Растущий спрос на высококачественную потоковую передачу видео требует оптимизированных рабочих процессов и контроля затрат для поставщиков контента. Потребление полосы пропускания, хранение и неэффективность кодирования представляют собой серьезные проблемы. ИИ и кодирование с адаптацией к контенту (CAE) предлагают решение.
CAE динамически регулирует параметры кодирования в зависимости от сложности контента, повышая эффективность без ущерба для качества изображения. В отличие от традиционного кодирования с фиксированной битовой скоростью, ИИ анализирует видеоконтент по гранулам, назначая оптимальные параметры. Это минимизирует размер файлов и использование полосы пропускания. Пионерская работа Netflix (2015-2018) продемонстрировала более чем 30% -ное снижение битрейта без заметной потери качества (метрика VMAF).
Такие решения, как VisualOn Optimizer, обеспечивают почти оптимальную эффективность с меньшими вычислительными затратами. Поставщики стриминга внедряют это для повышения качества, снижения затрат и улучшения доставки. EiTV, поставщик цифровых развлечений, снизил битрейт видео на 40% с помощью VisualOn Optimizer, значительно снизив затраты на CDN. "EiTV внедрила VisualOn Optimizer в производство всего за две недели."
Intigral, ведущий поставщик медиаконтента в регионе MENA, добился 40% -ного среднего снижения битрейта (пиковое значение — 70%) с помощью VisualOn Optimizer, что подтверждено VMAF и слепыми тестами. Это улучшило такие ключевые показатели эффективности, как время запуска и буферизацию. "VisualOn Optimizer обеспечил 40% -ное среднее снижение битрейта, достигая пика в 70%, без ущерба для качества, что подтверждено VMAF и слепыми тестами. Он также улучшил ключевые показатели эффективности, такие как время запуска и коэффициент буферизации." Решение исключило дорогостоящее многопроходное кодирование, экономя вычислительные ресурсы и энергию.
Помимо экономии средств, управляемый ИИ CAE улучшает адаптивную потоковую передачу с изменяемой битовой скоростью (ABR), оптимизацию в реальном времени и устойчивость. Сотрудничество с Axinom, Intel и Quanteec способствует развитию кодирования на основе ИИ. Исследование с Axinom продемонстрировало эффективность распределения битрейта на основе ИИ, снижая полосу пропускания при сохранении качества. Сотрудничество с Intel продемонстрировало до 40% -ное снижение битрейта с улучшением качества с использованием VisualOn Optimizer на оборудовании Intel.
Партнерство VisualOn с Quanteec сосредоточено на устойчивом стриминге. Снижение полосы пропускания минимизирует потребление энергии и нагрузку на инфраструктуру. По мере расширения потоковой передачи, управляемый ИИ CAE имеет решающее значение для оптимизации. Поставщики, использующие решения на основе ИИ, получают выгоду от снижения полосы пропускания, улучшенных рабочих процессов и расширяемости, сохраняя высокую точность изображения и добиваясь значительной экономии средств и преимуществ в области устойчивого развития. Такие компании, как EiTV и Intigral, демонстрируют успешное внедрение без дополнительных затрат на оборудование.