介绍
为广播公司和流媒体公司传送大量内容带来了复杂的挑战。满足标准、确保高质量的传递和实施成本削减措施需要付出重大的努力和复杂性。他们如何满足观众对流畅观看体验的难以填满的需求,同时将基础设施费用降至最低,并保持环保意识?
在这篇博文中,我们将深入探讨人工智能驱动的视频压缩和传送技术的迷人领域,这些技术正在引起流媒体和广播环境的模式转变。
这一领域的显着进步包括:
- 人工智能优化的自适应比特率流
- 人工智能驱动的智能编解码器选择
- 人工智能驱动的动态视频压缩优化简介
1. 人工智能优化的自适应比特率流:为基础设施提供商节省成本
- 带宽波动 – 流媒体公司经常与观众互联网速度的不可预见变化作斗争。
- 保持观众量 – 保持观众参与度至关重要。缓冲可能会导致大约40%的观众参与度下降。
人工智能优化的自适应比特率流 – 这种双赢的解决方案,对提供商和观众都有利,可以通过根据观众的互联网速度动态调整视频质量来帮助基础设施提供商节省资金。它还可以确保观众在没有缓冲的情况下获得最佳质量,遏制数据使用量并降低基础设施成本。
机器学习算法 – 该模型利用机器学习算法查看历史数据,并确定不同互联网速度的最佳视频质量。它使用一种称为强化学习的学习方法实时作出决策。它使用比特率梯度确定可用于流传输的不同视频质量。
2. 人工智能驱动的智能编解码器选择:高效传送的关键
质量与大小的困境 – 选择合适的编解码器需要在视频质量和文件大小之间进行权衡。选择低效的编解码器会损害视觉质量,而不兼容的编解码器可能会因设备之间的兼容性问题而限制受众。
多设备兼容性 – 选择能够保证跨大量设备兼容性的同时又能保持最佳质量的编解码器是一个复杂的挑战。不兼容的编解码器可能会导致潜在观看量的约15%损失。
人工智能驱动的智能编解码器选择 – 这种技术可以分析内容特征和分销渠道,根据情景对编解码器进行智能选择。它能为基础设施提供商带来优化的用户体验和增强的内容交付。
内容分析:高级算法分析内容细节,选择最适合视频特征的编解码器。
技术:使用决策树进行快速编解码器选择和聚类算法对类似设备和内容类型进行分组。
3. 人工智能驱动的动态视频压缩优化:实时卓越
存储成本 – 存储高质量视频内容需要大量存储资源。如果没有高效的视频压缩,基础设施提供商将面临飙升的存储成本,影响整体运营支出。
带宽瓶颈 – 低效压缩直接影响带宽需求。如果没有适当的压缩技术,提供商可能难以在视频质量与带宽限制之间取得平衡,导致次优的流体验。
人工智能驱动的动态视频压缩优化 – 这种技术可以实时持续微调视频压缩参数。该系统对上下文敏感,可以根据视频内容定制压缩策略。简单来说,它就像一个智能系统,可以优化视频压缩,在最小化存储需求的同时保证出色的视觉质量。动态优化可以将存储需求减少大约15%。
自适应压缩算法:该模型利用从视频内容细节中学习的AI驱动自适应压缩算法,在播放时调整压缩级别。
上下文感知处理:通过分析视频的上下文,AI可以持续动态调整压缩策略,优化观看体验。
AI增强视频传送管道
结论
MulticoreWare 在人工智能驱动的视频压缩和传输方面取得的进步不仅增强了流媒体和广播的功能，我们还积极支持和促进绿色能源倡议。流媒体公司和广播公司可以采用我们定制的人工智能视频压缩和传输解决方案，在节约运营成本的同时获得收益。
作为一家致力于为流媒体和广播行业的所有利益相关者提供双赢局面的公司，我们正在重塑行业的未来。
如需了解更多信息，请联系我们：info@multicorewareinc.com
