Defend Your Video Encoding Choices with Data
I 在大学的兄弟会日子里，你有两次非常深刻的记忆吗. 其中一个与我学会玩饮酒游戏“鲸鱼故事”的那个晚上有关，我不会分享这个故事. The second is of a frat meeting, 分会主席一开始是这么说的, “我们兄弟会面临的最大问题是冷漠.一位成员的回答令人难忘:“哦，谁在乎。?"
这周，当我读到一条评论我博客文章的推文时，我想到了这个回应。”如何在质量损失可以忽略不计的情况下减少高达40%的编码时间." 这篇文章表明，在x264编码中添加参考帧可以将编码时间提高40%或更多, with minimal quality improvement. In one dataset using the veryslow preset, 从一个参考帧跳跃到16改进的视频多方法评估融合(VMAF)质量从95.97 to 96.06, but boosted encoding time by 37.12%.
For perspective, 大约需要6个VMAF点才能达到一个明显的差异, so even the most capable, eagle-eyed observer wouldn't notice 0.09 VMAF points. 然而，即使是初级会计师也会注意到编码成本降低了37%.
I tested using 10 different files, all at least 2-minutes long, 并有两种不同的预设(中速和极慢)和测试参考帧设置1, 3, 4, 8, 10, and 16. 我为每个文件定制了数据速率，以实现大约93-96的VMAF分数, 哪一个是编码阶梯顶端的合理目标.
这篇博文包含了大约3天的测试, 它涉及大约400个编码和VMAF计算，以及使用莫斯科国立大学视频质量测量工具(VQMT)将结果可视化。. 请注意，我确实通过说明不同H的结果来限定我的发现.264编解码器可能不同，甚至可能使用不同的编码器使用x264编解码器(我使用FFmpeg). The point was, don't assume. Run a few tests with your setup, and if you achieve similar results, 你可能会为你的公司节省一大笔钱.
那个“兄弟会男孩”是怎么回应我的帖子的? A couple of days later, someone tweeted, “参考帧的数量在4到8之间应该是最佳的." So, his response to my data-driven article was, in essence, that his opinion mattered more than data.
What's the point? 如果您负责配置编码阶梯, 有几个数据点你应该把握住. 最重要的是编码阶梯顶端的VMAF分数. If it exceeds 96 on average, 您应该降低通常是消耗最多的文件之一的数据速率. In one consulting project, 该分析允许大型OTT客户将谈话节目和游戏节目的数据速率从8Mbps降至5Mbps，而没有任何客户注意到. 其他内容，如体育和动作节目，需要8Mbps才能达到必要的质量.
您应该知道正在使用的编码预设的编码时间/质量权衡. 在我的x264测试中，更快的预设和非常慢的预设之间的差异平均为1.1个VMAF点，而高质量的预设需要4个 times longer. 您应该知道参考系和其他细节的权衡.
唯一可行的方法是使用视频质量指标，如VMAF、SSIMPLUS等. 我知道认为视频质量指标不精确是一种潮流, 但这让完美成为了美好的敌人. 开发人员使用指标对编解码器进行基准测试，并运行多个每个标题的编码引擎, including Netflix's. Proprietary quality metrics are
the engine behind Beamr's Content-Adaptive 速率控制(CABR)和编码器从Bright-cove, ATEME，和许多其他. 使用VQMT和SSIMPLUS VOD Monitor等工具，您可以使用指标 找出问题点，用自己的眼睛验证分数. When delivered via effective visual tools, metrics aren't just a number, 它们是显示视频文件质量差异的路线图. 或者，在参考框架的情况下，缺乏有意义的质量差异.
Believe me, 如果你的老板要求你提供数据来备份你的编码配置, 你最不想说的就是“我的观点比数据更重要”或者, especially, "Aw, who cares?"
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