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從視頻優化到QoE,機器學習在實時互聯網的應用你了解多少? ...

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發表於 6 天前 | 顯示全部樓層 |閱讀模式
說起機器學習你會想到什麽?數據分析、語音識别、無人駕駛、機器人?其實,機器學習與 RTC 技術也能有很多結合之處,這也是今年實時互聯網領域的趨勢之一。從優化産品用戶體驗,改善音視頻傳輸質量,到編解碼中的應用,抑或是我們此前分享過的超分辨率應用,機器學習的在實時互聯網産品研發的很多環節都有用武之地。同時很多看似是以機器學習技術爲主導的領域,也存在很多需求要通過 RTC 技術來實現。
如果說編解碼、實時網絡架構是 RTC 技術的核心與基礎,那麽機器學習的就是實時互聯網産品通向更高階的助推器。
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9月7日 - 8日,由聲網Agora、極客邦科技、AllThingsRTC、CSDN 聯合主辦的 RTC 2018  實時互聯網大會,将在北京舉行。在這第四屆 RTC 大會上,大會組委會邀請了超過70位來自全球的實時音視頻技術專家。
在今年的 RTC 實時互聯網大會上,從主會、機器學習與實時技術,再到編解碼等不同場次中,你會發現與“機器學習”相關的話題似乎無處不在,多位演講人将從不同角度分享機器學習與 RTC 技術的結合經驗。我們先給大家搶先“劇透”幾個幹貨議題。

01
演講幹貨搶先知

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機器學習在 QoE 中的應用實踐
服務質量,即 QoS(Quality of Service)多從網絡服務及系統運維等角度出發,強調網絡的帶寬、延遲、抖動、以及終端設備的能力(解碼、渲染、功耗等)。而體驗質量,QoE(Qulaity of Experience),強調從用戶感知角度出發,在 QoS 之上綜合了服務消費過程用戶的整體感受, 正在成爲視頻領域的關注熱點。各類視頻服務包括點播、直播或者實時交互等場景,關注點已經從碼率/帶寬驅動逐步轉向質量/體驅動。在此趨勢下,QoE 驅動的各類視頻處理技術成爲新的熱點,如内容感知的動态編碼優化(YouTube 和 Netflix 等)、窄帶高清超分/超幀技術(優土、騰訊等)、智能帶寬預測技術(愛奇藝等)。在這些方面,人工智能或者機器學習技術正在發揮着關鍵作用。
一方面,機器學習技術能夠在降低成本,減少帶寬需求以及替換手動優化面發揮重要作用;另一方面,建立和部署全新的基于AI智能測量和分析架構也成爲視頻運營服務的新需求。
在宋利的演講中,将圍繞兩方面的技術進展進行剖析與分享,基于AI的視頻編碼及處理技術,以及視頻體驗聯盟近期推出的技術規範-uVES,和業内同行探讨AI與QoE結合的新需求和新場景。
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美圖在短視頻領域的AI賦能
短視頻是時下最熱門的實時互聯網産品。如何讓短視頻更好“玩”? AI 讓多媒體在内的諸多領域取得突破性進展,通過賦予多媒體應用AI能力,讓音視頻技術有了更大的應用空間。
本次分享中,趙博士将結合美圖短視頻業務場景,從大規模短視頻内容理解和檢索出發,介紹AI在實時互聯網中的應用落地點,給出落地過程中遇到的難點以及相應的解決方案。
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WebRTC 在無人駕駛領域的應用
無人駕駛可以說是近年來始終炙手可熱的技術應用方向。從智能駕駛技術發展以及商業化落地方面,該領域對對實時音視頻技術存在諸多需求,包括但不僅限于車輛遠程監控、遠程駕駛、乘客交互、座艙服務等。
在這次演講中主要探讨實時音視頻技術在智能駕駛中的應用和實踐。讨論在智能駕駛中,現有實時音視頻技術具備的機會,及其需要面臨的挑戰

02
更多幹貨話題

除了以上幾個演講,我們還将有嘉賓分享從機器學習在高清視頻編碼中的實踐,機器學習與 AV1 視頻編碼的結合,以及更多 RTC 技術、機器學習相關幹貨。
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