[发明专利]一种轻量化自适应码率下的媒体内容的传输方法及系统

权利要求书

1.一种轻量化自适应码率下的媒体内容的传输方法，其特征在于，所述传输方法包括：

对各类带宽等级下的原始自适应码率模型进行训练，得到适合于各类带宽等级的原始自适应码率子模型；

采用决策树架构对各类带宽等级的原始自适应码率子模型进行训练，得到对应的多个有监督学习模型；

根据当前网络带宽统计特性，选择适应于当前网络状况的有监督学习模型，以根据其对应的码率决策来传输媒体内容。

2.根据权利要求1所述的轻量化自适应码率下的媒体内容的传输方法，其特征在于，所述码率决策的方法包括：

根据所述有监督学习模型输入的网络状态值和客户端播放器的状态值来做出码率决策。

3.根据权利要求1或2所述的轻量化自适应码率下的媒体内容的传输方法，其特征在于，所述得到对应的多个有监督学习模型的方法包括：

提取“(网络状态值+客户端播放器状态值)-模型码率决策”数据对，并以该数据对作为指导，从而训练得到轻量化的有监督学习模型。

4.根据权利要求1所述的轻量化自适应码率下的媒体内容的传输方法，其特征在于，根据网络带宽的统计特性来划分各个带宽等级。

5.根据权利要求1所述的轻量化自适应码率下的媒体内容的传输方法，其特征在于，在做出所述码率决策之前，还包括：

接收来自客户端播放器处的网络状况信息、播放器缓冲信息等，并基于上述信息以及有监督学习模型，做出传输码率决策。

6.一种轻量化自适应码率下的媒体内容的传输系统，其特征在于，所述传输系统包括自适应码率传输服务器，所述自适应码率传输服务器实现以下功能：

对各类带宽等级下的原始自适应码率模型进行训练，得到适合于各类带宽等级的原始自适应码率子模型；

采用决策树架构对各类带宽等级的原始自适应码率子模型进行训练，得到对应的多个有监督学习模型；

根据当前网络带宽统计特性，选择适应于当前网络状况的有监督学习模型，以根据其对应的码率决策来传输媒体内容。

7.根据权利要求6所述的轻量化自适应码率下的媒体内容的传输系统，其特征在于，所述码率决策的方法包括：

根据所述有监督学习模型输入的网络状态值和客户端播放器的状态值来做出码率决策。

8.根据权利要求6或7所述的轻量化自适应码率下的媒体内容的传输系统，其特征在于，所述得到对应的多个有监督学习模型的方法包括：

提取“(网络状态值+客户端播放器状态值)-模型码率决策”数据对，并以该数据对作为指导，从而训练得到轻量化的有监督学习模型。

9.根据权利要求6所述的轻量化自适应码率下的媒体内容的传输系统，其特征在于，根据网络带宽的统计特性来划分各个带宽等级。

10.根据权利要求6所述的轻量化自适应码率下的媒体内容的传输系统，其特征在于，在做出所述码率决策之前，还包括：

所述自适应码率传输服务器接收来自客户端播放器处的网络状况信息、播放器缓冲信息等，并基于上述信息以及有监督学习模型，做出传输码率决策。

1)客户端播放器向媒体内容服务商发送认证信令及需要的媒体内容信息，媒体内容服务商返回相应媒体内容的存储地址及可用码率信息。

2)自适应码率传输服务器接收来自客户端播放器处的网络状况信息、播放器缓冲信息等，并基于上述信息以及服务器内的码率决策算法，做出传输码率决策。

3)根据自适应码率传输服务器做出的码率决策以及媒体内容服务商提供的信息，客户端播放器会向相关的内容缓存服务器请求指定码率的媒体内容。内容缓存服务器向客户端发送相关媒体内容。

4)自适应码率传输服务器在进行码率决策的同时，会基于来自客户端播放器的网络状况数据以及内部存储的网络状况预测模型，进行未来网络状况的判决。利用网络状况预测模型对客户端播放器历史网络状况的特征进行提取和分析，从而预测未来最有可能出现的网络状况。与此同时，由于自适应码率传输服务器内保存有适合于多种网络状况的码率决策模型，所以在确定了未来最有可能出现的网络状况后，服务器会依此进行码率模型切换，即选择最适合于未来网络状况的码率决策模型用于之后的传输码率决策。