QoS

1. 定義：QoS（Quality of Service，服務質量）衡量音視頻傳輸技術層面的性能表現，聚焦網絡傳輸和系統處理能力，通過客觀指標量化服務質量。
2. 核心指標
   • 碼率/帶寬：數據傳輸速率上限，直接影響視頻分辨率與流暢度；不同的幀率和分辨率需要適配不同的帶寬。
   • 延遲：端到端傳輸時間，實時場景（如直播）要求低于300ms，否則會感知明顯卡頓。
   • 抖動：延遲波動范圍，高抖動導致播放卡頓或丟包。通常需控制在±50ms以內。
   • 丟包率：數據包丟失比例，高于5%將引發畫面模糊或聲音斷續。
3. 相關技術
   • FEC：通過冗余數據包修復丟包。
   • 自適應分辨率與碼率：根據網絡狀況自適應調整碼率和分辨率，平衡質量與流暢度。
   • 擁塞控制算法：如BBR（Bottleneck Bandwidth and Round-trip propagation time）優化帶寬利用率。
   • QoS優先級標記：在網絡層標記音視頻流為高優先級，保障關鍵數據傳輸。
   • 抖動緩沖：動態調整緩沖區大小以平滑網絡抖動。
   • 多路徑傳輸：利用多條網絡鏈路并行傳輸，提升可靠性。
   • 智能路由選擇：基于實時網絡質量選擇最優傳輸路徑。
   • 編碼技術：SVC、LTR、SCC等等。

QoE

1. 定義：QoE（Quality of Experience，體驗質量）從用戶主觀體驗出發，綜合技術性能與場景因素，反映用戶對服務的整體滿意度。
2. 核心維度
   • 清晰度：分辨率、HDR效果、編碼質量等直接影響視覺體驗。
   • 流暢度：卡頓次數、幀率穩定性（如30fps以上為流暢）。
   • 交互響應：如直播間的首屏加載時間、評論互動延遲。
   • 回聲：回聲是聲音經障礙物反射后再次被接收的現象，常見于開放空間（如山谷）或封閉環境（如會議室）。目前回聲消除算法也相對比較成熟。
   • 實時性：端到端延遲、音畫同步誤差等。
3. 評估方法
   • 主觀評分：通過MOS（Mean Opinion Score）或實驗室測試獲取用戶反饋。
   • 行為數據分析：完播率、次均觀看時長、用戶留存率等間接反映體驗質量。
   • 機器學習模型：如BP神經網絡建立QoS參數到QoE評分的非線性映射。

QoS與QoE的關系與協同優化

1. 技術基礎與體驗目標
   • QoS是QoE的技術支撐，但兩者非線性相關。例如：高帶寬可能因編碼不當導致清晰度不足。
   • 需通過層次分析法（AHP） 或 多維度權重模型等方法來建立技術參數與用戶體驗的關聯，從而深層次的提升用戶音視頻體驗。
2. 優化策略
   • QoS優化優先：
     • 編解碼優化：采用H.265/AV1降低50%碼率，提升壓縮效率。
     • CDN與邊緣計算：減少傳輸跳數，降低端到端延遲。
   • QoE閉環反饋：
     • 全鏈路質檢：例如騰訊云通過格式診斷→內容修復（去抖動、色彩增強）→無參考評分提升完播率。
     • 用戶反饋驅動：快手直播結合用戶評論卡頓數與QoS數據優化CDN調度策略。
     • 內容增強：超分辨率重建、色彩/亮度增強等。
     • 體驗感知優化：智能廣告插入、界面友好性設計等。

總結

1. 典型應用場景：
   • 直播：例如快手通過QoE指標（用戶留存率）反向優化QoS參數（卡頓率）。
   • 實時通信（RTC）：WebRTC通過NACK重傳與FEC冗余包平衡延遲與可靠性。
2. 技術趨勢：
   • AI驅動的QoE優化：基于深度學習的碼率自適應算法（如Pensieve）。
   • 全鏈路質量監控：從采集、編碼、傳輸到播放全環節埋點分析，定位體驗瓶頸。
3. 標準化評估體系：ITU/3GPP等組織推進QoE量化指標的全球統一。
4. QoS是音視頻傳輸的“硬實力”，QoE是用戶體驗的“軟感知”。二者需通過技術優化（如動態碼率、智能CDN等）與數據驅動（用戶行為分析、AI建模等）相結合，實現從網絡性能到用戶滿意度的端到端提升。

參考

1. https://ottverse.com/beginners-guide-to-video-qoe-and-qos/
2. https://zhuanlan.zhihu.com/p/623805837
3. https://cloud.tencent.com/developer/article/2329729?policyId=1004