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            首次大規模應用!騰訊自研AV1編碼器落地全民K歌

            2023-12-06 12:01:07     來源:智能科技網

            全民K歌是實踐前沿技術的音娛平臺,已落地行業領先的AV1編碼技術,并大規模應用。

            作為老少咸宜的音樂娛樂社交平臺,全民K歌APP中視頻化內容在平臺占比逐年增加,巨大的帶寬成本給K歌團隊帶來了不小的壓力。

            為了應對這個挑戰,全民K歌通過前沿技術和精細化運營,讓AV1的視頻播放量提升到總體播放量的60%左右,碼率降低了約59%,極大的降低了相應成本,提升了用戶播放體驗。

            落地騰訊自研TXAV1編碼器,相比行業同類編碼器壓縮率提升11%

            目前市場上,編碼格式有多種選擇,包括H.265、AV1等,全民K歌技術團隊在綜合了考慮壓縮潛力和解碼兼容性, 最終選擇了AV1。

            壓縮效率方面,在對齊視頻質量的情況下,AV1相對于H.265約有20%左右的壓縮率提升。在解碼兼容性方面,隨著蘋果公司A17芯片對AV1硬解的支持,目前幾乎所有廠商在最新的旗艦芯片中都集成了AV1硬解碼能力,同時AV1軟解碼的消耗相對于H.265的增長并不大。

            “我們相信AV1將會成為未來幾年收益最大的視頻編碼標準,它能降低全民K歌的流媒體帶寬,提升視頻播放的流暢度,并且AV1標準專利政策友好,專利風險小。”全民K歌技術團隊成員表示。

            除了效果更優外,促使全民K歌技術團隊選擇AV1編碼格式的另一個重要原因是其AV1轉碼使用了騰訊自研的TXAV1編碼器。TXAV1通過對底層數據依賴、模式選擇、編碼單元并行和碼率控制等視頻編碼核心技術的深入優化,在2021/2022年的MSU比賽中取得AV1賽道中連續獲得總計29項指標中的28項最佳,相比SVT、AOM等開源編碼器優勢明顯。對比開源最佳AV1編碼器SVT-AV1-1.7,TXAV1能幫助全民K歌獲得7~11%壓縮率提升的同時取得69%的提速,在壓縮率相當時可以取得11.4倍的提速。

             

             

            全民K歌落地TXAV1時,主要通過通過三個方向來提升壓縮率:第一,預測效率提升,把參考幀管理和運動估計做到更準確;第二,全維度自適應量化優化,包含幀級、GOP級、塊級的QP優化;第三,數據率失真模型優化,一個標準有許多模式,如何做到最優模式的選擇,主要依靠高準確率的率失真模型。而編碼速度的提升主要源自TXAV1長期打磨的高效率內存訪問、數據并行和快速算法設計(如下圖所示)。

             

             

            此外,全民K歌還在一些需要的場景下,將TXAV1配合極速高清技術一起使用,可以對畫面做修復和增強,可以根據畫面內容自適應壓縮參數,實現在更低碼率的情況下讓視頻更清晰。

            考慮到當前支持AV1硬解碼的新芯片還在普及過程中,全民K歌的主要流量來自移動端,移動端目前的硬解碼支持率還比較低,為了更快落地AV1,全民K歌在APP中添加了對AV1軟解的支持。

            全民K歌技術團隊介紹到:“解碼器的選型上主要調研了騰訊自研的txav1d和開源的dav1d,在CPU和內存占用指標上txav1d好于dav1d,CPU消耗和H.265軟解相當,因此全民K歌在線上選擇使用txav1d作為首選解碼器。”

             

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            先進的技術還需要配合精細的業務策略支持。AV1編碼雖然能降低文件大小、減少帶寬成本,但同時也會引入額外的轉碼成本。如果一個作品播放量很少卻進行了AV1轉碼,那么反而會造成不必要的成本浪費。為此,全民K歌技術團隊通過提前播放預測+實時播放數據計算的方式,篩選出預期播放量較高的作品來進行AV1轉碼。構建高效服務策略,提升全民K歌用戶體驗。

            為了達成這個效果,關鍵是“如何計算AV1轉碼的播放量閾值”。 播放量閾值概念的引入,主要是確保對超過某播放量的作品進行AV1轉碼,且轉碼后帶來的帶寬成本優化能夠覆蓋新增的轉碼成本。

            這其中,帶寬成本節省的計算一直是一個難點,這里技術團隊采用了A/B對比實驗的方法,首先預轉碼一批熱門作品,對A組用戶下發AV1,另外的B組不下發AV1,同時分別對這兩組用戶播放這批熱門作品的鏈接進行處理,打上特定的tag參數,最后在CDN側分別統計兩組tag的帶寬和播放量,這樣就能測算出“轉碼AV1后單次播放帶寬節省量”這個數值。有了這個數值進而就能直接計算出AV1轉碼的播放量閾值。

             

             

            全民K歌后臺轉碼架構

            對于AV1轉碼的碼率選擇,全民K歌技術團隊選擇了基于VMAF分數的碼率自適應(CAE)方案,相當于固定了轉碼的畫質損失,來根據畫面內容自適應碼率,目前可以做到在CAE下的VMAF[-1,1]區間85%的準確率。CAE的目標VMAF分數是通過開展不同視頻場景下的AB實驗,通過QoE指標來選擇適合各個場景的CAE目標VMAF分數,從而在畫質、流暢度和成本之間尋找平衡。

            實際上,目前很多視頻廠商都會為同一個視頻提供多個分辨率和多個碼率的視頻版本,根據用戶的網絡情況來自適應下發合適的版本。

            對此,全民K歌技術團隊成員表示:“我們也考慮過這種方案,但考慮到全民K歌以UGC類型的唱歌視頻為主,且大都是在手機端播放的中短類視頻,再加上國內用戶網絡條件好,AV1視頻本身碼率已經較低,使用多碼率版本我們評估收益不會很大,反而會增加額外的存儲,文件版本更分散也意味著PCDN等策略的分享率降低,從而導致總體成本升高。因此我們進行AV1轉碼時對大部分視頻只會保留一個QoE指標最優的版本。對于轉出來的AV1視頻,我們有對應的熱度下降自動過期策略,保證AV1轉碼引入的額外存儲成本可控。”

            由于軟解性能和客戶端的機型關聯很大,需要在大規模上線AV1前篩選出哪些機型軟解AV1會有性能問題,否則會影響用戶播放體驗。

            在這個環節,全民K歌技術團隊也進行了細分測試:iOS機型較少,可以直接在上線前對低端iOS機型進行系統測試,確定最低能支持到哪個機型;Android存量機型較多,新增機型也很多,全部系統評測不太現實,因此全民K歌技術團隊使用了一種天梯分粗劃線+機型黑名單的策略來篩選AV1解碼有性能問題的機型。該團隊首先對天梯不同分段的代表機型進行系統測試,確認一個最低的天梯分劃線,然后在外網進行小規模的AV1測試,通過收集各個機型播放AV1的丟幀率數據來建立機型播放數據庫,最后對統計上丟幀率超過0.5%的機型納入AV1解碼黑名單。

            通過這種方式,全民K歌目前實現了Android端80%+的機型可支持播放720P+30fps的AV1視頻,不支持AV1的機型降級使用其他編碼格式。

             

             

            播放策略

            除了上述的通用技術手段,鑒于全民K歌自身的音樂場景,技術團隊對AV1轉碼做了相應的適配。用戶在全民K歌的推薦頁播放音樂視頻時,客戶端通常會自動Seek到該歌曲的高潮片段前。但往往高光時刻起始位置并不會恰好是關鍵幀,在GOP為250時,在最差的情況下客戶端需要往前回溯下載額外248幀才能解碼當前幀,影響用戶的起播體驗,也浪費了用戶流量。由于事先知道該歌曲高光時刻的位置,因為在進行AV1轉碼時會在高光時刻重新計算I幀的位置,保證在高光時刻前恰好是I幀,這樣用戶可以無需額外下載直接起播。

            目前在全民K歌內,AV1的視頻播放量占總體播放量的比例在60%左右,在成本優化方面,轉碼后碼率降低了約59%,帶寬相對于轉碼后的H.264等下降了42%。在用戶卡頓數據方面,使用了AV1后,首次緩沖時間下降了34.4%,二次緩沖比下降了49.4%,得益于卡頓方面的優化,用戶QoE數據在使用AV1后也有略微提升,用戶的平均播放時長也提升了約0.4%。

             

             

            而這只是全民K歌AVI體驗計劃的開始,隨著搭載支持AV1硬解碼的新手機逐步上市,全民K歌技術團隊表示將考慮對硬解碼進行評估和測試,硬解碼理論上會具有更好的性能和更少的功耗,根據之前H.265硬解碼普及的速度來估算,該團隊成員預估到2025年底支持AV1硬解碼的Android設備將超過50%。

            此外,考慮到高分辨率的AV1視頻在低端的Android手機上的解碼性能較差,全民K歌技術團隊表示后續還考慮對高分辨率視頻進行分類,對畫面內容較簡單的視頻可以直接將其轉碼成720P的AV1視頻來讓更多的用戶受益于AV1;對于畫面較復雜、降分辨率對畫質影響大的視頻,可以在轉成高分辨AV1視頻的同時,提供其它編碼格式的視頻供低端機型使用。

            全民K歌在娛樂視頻化浪潮中,通過先進技術和精細化運營策略,為用戶提供了更優質、更流暢的播放體驗,不僅降低了平臺的運營成本,提高了運營效率,還幫助平臺以及平臺上的優質內容更好地適應了市場變化,進一步鞏固了全民K歌在用戶和市場中的價值。相信未來在技術驅動下,將會有更多的娛樂形式和優質的內容產生,給用戶帶來更豐富的娛樂生活。

             

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