2017年11月1日
By Jan Ozer 特约编辑
专题文章

一次一个标题:比较每个标题的视频编码选项

大多数百家乐软件app最新版下载都知道，不同视频剪辑的编码效率或多或少取决于视频中的运动, 细节的程度, 还有其他因素. Still, 大多数制作人都使用固定的编码阶梯，因为这很容易执行，而且他们觉得自己没有其他选择.

Well, 无论您是在云端还是在本地进行编码, 使用商用编码器或您自己的基于ffmpeg的编码农场, 你确实有选择. 在本文中, 我将讨论四个:一个是针对DIY人群的, 其他的可以作为预打包软件程序的功能.

DIY: 上限恒定速率因子，简称CRF
Pre-packaged: Capella Systems的源自适应比特率阶梯(SABL)
OVP或云编码器: Brightcove上下文感知编码，简称CAE
Cloud service: FASTech.io视频优化器

To be clear, 本文不是对这些产品和服务进行正面比较, 而是探索它们的特性和能力, 并试图建立一个结构来衡量他们的有效性. 它将帮助您了解这些产品和服务的功能, 它会识别出你可以问的问题来区分他们.

而不是直接跳进去, 让我们从头开始, 在这种情况下可以一直追溯到2015年12月.

Netflix逐标题编码优化

On Dec. 2015年4月14日，Netflix发布了一篇题为《 “逐标题编码优化.” It stated, “为我们的会员提供最优质的视频, 每个标题应该接收一个唯一的比特率阶梯, 根据其特定的复杂性特征量身定制.”

Netflix描述了它的方法, 这涉及在不同数据速率和分辨率下的多个测试编码，以确定在每个数据速率/分辨率对下的最佳质量. Originally, Netflix使用峰值信噪比指标(PSNR)来衡量质量, 但后来改为自己的视频多方法评估融合(VMAF)方法.

了解Netflix系统的特性和功能为比较以后的产品和服务提供了一种有用的方法. 这显示在 Table 1，我将在各个产品部分中提到它.

Table 1. 比较特征集

We’ve 涵盖了Netflix的核心模式在我们自己的文章中. 作为VMAF分析的结果, Netflix在各个编码阶梯中调整剪辑的数据速率, 每个标题的解决方案都是这样的. 不太常见(但更有价值)的是能够更改编码阶梯中的梯级数量和这些梯级的分辨率. 当我们看到Brightcove的技术时，这些能力的好处就会变得清晰起来.

自定义选项为用户提供了在某种程度上控制输出的能力. 虽然我不知道Netflix系统的选项, 我将在下面的每一节中介绍其他四种可用的选项.

The next point, bitrate control, 对于理解封顶CRF和其他技术之间的区别至关重要. That is, 所有其他技术都使用它们的标题功能来建议编码阶梯中每个文件的理想数据速率. 这使用户可以自由地选择他喜欢的比特率控制技术, 无论是恒定比特率(CBR)还是约束可变比特率编码(VBR). 有了封顶的CRF，每个标题的技术 is 比特率控制技术，它引起了QoE问题，我将在该部分讨论.

最后一个特性是编码后的质量检查. With Netflix, 客观的质量度量是基础系统运行的关键, 通过质量测量来决定每个配置决策. 虽然质量测量并不是Brightcove每个标题模式的组成部分, 您可以设置编码后的质量检查, 确保所有输出文件达到指定的质量水平.

因此，表1中的特性可以帮助您理解每个标题编码方案的工作原理及其作用. 现在让我们看看如何评估每种技术的性能.

Our Tests

来测试每种技术, 我编码了14个内容非常复杂的文件, 从基于屏幕摄像头和powerpoint的视频, 去看一系列动画电影, 各种现实世界的内容, 包括低动态和高动态视频. 作为基线，我将每个剪辑编码为如图所示的固定编码阶梯 Table 2. 然后，我运行每种技术的标题编码函数来构建另一个特定于内容的编码阶梯. 作为每个标题编码运行的一部分, 对于具有挑战性的文件，我允许每种技术将数据速率提高50%. 然后我使用PSNR和VMAF指标比较了原始和每个标题的输出文件.

Table 2. 基线编码阶梯

这些比较对于封顶的CRF和Cambria来说很简单, 因为两个梯子在相同的分辨率下包含相同数量的流. Brightcove的情况更为复杂，因为在几乎所有的情况下, 输出流比输入流少. As you’ll see, with Brightcove, 我使用数据速率作为指导, 将CAE文件与原始阶梯中具有相同或更低数据速率的文件进行比较. In essence, 这比较了固定阶梯/CAE阶梯在相同有效带宽下的用户体验. 下面详细介绍.

Keeping Score

这个分析产生了超过1个,200 data points, 很难弄清楚如何将所有这些数据合成为可用的比较点. 因为现在是夏天, 因为我的编辑埃里克·舒马赫-拉斯穆森喜欢棒球, 我决定使用以下模式.

得失: For each file, 当逐标题技术在不超过45 dB的情况下提高数据速率和质量时，一种技术就“赢了”, 这对大多数观众来说是察觉不到的. 一项技术在降低数据速率方面也取得了成功, 但没有将PSNR值推至35以下, 哪些会导致可见的工件. 相反，当一项技术违反任何一条规则时，它就会“损失”.

Errors: 才能正常工作, 编码阶梯需要在各个梯级之间有固定的距离. For example, 苹果公司建议，较高等级的数据速率不超过较低等级的200%. 因此，当梯级超过2时，每种技术都会收到一个“错误”.05x下一级的数据速率, 从梯级3开始排除两个最低比特率梯级. 封顶的CRF和卡佩拉在4个等级中，如果VMAF质量下降6分以上，也会被扣分, 根据Netflix的说法，这意味着质量上的显著差异. 由于上面描述的比较问题，我将Brightcove排除在这个测量之外.

Saves: 当一种技术消除了编码阶梯上的一个梯级或编码通道时，它就获得了“保存”, 这两种方法都降低了编码成本.

Home runs: 当一项技术在四个或更多阶梯中将任何剪辑的输出文件的PSNR值提高了1%以上时，它就获得了“全垒打”.

带宽保存: 我还跟踪了每种技术保存的输出文件中的每秒净比特数.

我总结了我充分分析过的三种技术的分数 Table 3.

Table 3. 比较箱得分

现在，让我们深入了解各个技术.

DIY选项:封顶CRF

恒定速率因子是一种编码模式，它将文件数据速率向上或向下调整以达到选定的质量水平，而不是特定的数据速率. CRF值的范围从0到51，数值越低，质量得分越高. 支持多种CRF编解码器，包括x264、x265、VP9等.

On its own, CRF不能用于自适应比特率流, 数据速率在阶梯的哪些地方需要严格遵守. 但是，通过向CRF添加“上限”，可以将数据速率限制在该数字. 实现上限CRF的FFmpeg参数看起来像这样:

Ffmpeg -i inputfile -crf 23 -maxrate 6750k输出文件

这告诉FFmpeg以23的质量级别进行编码, 但是为了将数据速率限制在6750(这是1080p流). 对于低动作剪辑, CRF值将限制数据速率, 因为所需的质量可以在低于上限的数据速率下实现. 对于难以编码的片段，上限将开始控制数据速率.

回头看看表1, 封顶CRF可以调整数据速率, 但不是梯级的数量或它们的分辨率. 也没有独立的比特率控制或编码后的质量检查.

看看表3中的盒子得分，封顶的CRF在完成的14次试验中有14次获胜. 这8个错误都与从720p文件跳到大于2的1080p文件有关.05x. 例如，对于说话的头片段，720p片段的数据速率为1.04Mbps, 1080p是它的3倍.14. 这将使许多观众无法观看720p的视频片段，从而降低整体QoE. 如果我部署了封顶的CRF, 我会尝试使用较低的质量值，如1080p文件的CRF 25，以限制这种传播.

The key benefit of capped CRF is that it’s a single-pass technology; most other technologies are two-pass plus at least one analysis pass. 这就是98次保存的原因.

没有亮点和失误就不是棒球了，还有 Figure 1 显示了这两个上限的CRF. 左边是封顶CRF的一个本垒打, 数据速率的提升使PSNR值在7个等级中的5个等级中增加了超过1%. 为了解释这一点，Data Rate列比较了控制和封顶的CRF输出，并显示了变化. PSNR百分比列跟踪PSNR百分比的变化, 而PSNR dB列则跟踪PSNR的绝对变化. VMAF列跟踪控制和封顶CRF输出之间VMAF评分的绝对差异.