì)量，其中影響較大的因素包括分組丟失、端到端時(shí)延、時(shí)延抖動(dòng)和帶寬等方面[6]。同時(shí)由于網(wǎng)絡(luò)性能中的抖動(dòng)、時(shí)延所導(dǎo)致的主要后果就是產(chǎn)生數(shù)據(jù)分組丟失，即視頻流信息丟失，數(shù)據(jù)分組丟失對(duì)視頻質(zhì)量有直接的影響，包含語(yǔ)義信息（例如如運(yùn)動(dòng)向量、量化參數(shù)等）的數(shù)據(jù)丟失會(huì)對(duì)與之相關(guān)的視頻內(nèi)容產(chǎn)生影響，而與系統(tǒng)信息和分組頭信息有關(guān)的語(yǔ)法信息的丟失可能導(dǎo)致整塊數(shù)據(jù)無(wú)法解碼的嚴(yán)重后果，甚至?xí)?dǎo)致一個(gè)或更多片的丟失。此外，由于編碼/解碼的特性，數(shù)據(jù)分組丟失引起的誤差可能會(huì)在時(shí)間上或/和空間上擴(kuò)散。采用有差別、可變長(zhǎng)的編碼的方式會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)分組丟失在單個(gè)幀（任何類型的幀）中延續(xù)，直到遇到下一個(gè)重新同步點(diǎn)，引起分組丟失誤差在空間上的擴(kuò)散。時(shí)間上的誤差擴(kuò)散是由于幀間預(yù)測(cè)產(chǎn)生的，主要指在參考幀（I幀或P幀）中發(fā)生分組丟失時(shí)，以該幀為參考的幀會(huì)受到影響。無(wú)線傳輸?shù)囊胧沟靡苿?dòng)視頻服務(wù)質(zhì)量受到更多的傳輸差錯(cuò)影響[7]。與網(wǎng)絡(luò)傳輸性能有關(guān)的參數(shù)通常包含在分組頭中的信息中。

網(wǎng)絡(luò)傳輸性能對(duì)于視頻服務(wù)質(zhì)量的影響已經(jīng)在國(guó)際上引起廣泛關(guān)注，一系列與之相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)和模型應(yīng)運(yùn)而生。ITU-T G.1000系列標(biāo)準(zhǔn)主要關(guān)注通用的和與用戶相關(guān)的多媒體服務(wù)質(zhì)量和性能。ITU-T G.1050[8]提供了IP網(wǎng)絡(luò)上多媒體傳輸性能的網(wǎng)絡(luò)評(píng)估模型，該模型著重對(duì)分組時(shí)延變化和分組丟失特性進(jìn)行分析，可以用于評(píng)估來(lái)自任何類型網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的 IP媒體數(shù)據(jù)流。ITU-T G.1080[9]對(duì)IPTV的用戶體驗(yàn)質(zhì)量和影響網(wǎng)絡(luò)傳輸和應(yīng)用層行為的信息進(jìn)行了定義。ITU-T G.1081[10]定義了 IPTV 服務(wù)中的性能監(jiān)測(cè)點(diǎn)。ITU-T G.1082[11]提供了基于實(shí)時(shí)測(cè)量結(jié)果，用于提高IPTV性能頑健性。此外，ITU-T P.1200系列標(biāo)準(zhǔn)提供了流媒體質(zhì)量評(píng)估模型，其中部分模型對(duì)于基于網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)囊曨l質(zhì)量進(jìn)行了評(píng)估，例如ITU-T P.1201.2[12]。

2.2.2 基于視頻壓縮性能的視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)

壓縮編碼對(duì)于視頻的傳輸來(lái)說(shuō)是必不可少的，視頻的壓縮編碼是由視頻編碼器來(lái)實(shí)現(xiàn)的。視頻編碼器的作用是將輸入的原始像素?cái)?shù)據(jù)編碼成碼流數(shù)據(jù)并輸出，其最終的目的在于實(shí)現(xiàn)視頻的數(shù)據(jù)量的壓縮。視頻編碼過(guò)程是一個(gè)有損壓縮的過(guò)程，對(duì)視頻的質(zhì)量產(chǎn)生決定性的影響。視頻編碼器輸出的視頻質(zhì)量與編碼標(biāo)準(zhǔn)、編碼器種類、視頻內(nèi)容、視頻碼率（比特率）和其他編碼參數(shù)（如幀率、分辨率等）有密切的關(guān)系：通常情況下，按照不同編碼標(biāo)準(zhǔn)（如H.264、HEVC等）對(duì)視頻進(jìn)行壓縮獲得的視頻質(zhì)量不同。不同編碼器的性能存在差異——即使采用相同的編碼標(biāo)準(zhǔn)，不同編碼器之間性能也有區(qū)別。同時(shí)，不同的視頻內(nèi)容在相同的編碼情況下會(huì)有不同的質(zhì)量。對(duì)同一編碼器壓縮的視頻，視頻質(zhì)量和碼率大體上成正比的關(guān)系。此外，視頻編碼的過(guò)程并不是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化定義的過(guò)程，用戶可以對(duì)編碼參數(shù)進(jìn)行自主設(shè)置，只要編碼產(chǎn)生的碼流符合解碼規(guī)范即可。因此，采用不同的編碼參數(shù)設(shè)置輸出的視頻的質(zhì)量往往可能相差很多。

基于視頻壓縮性能的視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)就是根據(jù)視頻壓縮過(guò)程中的關(guān)鍵影響因素對(duì)視頻質(zhì)量的壓縮損傷進(jìn)行評(píng)價(jià)?，F(xiàn)有的一些主流的視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)模型，包括國(guó)際電信聯(lián)盟（ITU）提出的標(biāo)準(zhǔn)化視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)模型和其他相關(guān)學(xué)者提出的模型，針對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)視頻壓縮質(zhì)量進(jìn)行了評(píng)估。這些模型引用了不同的參數(shù)，見(jiàn)表1，使用相同的視頻序列集對(duì)這些模型的性能進(jìn)行驗(yàn)證，根據(jù)均方根誤差（RMSE）、樣本離群率（OR）和皮爾森相關(guān)系數(shù)（PCC）3個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)可以看出，各個(gè)模型在實(shí)際的應(yīng)用中對(duì)視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性、一致性和線性相關(guān)性等方面存在差異[21]。

表1 模型比較

在現(xiàn)實(shí)的應(yīng)用，如IP電視（IPTV）或OTT等視頻服務(wù)中，視頻編碼過(guò)程使用的參數(shù)通常是不規(guī)范的，一個(gè)視頻序列的GOP長(zhǎng)度和結(jié)構(gòu)通常是變化的。因此，基于 GOP的模型，如上述P.1201.2的性能可能受影響，而不是基于GOP的模型具有更好的性能。其中，新提出的模型uVESMode1和P1203.1 Mode 3在視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)過(guò)程中考慮了終端播放參數(shù)的影響，在實(shí)際應(yīng)用中表現(xiàn)出了更優(yōu)的性能，這為未來(lái)提出性能更優(yōu)、泛化能力更強(qiáng)的視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)模型指明了方向。面臨更加復(fù)雜的應(yīng)用環(huán)境和更多樣的視頻服務(wù)類型，視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)模型需要做出適當(dāng)?shù)恼{(diào)整（例如引入更多的有效參數(shù)）以跟上實(shí)際應(yīng)用變化和發(fā)展的步伐。

2.3 KQI與視頻服務(wù)體驗(yàn)

2.3.1 超高清視頻服務(wù)

2012 年國(guó)際電信聯(lián)盟無(wú)線電通信部門（ITU-R）頒布了面向新一代超高清視頻（ultra-high definition，UHD）制作與顯示系統(tǒng)的BT.2020標(biāo)準(zhǔn)[22]，重新定義了電視廣播與消費(fèi)電子領(lǐng)域關(guān)于超高清視頻顯示的各項(xiàng)參數(shù)指標(biāo)，促進(jìn)4K超高清家用顯示設(shè)備進(jìn)一步走向規(guī)范化。其中最為關(guān)鍵的是，BT.2020標(biāo)準(zhǔn)指出超高清視頻顯示系統(tǒng)包括4K與8K兩個(gè)階段，其中4K的像素分辨率為3 840dpi×2 160 dpi，而8K則為7 680 dpi×4 320 dpi。之所以超高清視頻顯示系統(tǒng)會(huì)有兩個(gè)階段，實(shí)際上是因?yàn)槿蚋鱾€(gè)地區(qū)超高清視頻顯示系統(tǒng)發(fā)展差異性所造成的，例如在電視廣播領(lǐng)域技術(shù)領(lǐng)先的日本就直接發(fā)展8K電視廣播技術(shù)，避免由4K過(guò)渡到8K可能出現(xiàn)的技術(shù)性障礙。而在世界的其他地區(qū)，多數(shù)還是以4K技術(shù)作為下一代的電視廣播發(fā)展標(biāo)準(zhǔn)。超高清視頻服務(wù)代表著新的一輪視頻技術(shù)革新已經(jīng)歷將分辨率提升到4K的第一階段發(fā)展，到第二階段包含分辨（3 840 dpi×2 160 dpi）、幀率（50/60/120幀/s）、對(duì)比度（high dynamic range，HDR）、廣色域（wide color gamut , WCG）、位深（10 bit、12 bit）5方面全方位的提升。

此外，下一代視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)，5G通信技術(shù)等保證了超高清視頻服務(wù)的落地，由此為用戶帶來(lái)了更為沉浸式的體驗(yàn)，同時(shí)也對(duì)QoE模型的發(fā)展提出了更高的要求。最為顯著的是，目前視頻服務(wù)的質(zhì)量評(píng)價(jià)應(yīng)由傳統(tǒng)的誤差檢測(cè)過(guò)渡到性能檢測(cè)，即從區(qū)別“好”與“壞”，過(guò)渡到區(qū)別“好”與“更好”。從用戶角度衡量視頻服務(wù)質(zhì)量需要進(jìn)一步考慮人眼視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)畫面的感知，設(shè)計(jì)基于圖像層信息的關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)，以此提升QoE體系。

2.3.2 3C概念與視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)

作為工業(yè)界高端視頻生產(chǎn)和研究行業(yè)組織，Ultra HD Forum在2016年提出了基于關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)的超高清圖像質(zhì)量“3C”KQI概念，即顏色度、對(duì)比度、清晰度（colorfulness, contrast, clarity），顏色度側(cè)重圖像還原真實(shí)世界色彩的能力，對(duì)比度代表畫面呈現(xiàn)亮區(qū)和暗區(qū)細(xì)節(jié)的能力，清晰度強(qiáng)調(diào)圖像沒(méi)有細(xì)節(jié)質(zhì)量的損傷，具體可細(xì)化為模糊度、塊效應(yīng)程度、噪點(diǎn)度，即“3C”概念對(duì)應(yīng)著5類人眼視覺(jué)相關(guān)評(píng)價(jià)指標(biāo)：模糊度、塊效應(yīng)程度、噪點(diǎn)度、顏色豐富度與噪點(diǎn)度。

視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)是圖像識(shí)別領(lǐng)域的一個(gè)研究方向，包含主觀質(zhì)量評(píng)價(jià)與客觀質(zhì)量評(píng)價(jià)兩部分，而如第2.1節(jié)所述，主觀質(zhì)量評(píng)價(jià)雖然可以真實(shí)反映用戶對(duì)于服務(wù)的感受，但其需要大量人員參加測(cè)試并且進(jìn)行多輪以實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)顯著性，主觀評(píng)價(jià)需要極高的人力物力資本，故多數(shù)用于模型驗(yàn)證等，不適用于實(shí)際應(yīng)用環(huán)境?？陀^評(píng)價(jià)的目的即通過(guò)提取視頻信息，設(shè)計(jì)相關(guān)評(píng)價(jià)算法，通過(guò)模型擬合對(duì)視頻進(jìn)行客觀評(píng)價(jià)以預(yù)測(cè)出主觀感受分?jǐn)?shù)，是實(shí)際應(yīng)用中更具價(jià)值的評(píng)價(jià)方案。根據(jù)評(píng)價(jià)算法是否需要無(wú)質(zhì)量損失的參考源，客觀質(zhì)量評(píng)價(jià)可以分為無(wú)參考、半?yún)⒖?、全參?類，其中以無(wú)參考客觀質(zhì)量評(píng)價(jià)算法的應(yīng)用場(chǎng)景更為廣泛。無(wú)參考客觀評(píng)價(jià)根據(jù)模型輸入的不同可分為傳輸層模型、碼流模型及混合模型，而“3C”概念即對(duì)應(yīng)需要輸入視頻解碼后圖像層信息的混合客觀評(píng)價(jià)模型，如圖5所示。

圖5 視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)框架

3 我國(guó)視頻用戶體驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程

由中國(guó)信息通信研究院、國(guó)家新聞出版廣電總局廣播電視規(guī)劃院牽頭，中國(guó)電信、華為公司、上海交通大學(xué)等深度參與的中國(guó)視頻服務(wù)用戶體驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)工作組，與2016年9月發(fā)布了國(guó)內(nèi)首個(gè)《視頻服務(wù)用戶體驗(yàn)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)（1.0）》（以下簡(jiǎn)稱《評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)》）（如圖6所示），此外工作組還組織相關(guān)單位在國(guó)內(nèi)部分地區(qū)開(kāi)展了針對(duì) IPTV 視頻業(yè)務(wù)和互聯(lián)網(wǎng)視頻業(yè)務(wù)的視頻服務(wù)用戶體驗(yàn)評(píng)測(cè)工作，以驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)用性和有效性。

3.1 視頻服務(wù)用戶體驗(yàn)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)

依據(jù)圖1中的QoE影響因素，由于用戶層面和環(huán)境層面變化多種多樣，對(duì)某個(gè)視頻業(yè)務(wù)整體的用戶體驗(yàn)評(píng)估主要從服務(wù)層面進(jìn)行。服務(wù)層面影響因素可分為應(yīng)用層、傳輸層和服務(wù)層。視頻體驗(yàn)的應(yīng)用層面主要為音視頻質(zhì)量，包括音視頻的信源質(zhì)量和編碼質(zhì)量等，傳輸層反映視頻的傳輸狀況，包括分組丟失、抖動(dòng)和時(shí)延等，表現(xiàn)為用戶的觀看體驗(yàn)。服務(wù)層主要為用戶的交互體驗(yàn)，如初始加載、快進(jìn)快退等?！对u(píng)估標(biāo)準(zhǔn)》將視頻終端用戶對(duì)視頻業(yè)務(wù)的總體主觀體驗(yàn)分?jǐn)?shù)Uves定義為 Uves=f（Qs,Qa,Qi,Qv），即用戶體驗(yàn)綜合評(píng)分為視頻體驗(yàn)質(zhì)量（Qs）、音頻體驗(yàn)質(zhì)量（Qa）、交互體驗(yàn)質(zhì)量（Qi）、觀看體驗(yàn)質(zhì)量（Qv）的函數(shù)關(guān)系。標(biāo)準(zhǔn)區(qū)分了不同的應(yīng)用場(chǎng)景，包括點(diǎn)播、直播以及視頻監(jiān)控等，其余場(chǎng)景正在逐步擴(kuò)充中。

圖6 《視頻服務(wù)用戶體驗(yàn)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)（1.0）》評(píng)價(jià)結(jié)構(gòu)

3.1.1 視頻體驗(yàn)質(zhì)量

視頻體驗(yàn)質(zhì)量按照其處理信號(hào)層級(jí)主要包含Model0、Model1、Model2三層模型。其中Model0顯式包含比特率（BitRate）、視頻顯示屏幕尺寸（ScreenSize）、電視機(jī)分辨率（PPI）和編碼器類型（CodecType）變量。Model1需要從編碼數(shù)據(jù)分組及比特流中采集視頻幀關(guān)鍵編碼信息，包含視頻分辨率（Resolution）及幀率（FrameRate）、每一幀的編碼類型（FrameType）及幀大?。˙ytesPerFrame）、編碼量化參數(shù)（QP）、運(yùn)動(dòng)矢量信息（MV）以及每一幀內(nèi)編碼單元跳過(guò)比例（SkipRatio）。Model2需要從播放器連續(xù)采集視頻幀的圖像層關(guān)鍵質(zhì)量信息，包含模糊度（Blurriness）、塊效應(yīng)（Blockiness）、對(duì)比度（Contrast）、噪點(diǎn)度（Noise）和顏色度（Color）。三層模型所需的輸入信息按獲取難度遞增，且評(píng)價(jià)精細(xì)化程度遞增，采用分層形式有利于根據(jù)實(shí)際應(yīng)用條件中的靈活調(diào)整（如不具備完全解碼能力時(shí)可僅采用基于碼流的前兩層模型）：

3.1.2 音頻體驗(yàn)質(zhì)量

音頻體驗(yàn)質(zhì)量同樣依據(jù)其處理信號(hào)層級(jí)分為三級(jí)。其中 Model0包含碼率和編碼類型變量，Model1 包含碼率、編碼類型（E-AC3、AAC、MPEG1 Layer2、Layer3）、音頻數(shù)據(jù)每秒采樣點(diǎn)數(shù)（SampleRate）、聲道數(shù)（NumberofChannels）和AAC編碼中的尺度因子（ScaleFactor），Model2需要從原始音頻或播放器連續(xù)采集音頻，獲得響度（Loudness）、動(dòng)態(tài)范圍（Dynamic Range）和左右聲道相位差（Skewing）等關(guān)鍵質(zhì)量信息：

3.1.3 交互體驗(yàn)質(zhì)量

交互體驗(yàn)是指用戶在視頻業(yè)務(wù)使用過(guò)程中業(yè)務(wù)操作的便捷性和效率，包括直播、點(diǎn)播等業(yè)務(wù)操作的成功率以及交互時(shí)延等指標(biāo)。用戶的交互體驗(yàn)主要受視頻系統(tǒng)的響應(yīng)速度影響；對(duì)于不同視頻業(yè)務(wù)，用戶關(guān)注的交互體驗(yàn)具體指標(biāo)有所不同。

直播交互體驗(yàn)受傳統(tǒng)電視使用習(xí)慣的影響，用戶對(duì)換臺(tái)時(shí)延的期望值較高；因此對(duì)直播業(yè)務(wù)操作時(shí)，頻道切換的時(shí)延是影響交互體驗(yàn)最重要的因素；頻道切換時(shí)延 tloadding越長(zhǎng)，用戶體驗(yàn)越差。由于點(diǎn)播業(yè)務(wù)在傳統(tǒng)操作上的反應(yīng)就比較慢，用戶對(duì)其交互體驗(yàn)的初始緩沖時(shí)延 tzapping容忍度比較高；業(yè)界普遍采用“2 s定律”來(lái)衡量；即大部分用戶對(duì)在點(diǎn)播操作后的 2 s內(nèi)能完成視頻初始加載的服務(wù)是可以接受的；超過(guò)2 s之后，點(diǎn)播操作后的視頻初始加載時(shí)間每增加1 s約有10%的用戶會(huì)選擇放棄；當(dāng)交互時(shí)延達(dá)到10 s時(shí)大多數(shù)用戶會(huì)選擇放棄。此外對(duì)于點(diǎn)播和直播應(yīng)用，均需要考慮當(dāng)前已播放時(shí)長(zhǎng)t和最大遺忘時(shí)T（默認(rèn)為系統(tǒng)參數(shù)，用以構(gòu)建遺忘曲線刻畫用戶對(duì)時(shí)延的忍耐性）：

3.1.4 觀看體驗(yàn)質(zhì)量

觀看體驗(yàn)即視頻在播放過(guò)程中是否有出現(xiàn)視頻圖像不連續(xù)，圖像出現(xiàn)異常等質(zhì)量劣化的情況，包括花屏、馬賽克、卡頓、聲畫不同步等。造成這些情況的原因主要是網(wǎng)絡(luò)和業(yè)務(wù)平臺(tái)的能力是否滿足要求，是否能協(xié)調(diào)一致。比如視頻直播時(shí)會(huì)因網(wǎng)絡(luò)分組丟失發(fā)生花屏現(xiàn)象，而點(diǎn)播時(shí)會(huì)因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)或平臺(tái)緩存等原因造成數(shù)據(jù)分組到達(dá)延遲而引起視頻卡頓。觀看體驗(yàn)質(zhì)量首先考慮視頻卡頓現(xiàn)象，一般代表著視頻重新進(jìn)行緩沖，因此模型的輸入變量為緩沖平均時(shí)長(zhǎng)（Duration，所有的緩沖時(shí)長(zhǎng)之和除以緩沖次數(shù)Frequency）與多次緩沖情況下緩沖間隔的平均值（Interval）。其次考慮視頻流中花屏?xí)r間（BlockingTimeRatio）占比和花屏面積占比（BlockingAreaRatio）：

3.2 部分地區(qū)視頻服務(wù)體驗(yàn)現(xiàn)狀

為了驗(yàn)證《評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)》的實(shí)用性，工作組在標(biāo)準(zhǔn)（1.0）版本發(fā)布后首先以視頻播放服務(wù)為對(duì)象進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)驗(yàn)證，國(guó)內(nèi)主要電信運(yùn)營(yíng)商和互聯(lián)網(wǎng)視頻服務(wù)商聯(lián)合在國(guó)內(nèi)開(kāi)展了首次視頻播放的大范圍用戶體驗(yàn)評(píng)測(cè)活動(dòng)。國(guó)內(nèi)目前的視頻播放服務(wù)主要包括 IPTV 業(yè)務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)視頻業(yè)務(wù)和有線電視業(yè)務(wù)，由于時(shí)間原因，本次用戶體驗(yàn)評(píng)測(cè)先采集了部分地區(qū)的 IPTV 業(yè)務(wù)（中國(guó)電信和中國(guó)聯(lián)通等部分省電信運(yùn)營(yíng)商的 IPTV 業(yè)務(wù)）和互聯(lián)網(wǎng)視頻業(yè)務(wù)（包括優(yōu)酷土豆、愛(ài)奇藝、騰訊視頻、樂(lè)視、芒果 TV和風(fēng)行等主流服務(wù)商）的樣本數(shù)據(jù)，而有線電視業(yè)務(wù)的樣本數(shù)據(jù)采集的工作正在進(jìn)行中。本次測(cè)試的報(bào)告于2016年12月發(fā)布在《中國(guó)視頻服務(wù)體驗(yàn)白皮書(shū)》中。根據(jù)報(bào)告中數(shù)據(jù)分析，IPTV 業(yè)務(wù)的用戶體驗(yàn)基本得到保障，互聯(lián)網(wǎng)視頻體驗(yàn)受網(wǎng)絡(luò)因素影響較大；圖7為我國(guó)IPTV及互聯(lián)網(wǎng)視頻服務(wù)uVES體驗(yàn)得分，IPTV的樣本用戶的uVES得分平均為 3.06（良），而互聯(lián)網(wǎng)視頻服務(wù)在 PC 端的uVES得分平均為 1.79（差），互聯(lián)網(wǎng)視頻手機(jī)端的 uVES得分平均為2.53 （中）；應(yīng)該說(shuō)相比 IPTV 業(yè)務(wù)，互聯(lián)網(wǎng)視頻服務(wù)仍然有很大的提升空間，其主要原因是 IPTV全程通過(guò)專網(wǎng)傳送，網(wǎng)絡(luò)傳輸質(zhì)量能得到保障，而互聯(lián)網(wǎng)視頻服務(wù)通過(guò)公網(wǎng)傳送，需要和其他互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)共享網(wǎng)絡(luò)資源，在出現(xiàn)流量高峰時(shí)用戶體驗(yàn)難以保障。

圖7 我國(guó)IPTV及互聯(lián)網(wǎng)視頻服務(wù)uVES體驗(yàn)得分（2016年12月）

此外，華為mLAB基于SpeedVideo App 2016年全球 vMOS測(cè)試數(shù)據(jù)，對(duì)視頻體驗(yàn)及網(wǎng)絡(luò)能力現(xiàn)狀進(jìn)行了深入挖掘，并且從全球區(qū)域、國(guó)內(nèi)省、國(guó)內(nèi)一線城市典型場(chǎng)景等維度展開(kāi)分析，與 2017年 2月發(fā)布了《全球 vMOS洞察報(bào)告2017Q1》。報(bào)告指出，全球區(qū)域維度視頻體驗(yàn)：非洲東南部和中國(guó)區(qū)靠前，其平均vMOS約為3.8；拉丁美洲北部、南太平洋地區(qū)和亞洲中部靠后，其平均vMOS不到3.6，且南太平洋地區(qū)vMOS分布呈現(xiàn)多樣化。中國(guó)區(qū)vMOS Top30城市中東部城市占比 66.7%，超過(guò)了東部城市個(gè)數(shù)的比例56%；西部城市占比3.3%，少于西部城市個(gè)數(shù)的比例 12%；中部城市占比30.0%，基本持平中部城市個(gè)數(shù)的比例32%。在中國(guó)區(qū)大部分一線城市中按照?qǐng)鼍皏MOS得分對(duì)比看，高速和景區(qū)場(chǎng)景vMOS總體排名靠前，可能與該場(chǎng)景下4G覆蓋普遍較好且負(fù)荷較輕有一定關(guān)系；酒店、校園場(chǎng)景排名總體上處于中等水平；而高鐵和地鐵場(chǎng)景排名則整體比較靠后，可能與該場(chǎng)景下4G信號(hào)穿透損耗大、用戶較多且并發(fā)率高從而導(dǎo)致4G負(fù)荷較重有關(guān)。

4 視頻用戶體驗(yàn)提升措施

對(duì)于國(guó)內(nèi)專網(wǎng)傳輸?shù)腎PTV業(yè)務(wù)，由于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境能夠得到有效保障，用戶體驗(yàn)總體表現(xiàn)良好，但I(xiàn)PTV點(diǎn)播業(yè)務(wù)的4K內(nèi)容的交互體驗(yàn)卻較低，這是由于4K點(diǎn)播內(nèi)容相對(duì)高清（1080P）內(nèi)容在碼率上要求更高，在今后一段時(shí)期高清和 4K 內(nèi)容占比不斷增加的情況下，需要開(kāi)展網(wǎng)絡(luò)端到端的優(yōu)化，以提升交互體驗(yàn)和觀看體驗(yàn)。

對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)業(yè)務(wù)用戶體驗(yàn)?zāi)壳鞍l(fā)展水平不均衡現(xiàn)象，不能通過(guò)簡(jiǎn)單的提升視頻碼率的方式來(lái)取得較好的視頻服務(wù)用戶體驗(yàn)，因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)視頻服務(wù)的高碼率得不到高帶寬的保障，碼率提升后播放出現(xiàn)卡頓的概率反而較大，導(dǎo)致用戶觀看體驗(yàn)評(píng)分會(huì)下降。若單純?cè)黾映跏家曨l加載時(shí)間，緩沖更多的播放數(shù)據(jù)來(lái)保障用戶在觀看過(guò)程中的流暢性，也會(huì)造成點(diǎn)播的初始視頻加載時(shí)間的延長(zhǎng)，影響用戶的交互體驗(yàn)。因此互聯(lián)網(wǎng)廠商應(yīng)同時(shí)面向視頻顯示質(zhì)量、交互體驗(yàn)和觀看體驗(yàn)進(jìn)行均衡配置，在初始視頻加載時(shí)間不大的情況下，盡力保證用戶觀看的流暢度；綜合采用多種技術(shù)手段，如CDN下沉盡量靠近用戶、新的編碼技術(shù)、基于主觀感受的碼率優(yōu)化及終端播放性能優(yōu)化等。

5 結(jié)束語(yǔ)

視頻服務(wù)流量目前已經(jīng)占到全球互聯(lián)網(wǎng)流量的75%以上，伴隨著超高清視頻服務(wù)的全面開(kāi)展，用戶在選擇視頻服務(wù)時(shí)已經(jīng)從網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量轉(zhuǎn)向內(nèi)容體驗(yàn)質(zhì)量，準(zhǔn)確的用戶體驗(yàn)質(zhì)量評(píng)價(jià)技術(shù)具有迫切的產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求。本文對(duì)用戶體驗(yàn)質(zhì)量理論與視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)技術(shù)做出了詳盡的介紹，總結(jié)了目前我國(guó)視頻體驗(yàn)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的進(jìn)展，隨著學(xué)術(shù)界與工業(yè)界的共同參與，視頻用戶體驗(yàn)評(píng)價(jià)技術(shù)將為今后大視頻業(yè)務(wù)體系的高質(zhì)量發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)的保證。

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Theory and practice of quality of experience in video services

HE Tiantian1,2, LIU Yankai1,2, SONG Li1,2
1. Institute of Image Communication and Network Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China 2. Future Medianet Innovation Center, Shanghai 200240, China

As videos becoming the major sources of acquiring information in current era, consumers have raised their expectations for video quality experience, which has become the most critical competitiveness for video service providers. A thorough review of quality of experience (QoE) was presented, and then detailed analysis of video QoE and relevant no reference assessment methods were provided. Further, the standardization process of video QoE in China and the evaluation results of Chinese video services quality were introduced. Last but not the least, the characteristics of Chinese video services was summarized and advices of improvement were presented.

quality of experience, video service, no reference video quality assessment

s：The National Natural Science Foundation of China (No.61671296, No.61527804)

TP393

A

10.11959/j.issn.1000?0801.2017247

賀甜甜（1993?），女，上海交通大學(xué)圖像通信與網(wǎng)絡(luò)工程研究所、未來(lái)媒體網(wǎng)絡(luò)協(xié)同創(chuàng)新中心碩士生，主要研究方向?yàn)榻K端視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)。

劉彥凱（1992?），男，上海交通大學(xué)圖像通信與網(wǎng)絡(luò)工程研究所、未來(lái)媒體網(wǎng)絡(luò)協(xié)同創(chuàng)新中心碩士生，主要研究方向?yàn)槌咔逡曨l質(zhì)量評(píng)價(jià)。

宋利（1975?），男，上海交通大學(xué)圖像通信與網(wǎng)絡(luò)工程研究所、未來(lái)媒體網(wǎng)絡(luò)協(xié)同創(chuàng)新中心研究員、博士生導(dǎo)師，IEEE高級(jí)會(huì)員，主要研究方向?yàn)橐曨l編碼、圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺(jué)。

2017?07?10；

2017?08?07

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（No.61671296, No.61527804）