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2cbfed39f4ed20261d428a5844273a51 串流影片平台YouTube在接收使用者上傳的影片之後,會將原始影片重新壓縮成各種不同解析度與資料流量的複本,以便來自世界各地的觀眾經由頻寬各異的網路連線,在播放效能不同的各種裝置上觀賞影片,而要如何決定解析度與資料流量的參數,左右著觀眾是否能在有限的頻寬下享受最佳畫質。

畫質高低取決於資料流量

為了節省影片所需的儲存空間,絕大部分的影片都會採用破壞性壓縮,在犧牲部分畫質的前提下(許多時候人眼不易查覺),大幅降低影片占用的空間。而影片每秒所需的儲存空間,則稱為資料流量(Bitrate),一般來說解析度越大的影片需要較高的資料流量,而在相同解析度的情況下,越高的資料流量有助於保留更多畫面中的細節,讓畫質表現更好。

假如我們將同一影片壓縮成不同資料流量,會發現低流量的影片畫質比較差,然而在提高流量的過程中,畫質的邊際效益卻會遞減,也就是說當資料流量高到一定程度之後,再提高流量對畫質的幫助就相對有限。

由於YouTube上的影片是以串流播放為主,所以觀眾所用網路的頻寬,就會直接限制資料流量的上限,進而限制影片的畫質。因此對於YouTube而言,如何使用最少頻寬傳輸最高畫質的影片,就是件重要的工作。

為了達到這個目標,當觀眾在觀賞影片時,YouTube播放器就會在背景測量網路頻寬,並動態從事先壓縮的複本中選擇適合頻寬的版本推送給觀眾,以利提升觀影體驗。

頻寬與畫質的拉鋸,YouTube 如何在有限頻寬傳輸最佳畫質影片

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提升頻寬使用效率

假設將影片壓縮各成種解析度的時候,都只選擇「甜蜜點」參數的話,當觀眾的頻寬高於360p解析度,但不足480p時,播放器就會自動選擇流量較低的360p影片,如此一來就有部分頻寬被閒置而未使用。

如果這時候有流量介於2者之間,但解析度仍為480p的影片的話,觀眾就可以在相同的頻寬下,看到畫質較佳的影片。

YouTube可以透過播放數據資料,深入分析解析度的切換情況,並透過模型預測提升資料流量是否會造成解析度因頻寬不足而降低(反而沒達到增進使用者體驗的目標)。

另一方面,YouTube也會透過分析器產生各影片的流量-畫質曲線(如上方圖片的圖表),並透過數據資料預測觀眾的網路頻寬,如此一來就可以透過非線性最佳化的方式,為各種解析度產生多種適合的影片流量參數,例如在傳送固定畫質影片使用最小流量,或是使用固定流量傳送最佳畫質等等。

在HD影片上套這項技術後,能夠降低14%資料流量,也讓HD影片的播放時間提升6%,讓觀眾可以使用較少流量享受影片,尤其對「上網吃不飽」的使用者更加實用。此外這項技術也能在幾乎不影響畫質的情況下,提升5%影片載入速度,並降低12%緩衝狀況發生。

頻寬與畫質的拉鋸,YouTube 如何在有限頻寬傳輸最佳畫質影片

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頻寬與畫質的拉鋸,YouTube 如何在有限頻寬傳輸最佳畫質影片

開發團隊也提到因為世界各國的觀賞習慣與網路品質不盡相同,所以未來也計劃將這項技術細分為各地區版本,進一步強化提升觀影體驗的目標。

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