Automatische Überwachung der wahrgenommenen Qualität audiovisueller Inhalte

Javier Sánchez Perez (RTVE)

Seit den Anfängen des audiovisuellen Rundfunks ist es notwendig, die Qualität der produzierten und ausgestrahlten Inhalte zu kontrollieren. Bisher erforderte die Komplexität dieser Aufgabe menschliches Eingreifen, wobei Techniker Bildschirme mit Inhalten auf subjektiver Basis betrachteten und analysierten.

Die Entwicklung des audiovisuellen Marktes hat einen beispiellosen Anstieg der Quantität und Komplexität der audiovisuellen Medien erlebt. Infolgedessen ist die Aufgabe der Qualitätsmessung zu einem Problem geworden, da die Anzahl der Content-Kanäle von Produzenten, Plattformen, Integratoren usw. exponentiell zugenommen hat.

Trotzdem wird die Qualität weiterhin (punktuell und auf bestimmten Kanälen zu bestimmten Zeiten) durch menschliche Beobachtung überprüft.

Erlebnisqualität

Quality of Service (QoS) bezieht sich auf Parameter, die objektiv gemessen werden können. Die Messung hängt von der Verfügbarkeit des Kanals und dem empfangenen Signal ab. Zu den Parametern gehören Abdeckung, Kontinuität der Dienstfunktionalität, Zuverlässigkeit, Gerätekompatibilität und Merkmale, die an der Dienstverfügbarkeit beteiligt sind.

Andererseits ist die Quality of Experience (QoE) die vom Endzuschauer wahrgenommene Gesamtqualität und somit eine rein subjektive Bewertung (Abbildung 1). QoE repräsentiert die Wahrnehmung des Zuschauers von der Qualität des Videos, der Tonqualität, der Qualität des kombinierten audiovisuellen Inhalts oder der Qualität der Interaktion mit einem audiovisuellen Dienst.

Abbildung 1. Verschlechterungsfaktoren und wahrgenommene Verzerrungen, die in der End-to-End-Content-Delivery-Kette auftreten können

Gute QoS bedeutet, dass der Videoinhalt objektiv zufriedenstellend ist, aber daraus folgt nicht zwangsläufig, dass das subjektive QoE-Erlebnis des Zuschauers auch positiv sein wird.

Mittlere Meinungsbewertung

Die Videoqualität wird in der Regel subjektiv anhand des Parameters Mean Opinion Score (MOS) bewertet. Die International Telecommunication Union hat eine Empfehlung (ITU-R BT.500-11) herausgegeben, die die subjektiven Bewertungskriterien definiert (Abbildung 2). Diese Methode beruht auf der Verfügbarkeit menschlicher Techniker, um Tausende von Inhaltskanälen anzuzeigen. Aber es sind diese menschliche Beteiligung und die speziellen Einrichtungen, die zum Anzeigen der Inhalte erforderlich sind, die den Prozess extrem teuer machen.

Video-MOS, ein Technologie-Start-up aus Madrid, hat eine Lösung für dieses Rätsel entwickelt, indem es eine bahnbrechende Technologie verwendet, die Videoanalyse und künstliche Intelligenz (KI) kombiniert. Umfangreiche Tests in einer realen Umgebung haben gezeigt, dass es jetzt möglich ist, die Notwendigkeit menschlicher Eingriffe bei der MOS-Messung zu beseitigen und sie durch automatisierte Tools zu ersetzen. Diese Tools können die QoE ohne Referenz schätzen (d. h. es besteht keine Notwendigkeit, den ursprünglichen Inhalt der Vorabversion zu haben) und eine Echtzeit-Überwachung von MOS auf der Grundlage der psychosozialen Auswirkung und nicht auf dem Unterschied zwischen den Bildern durchführen.

Automatisierte Messung

Der Einsatz dieser Tools wurde im Rahmen von RTVE und Video-MOS über einen Zeitraum von sechs Monaten getestet Impulsa Vision-Unternehmen, die Sandbox von RTVE. In diesen Tests wurden Überwachungsumgebungen für drei praktische Situationen eingesetzt: Verbreitungskanalüberwachung, Programmplanüberwachung und Konfigurationsanalyse des gesamten DVB-T-Multiplexes von Television Española.

Es gibt viele Bereiche, in denen die Lösung einen Mehrwert bietet, darunter:

• Überwachung. Es ist wichtig, die von den Benutzern wahrgenommene Qualität zu messen, um das Netzwerk zu optimieren. Es wird Technologie benötigt, um Messungen zu sammeln und zu systematisieren, das Netzwerk zu verwalten und den Netzwerkstatus regelmäßig, einfach und kontrolliert zu überwachen.
• Qualitätskontrolle und Management. Eine Online-Messung der wahrgenommenen Qualität kann zu Kontroll- und Verwaltungszwecken verwendet werden. Diese Informationen können an die Produktions- und Sendeinfrastruktur zurückgemeldet werden, sodass sofort Maßnahmen ergriffen werden können, um die QoE aufrechtzuerhalten.
• Ressourceneinteilung. Bei Premium- oder Hauptsendezeitinhalten ist es wichtig, die wahrgenommene Qualität in Echtzeit zu messen und abzuschätzen, wie sie während der Ausstrahlung beeinträchtigt werden kann.
• Überwachung und Kontrolle der Qualitätsbedingungen. Diese sind in der Regel in den Vertrag des Dienstleisters eingebaut.
• Neue Entwicklungen. Wahrgenommene Qualitätsmessungen sind ein notwendiges Werkzeug für die Bewertung und Entwicklung neuer Systeme oder Algorithmen. Ein Maß für die wahrgenommene Qualität zu haben, das automatisch durchgeführt werden kann, macht zeitaufwändige und kostspielige subjektive Tests beim Design neuer Decoder, Videoverbesserungsalgorithmen usw. überflüssig.

Die Verwendung einer so einfachen Metrik wie des MOS, die von technischem und nicht-technischem Personal leicht verständlich, für die gesamte Kette verwendbar und einfach zu implementieren ist, sind klare Vorteile im Vergleich zu derzeit verfügbaren Lösungen. Zusammen führen diese Vorteile zu erheblichen Effizienzsteigerungen bei der Produktion und Bereitstellung audiovisueller Inhalte.

Ergebnisse

Das Video-MOS-Tool ermöglicht direktes QoE-Tracking, unterscheidet zwischen technischen und künstlerischen Verzerrungen und ermöglicht eine vollständige Analyse der Auswirkungen auf die von Endbenutzern gesehenen Inhalte, wodurch die Auswirkungen auf einige Ihrer Programme bekannt gemacht werden (Abbildung 3).

Abbildung 3. Zusammenfassung der Ergebnisse der automatisierten RTVE-QoE-Analyse Die 1HD Ein Dienst

Tests unter realen Bedingungen haben die enormen Vorteile gezeigt, die dieses Tool bei der Früherkennung negativer Faktoren bringt, die das Erlebnis des Zuschauers beeinträchtigen, zusätzlich zu der Fähigkeit, die Auswirkungen auf die Qualitätskontrolle in Bezug auf verschiedene Verteilungsnetzwerkkonfigurationen zu analysieren.

Dieser Artikel erschien zuerst in Ausgabe 51 des Magazins tech-i.