WebCodecs VideoEncoder kvalitātes prognozētājs: Kodēšanas kvalitātes novērtēšanas apgūšana

Nepārtraukti mainīgajā tīmekļa izstrādes ainavā augstas kvalitātes video pieredzes nodrošināšana ir ārkārtīgi svarīga. Neatkarīgi no tā, vai tas ir straumēšanai, video konferencēm, satura izveidei vai interaktīvām lietojumprogrammām, video kodēšanas precizitāte un efektivitāte tieši ietekmē lietotāju iesaisti un apmierinātību. WebCodecs API ir kļuvusi par revolucionāru tehnoloģiju, kas nodrošina jaudīgas, aparatūras paātrinātas video kodēšanas un dekodēšanas iespējas tieši pārlūkprogrammā. Tās pamatā ir VideoEncoder, komponents, kas ļauj izstrādātājiem programmētiski kontrolēt kodēšanas procesu. Tomēr kodētās izvades kvalitātes izpratne un prognozēšana var būt sarežģīts izaicinājums. Šeit WebCodecs VideoEncoder kvalitātes prognozētāja koncepcija kļūst nenovērtējama.

Kodēšanas kvalitātes nozīme videoklipā

Pirms iedziļināties prognozēšanas specifikā, uzsvērsim, kāpēc kodēšanas kvalitāte ir tik kritiska:

• Lietotāja pieredze (UX): Izplūdis, pikseļains vai artefaktu pilns video var ātri frustrēt lietotājus, izraisot jūsu lietojumprogrammas vai pakalpojuma pamešanu.
• Joslas platuma patēriņš: Zemāka kvalitāte bieži vien nozīmē zemākus bitratus, kas ir izdevīgi lietotājiem ar ierobežotu interneta savienojumu, kas ir izplatīts scenārijs daudzās pasaules daļās. Turpretim augsta kvalitāte pie vadāma bitrata ir ideāla.
• Glabāšanas prasības: Lietojumprogrammām, kas ietver video glabāšanu vai izplatīšanu, efektīva kodēšana tieši nozīmē samazinātas uzglabāšanas izmaksas un ātrāku augšupielādes/lejupielādes laiku.
• Skaitļošanas resursi: Reāllaika kodēšana un dekodēšana ir aprēķinu ziņā intensīva. Kodēšanas parametru optimizācija var ievērojami samazināt CPU slodzi gan serverī, gan klienta ierīcēs, kas ir īpaši svarīgi mobilajiem lietotājiem vai vecākai aparatūrai.
• Satura veidotāja apmierinātība: Platformām, kur lietotāji augšupielādē video saturu, rīku vai atsauksmju sniegšana par kodēšanas kvalitāti palīdz veidotājiem radīt profesionāli izskatīgus rezultātus.

WebCodecs VideoEncoder izpratne

WebCodecs API nodrošina standartizētu veidu, kā tīmekļa lietojumprogrammas var mijiedarboties ar video kodekiem, piedāvājot detalizētu kontroli pār kodēšanu un dekodēšanu. VideoEncoder īpaši apstrādā neapstrādātu video kadru saspiešanu saspiestā bitstrēmā. Galvenie aspekti ietver:

• Kodeku atbalsts: WebCodecs atbalsta modernus kodekus, piemēram, AV1, VP9, un mantotos kodekus, piemēram, H.264, atkarībā no pārlūkprogrammas un aparatūras atbalsta.
• Konfigurācija: Izstrādātāji konfigurē kodētāju ar tādiem parametriem kā izšķirtspēja, kadru ātrums, kodeks, bitrats un kodēšanas profili.
• Kodēšanas process: Neapstrādāti video kadri tiek nodoti kodētājam, kas izvada kodētus datu fragmentus.
• Kontrole pār kvalitāti: Lai gan kodētājs cenšas sasniegt norādītos bitratus, tieša kontrole pār subjektīvo vizuālo kvalitāti var būt netieša, ko bieži panāk, pielāgojot bitratu, konstanta ātruma faktoru (CRF) vai citus papildu iestatījumus.

Izaicinājums ir faktā, ka attiecība starp kodētāja parametriem un uztverto vizuālo kvalitāti ne vienmēr ir lineāra vai intuitīva. Svarīga loma ir arī ārējiem faktoriem, piemēram, ainas sarežģītībai, kustībai un audio sinhronizācijai.

Kas ir VideoEncoder kvalitātes prognozētājs?

WebCodecs VideoEncoder kvalitātes prognozētājs ir sistēma vai algoritms, kas paredzēts, lai novērtētu, cik labi izskatīsies kodētais video pirms vai kodēšanas laikā, pamatojoties uz izvēlētajiem kodēšanas parametriem un, iespējams, citu kontekstuālu informāciju. Tā mērķis ir atbildēt uz tādiem jautājumiem kā:

• "Ja es kodēšu šo video ar mērķa bitratu 5 Mbps, kāda būs vizuālā kvalitāte?"
• "Kura CRF vērtība man jāizmanto AV1, lai sasniegtu vizuāli bezzudumu saspiešanu šāda veida saturam?"
• "Vai tiešraides straumes kodēšana ar 30 kadriem sekundē, nevis 60 kadriem sekundē, ievērojami pasliktinās kvalitāti maniem lietotājiem?"

Šādu prognozētāju var izveidot, izmantojot dažādas pieejas, tostarp:

• Empīriskie dati un etalonu salīdzināšana: Analizējot rezultātus no daudziem kodēšanas testiem dažādos kodekos, parametros un satura veidos.
• Mašīnmācīšanās modeļi: Modeļu apmācība datu kopās ar kodētiem videoklipiem, to parametriem un saistītajiem kvalitātes rādītājiem (gan objektīviem, piemēram, PSNR/SSIM, gan subjektīviem, piemēram, MOS).
• Heiristiskie algoritmi: Īkšķa noteikumu izstrāde, pamatojoties uz zināmām kodētāja darbībām un uztveres video kvalitātes principiem.

Kāpēc kvalitātes prognozēšana ir būtiska globālām tīmekļa lietojumprogrammām?

Nepieciešamība pēc kvalitātes prognozēšanas palielinās, ņemot vērā globālo auditoriju:

1. Digitālās plaisas pārvarēšana: Optimāla pielāgošana dažādiem tīkla apstākļiem

Interneta infrastruktūra ievērojami atšķiras visā pasaulē. Lai gan ātrgaitas platjoslas savienojums ir izplatīts dažos reģionos, daudzi lietotāji joprojām paļaujas uz lēnākiem, mazāk stabiliem savienojumiem. Kvalitātes prognozētājs palīdz izstrādātājiem:

• Adaptīvā bitrata straumēšana (ABS): Dinamiski pielāgojiet kodēšanas bitratu, pamatojoties uz prognozēto kvalitāti un pieejamo joslas platumu, nodrošinot vienmērīgu atskaņošanas pieredzi lietotājiem reģionos ar ierobežotu savienojamību.
• Satura piegādes tīkla (CDN) stratēģijas: Atlasiet optimālus kodēšanas profilus dažādiem ģeogrāfiskiem reģioniem, ko apkalpo CDN, līdzsvarojot kvalitātes un joslas platuma vajadzības.
• Iepriekšējas kodēšanas lēmumi: Satura veidotājiem vai platformām, kas iepriekš kodē videoklipus, izpratne par to, kā tiks uztverta kvalitāte, ļauj izveidot vairākas versijas, kas optimizētas dažādiem joslas platuma līmeņiem, apmierinot plašāku auditoriju.

Piemērs: Globāla video koplietošanas platforma varētu izmantot prognozētāju, lai ieteiktu lietotājiem jaunattīstības valstīs izvēlēties 720p kodējumu ar 2 Mbps, ko varētu uzskatīt par "pietiekami labu" viņu savienojumam, nevis 1080p kodējumu ar 8 Mbps, kas bezgalīgi buferētos.

2. Aparatūras mainīgums un ierīces veiktspēja

Ierīču daudzveidība visā pasaulē ir satriecoša. No augstākās klases viedtālruņiem līdz vecākiem galddatoriem, apstrādes jauda ievērojami atšķiras. Kodēšanas kvalitāte ir saistīta ar efektivitāti.

• Klienta puses kodēšana: Ja jūsu tīmekļa lietojumprogramma veic reāllaika kodēšanu (piemēram, tiešraides videozvaniem vai lietotāju ģenerēta satura augšupielādei), kvalitātes ietekmes prognozēšana uz mazjaudīgākām ierīcēm ļauj eleganti pazemināt kodēšanas parametrus, novēršot lietojumprogrammas sasalšanu vai avāriju.
• Servera puses optimizācija: Video apstrādes pakalpojumiem izpratne par to, kā konkrēti kodēšanas parametri ietekmē kodēšanas serveru CPU slodzi, ir ļoti svarīga izmaksu pārvaldībai un mērogojamībai dažādos reģionos, kur var būt atšķirīgas elektroenerģijas izmaksas vai servera veiktspējas cerības.

Piemērs: Video konferenču pakalpojums varētu noteikt, ka lietotāja ierīcei ir grūtības ar augstas izšķirtspējas kodēšanu. Prognozētājs varētu ļaut pakalpojumam automātiski pārslēgties uz zemāku izšķirtspēju vai mazāk aprēķinu ziņā intensīvu kodeku (ja tāds ir pieejams un piemērots), lai saglabātu zvana stabilitāti, pat ja tas nozīmē nelielu uztverto vizuālās skaidrības samazināšanos.

3. Rentabilitāte un resursu pārvaldība

Mākoņdatošanas izmaksas var būt ievērojamas, un kodēšana ir resursu ietilpīga operācija. Precīza kvalitātes prognozēšana palīdz:

• Samazinot lieko kodēšanu: Izvairieties no nevajadzīgas atkārtotas kodēšanas, ja prognozētā kvalitāte jau ir pieņemama.
• Optimizējot mākoņa izdevumus: Izvēlieties kodēšanas iestatījumus, kas nodrošina vēlamo kvalitāti par zemākajām iespējamām skaitļošanas un uzglabāšanas izmaksām. Tas ir īpaši svarīgi uzņēmumiem, kas darbojas starptautiski ar dažādām mākoņpakalpojumu cenām.

Piemērs: Mediju uzņēmums, kas gatavo lielu video arhīvu globālai izplatīšanai, var izmantot prognozētāju, lai noteiktu, kurus videoklipus var kodēt ar nedaudz zemāku kvalitātes iestatījumu, būtiski neietekmējot skatītāju uztveri, ietaupot ievērojamu apstrādes laiku un mākoņa resursus.

4. Dažādu satura prasību ievērošana

Dažādiem video satura veidiem ir nepieciešamas dažādas kodēšanas stratēģijas.

• Ātras darbības pret statisku saturu: Videoklipiem ar ātru kustību ir nepieciešams vairāk bitu, lai saglabātu kvalitāti, salīdzinot ar statiskiem runājošām galvām video. Prognozētājs var ņemt vērā šīs satura īpašības.
• Teksts un grafika: Saturs ar smalku tekstu vai asiem grafiskiem elementiem var būt īpaši sarežģīts saspiešanas algoritmiem. Ir svarīgi saprast, kā kodeks apstrādās šos elementus.

Piemērs: Uzņēmumam, kas demonstrē produktu demonstrācijas ar detalizētām diagrammām, var būt nepieciešams prognozētājs, lai nodrošinātu, ka viņu kodēšanas stratēģija saglabā šo grafiku salasāmību pat pie zemākiem bitratiem, kas ir būtisks faktors lietotājiem reģionos, kur viņi varētu skatīties mazākos ekrānos.

5. Video pieredzes internacionalizācija un lokalizācija

Lai gan tas nav tieši saistīts ar valodu tulkošanu, konsekventas un augstas kvalitātes video pieredzes nodrošināšana ir lokalizācijas veids. Kvalitātes prognozētājs to veicina, veicot šādus pasākumus:

• Zīmola konsekvences nodrošināšana: Uzturiet noteiktu vizuālās kvalitātes standartu visos tirgos neatkarīgi no vietējiem tehniskajiem ierobežojumiem.
• Reģionālo standartu ievērošana: Lai gan tas ir mazāk izplatīts ar mūsdienu kodekiem, izpratne par to, ka dažos reģionos vēsturiski varēja būt atšķirīgas cerības attiecībā uz video kvalitāti, var ietekmēt lēmumus.

Piejas WebCodecs VideoEncoder kvalitātes prognozētāja izveidei

Spēcīga kvalitātes prognozētāja izstrāde nav triviāls uzdevums. Šeit ir izplatītas pieejas:

1. Empīriskā analīze un etalonu salīdzināšana

Šī metode ietver plašu testu veikšanu:

• Testu komplekts: Atlasiet daudzveidīgu video satura klāstu (dažādus žanrus, izšķirtspējas, kadru ātrumus, kustības līmeņus).
• Parametru maiņa: Kodējiet katru video, izmantojot WebCodecs API, ar plašu parametru kombināciju klāstu (bitrats, CRF, profils, līmenis, kodeks, kodētāja sākotnējais iestatījums).
• Kvalitātes novērtējums: Novērtējiet izvadi, izmantojot gan objektīvus rādītājus (PSNR, SSIM, VMAF - lai gan VMAF var būt sarežģīti palaist klienta pusē), gan subjektīvas metodes (piemēram, vidējā viedokļa rādītāju - MOS, kas savākts no cilvēku vērtētājiem).
• Modeļa izveide: Izmantojiet savāktos datus, lai izveidotu statistiskos modeļus vai uzmeklēšanas tabulas, kas kartē ievades parametrus un satura īpašības ar prognozētiem kvalitātes rādītājiem.

Plusi: Var būt ļoti precīzs, ja etalonu salīdzināšana ir visaptveroša. Salīdzinoši vieglāk īstenot, ja jums ir infrastruktūra testēšanai.

Mīnusi: Ilgstošs un resursu ietilpīgs. Var ne vispārināt labi pilnīgi jauniem satura veidiem vai kodētāja versijām.

2. Mašīnmācīšanās (ML) modeļi

ML piedāvā sarežģītāku pieeju:

• Funkciju izvilkšana: Izvelciet funkcijas no neapstrādātiem video kadriem (piemēram, tekstūra, kustības vektori, krāsu sadalījums, ainas sarežģītības rādītāji) un no kodēšanas parametriem.
• Apmācības dati: Izveidojiet lielu datu kopu ar kodētiem videoklipiem, to avota materiālu, kodēšanas parametriem un atbilstošām kvalitātes etiķetēm (piemēram, MOS rādītājiem).
• Modeļa atlase: Apmāciet regresijas modeļus (piemēram, nejaušus mežus, gradienta pastiprināšanu, neironu tīklus), lai prognozētu kvalitātes rādītājus, pamatojoties uz šīm funkcijām.
• Dziļā mācīšanās: Konvolucionālos neironu tīklus (CNN) var apmācīt tieši apstrādāt video kadrus un prognozēt kvalitāti, potenciāli uztverot smalkas uztveres detaļas.

Plusi: Var sasniegt augstu precizitāti un labi vispārināt neredzētiem datiem, ja tos apmāca daudzveidīgā datu kopā. Var apgūt sarežģītas, nelineāras attiecības.

Mīnusi: Nepieciešama ievērojama pieredze ML, lielas datu kopas un skaitļošanas resursi apmācībai. Sarežģītu ML modeļu izvietošana tīmekļa pārlūkprogrammā (klienta pusē) var būt sarežģīta veiktspējas un izmēra ierobežojumu dēļ.

3. Heiristiskas un uz noteikumiem balstītas sistēmas

Izmantojot zināmas video kodeku darbības:

• Kodeku īpašības: Saprotiet, ka daži kodeki (piemēram, AV1) ir efektīvāki pie noteiktiem bitratiem vai piedāvā labāku saspiešanu konkrētiem satura veidiem.
• Parametru ietekme: Īstenojiet noteikumus, pamatojoties uz to, kā izmaiņas tādos parametros kā bitrats, CRF un GOP struktūra parasti ietekmē vizuālo kvalitāti. Piemēram, vienkāršs noteikums varētu būt: "Bitrata palielināšana par X% ar nemainīgu satura sarežģītību uzlabos SSIM par Y%."
• Satura analīze: Vienkārša kadru satura analīze (piemēram, augstas kustības ainu noteikšana) var izraisīt korekcijas prognozētajā kvalitātē.

Plusi: Viegli īstenojams un saprotams. Var nodrošināt ātru novērtējumu. Noderīgi sākotnējo cerību noteikšanai.

Mīnusi: Parasti mazāk precīzi nekā ML vai empīriskās metodes. Var cīnīties ar niansētām kvalitātes atšķirībām vai negaidītām kodētāja darbībām.

Kvalitātes prognozēšanas integrēšana WebCodecs darbplūsmās

Šeit ir praktiski veidi, kā izmantot kvalitātes prognozēšanu savās WebCodecs lietojumprogrammās:

1. Inteliģenta kodēšanas parametru atlase

Tā vietā, lai minētu vai izmantotu statiskus sākotnējos iestatījumus, izmantojiet prognozētāju, lai dinamiski atlasītu labākos parametrus:

• Mērķa bitrata/kvalitātes kompromiss: Lietotājs norāda vēlamo kvalitātes līmeni (piemēram, "augsts", "vidējs", "zems") vai maksimālo bitratu. Prognozētājs iesaka optimālu kodētāja konfigurāciju (kodeks, CRF, sākotnējais iestatījums utt.), lai to sasniegtu.
• Reāllaika pielāgošana: Tiešraides kodēšanai nepārtraukti pārraugiet tīkla apstākļus vai ierīces veiktspēju. Prognozētājs var ieteikt kodētāja parametru pielāgojumus, lai uzturētu mērķa kvalitāti vai bitratu.

Piemērs: Tiešraides straumētājam, kas izmanto tīmekļa platformu, varētu būt "kvalitātes palīgs", ko nodrošina prognozētājs. Ja prognozētājs konstatē tīkla nestabilitāti, tas varētu ieteikt samazināt kodēšanas izšķirtspēju vai palielināt atslēgas kadru intervālu, lai novērstu izlaistus kadrus, vienlaikus cenšoties sasniegt vislabāko iespējamo kvalitāti pie jaunajiem ierobežojumiem.

2. Iepriekšējas kodēšanas kvalitātes novērtējums satura veidotājiem

Sniedziet iespējas satura veidotājiem, sniedzot viņiem ieskatu par viņu video potenciālo kvalitāti:

• "Kas būtu, ja" scenāriji: Ļaujiet veidotājiem ievadīt ierosinātos kodēšanas iestatījumus un redzēt prognozētu kvalitātes rādītāju vai vizuālu piemēru pirms apņemšanās veikt ilgstošu kodējumu.
• Automatizētas kvalitātes pārbaudes: Kad saturs tiek augšupielādēts, prognozētājs var atzīmēt videoklipus, kuriem varētu būt kodēšanas problēmas vai neoptimāli kvalitātes iestatījumi, mudinot pārskatīt.

Piemērs: Izglītības platforma video produkcijai varētu integrēt prognozētāju. Kad studenti augšupielādē prakses videoklipus, platforma varētu sniegt atsauksmes, piemēram: "Jūsu pašreizējie iestatījumi radīs manāmus bloķēšanas artefaktus ātri kustīgās ainās. Apsveriet bitrata palielināšanu vai AV1 kodeka izmantošanu, lai nodrošinātu labāku efektivitāti."

3. Uz lietotāju orientēta kvalitātes pārvaldība

Prioritizējiet lietotāja pieredzi, pamatojoties uz viņu vidi:

• Klienta puses pielāgošana: Ja kodēšana tiek veikta klienta pusē, prognozētājs var strādāt ar pārlūkprogrammas API, lai saprastu ierīces iespējas un tīkla ātrumu, pielāgojot kodēšanas parametrus lidojumā.
• Servera puses pielāgošana: Serverī atveidotam vai iepriekš kodētam saturam prognozētājs var sniegt informāciju par lēmumiem par to, kuru video versiju pasniegt konkrētam lietotājam, pamatojoties uz viņu noteiktajiem tīkla apstākļiem.

Piemērs: Tīmekļa video redaktors varētu izmantot prognozētāju, lai piedāvātu "atveidošanas priekšskatījumu", kas ātri simulē gala kvalitāti. Tas ļauj lietotājiem, īpaši tiem, kas atrodas reģionos ar ierobežotu joslas platumu, atkārtot savus labojumus, negaidot pilnus, augstas kvalitātes kodējumus katrai nelielai izmaiņai.

4. Etalonu salīdzināšanas un optimizācijas rīki

Izstrādātājiem un video inženieriem:

• Kodeku salīdzināšana: Izmantojiet prognozētāju, lai salīdzinātu dažādu kodeku (piemēram, AV1 vs. VP9 vs. H.264) paredzamos kvalitātes rezultātus noteiktam parametru un satura kopumam.
• Parametru regulēšana: Sistemātiski izpētiet parametru telpu, lai atrastu optimālu līdzsvaru starp bitratu, kodēšanas ātrumu un kvalitāti.

Piemērs: Izstrādātājs, kas optimizē video straumēšanas lietojumprogrammu globālai izvietošanai, varētu izmantot prognozētāju, lai noteiktu, ka viņu konkrētajam saturam un mērķauditorijas tipiskajiem tīkla apstākļiem AV1 piedāvā par 20% bitrata ietaupījumu salīdzinājumā ar VP9 par tādu pašu uztverto kvalitāti, attaisnojot tā izmantošanu, neskatoties uz potenciāli lielāku kodēšanas sarežģītību.

Izaicinājumi un nākotnes virzieni

Neskatoties uz milzīgo potenciālu, joprojām pastāv vairāki izaicinājumi:

• Kvalitātes subjektivitāte: Uztvertā video kvalitāte ir subjektīva un var ievērojami atšķirties starp indivīdiem un kultūras foniem. Objektīvi rādītāji, piemēram, PSNR un SSIM, ne vienmēr atbilst cilvēku uztverei.
• Reāllaika prognozēšana: Sarežģītu kvalitātes prognožu veikšana reāllaikā, īpaši mazjaudīgākās ierīcēs vai pārlūkprogrammas vidē, ir aprēķinu ziņā prasīga.
• Kodeku un kodētāju evolūcija: Video kodeki un kodētāji tiek pastāvīgi atjaunināti un uzlaboti. Prognozētājs ir nepārtraukti jāuztur un jāpārmāca, lai tas paliktu precīzs.
• Satura mainīgums: Milzīgā video satura daudzveidība apgrūtina universāla prognozētāja izveidi, kas vienlīdz labi darbojas visiem kadru veidiem.
• Pārlūkprogrammas/aparatūras atkarības: WebCodecs iespējas un veiktspēja ir saistītas ar pārlūkprogrammas ieviešanu un aparatūras atbalstu, ieviešot mainīgumu, kas prognozētājam ir jāņem vērā.

Nākotnes virzieni WebCodecs VideoEncoder kvalitātes prognozētājiem ietver:

• Standartizēti kvalitātes rādītāji: Nozares mēroga tādu objektīvu rādītāju pieņemšana, kas vairāk atbilst uztverei un kas labāk korelē ar cilvēku spriedumiem.
• Ierīcē esoša ML optimizācija: Uzlabojumi ierīcē esošās mašīnmācīšanās ietvaros (piemēram, TensorFlow.js Lite) varētu ļaut sarežģītākiem prognozēšanas modeļiem efektīvi darboties klienta pusē.
• AI darbināta satura analīze: AI izmantošana, lai dziļi izprastu video semantisko saturu (piemēram, atpazītu sejas, tekstu vai sarežģītas ainas), lai sniegtu informāciju par kvalitātes prognozēm.
• Starpplatformu etalonu salīdzināšana: Sadarbības centieni, lai izveidotu un uzturētu lielas, daudzveidīgas etalonu salīdzināšanas datu kopas, kas atspoguļo globālos video patēriņa modeļus.

Secinājums

WebCodecs API ir ievērojams solis uz priekšu video tīmeklī, demokratizējot piekļuvi jaudīgām kodēšanas un dekodēšanas iespējām. Tomēr, lai efektīvi izmantotu šo jaudu, ir nepieciešama dziļa izpratne par kodēšanas kvalitāti un tās ietekmi uz lietotāja pieredzi. WebCodecs VideoEncoder kvalitātes prognozētājs nav tikai tehnisks sīkums; tas ir būtisks rīks izstrādātājiem, kuru mērķis ir nodrošināt izcilu, globāli pieejamu video pieredzi. Nodrošinot inteliģentu parametru atlasi, atvieglojot satura veidotāja atsauksmes un nodrošinot uz lietotāju orientētu pielāgošanu, kvalitātes prognozēšana ļauj mums pārvarēt dažādu tīkla apstākļu, aparatūras ierobežojumu un dažādu satura veidu radītos izaicinājumus. Tehnoloģijai nobriestot, paredzams, ka šie prognozētāji kļūs par neatņemamu tīmekļa izstrādātāja rīku komplekta sastāvdaļu, nodrošinot, ka video kvalitāte ir optimizēta ne tikai mašīnām, bet gan katram skatītājam visur.

Ieguldot un izmantojot kvalitātes prognozēšanu, izstrādātāji var izveidot spēcīgākas, efektīvākas un lietotājam draudzīgākas video lietojumprogrammas, kas patiesi rezonē ar globālo auditoriju.