Calidad experiencia servicios_multimedia_sobre_ip

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Calidad de Experiencia en servicios multimedia sobre IP

Pablo Pérez†, Jaime J. Ruiz† y Narciso García‡

†Alcatel-Lucent | ‡Universidad Politécnica de Madrid


Objetivo

por Calidad de Experiencia entendemos la calidad del proceso de comunicación según es percibido por el usuario

Monitorizar la Calidad de Experiencia en una red de comunicaciones

multimedia

Usuario Final

Fuente


Punto de partida: el paradigma MOS

Usuarios reales evalúan la calidad subjetiva multimedia en una escala de

1 a 5

1 532 4

Las métricas automáticas tratan de obtener buena correlación con el MOS


Pero…

1 532 4

Para obtener buenos resultados, se necesita acceso a la fuente

Las respuestas de los usuarios son muy variables

Métricas diseñadas para medidas puntuales

1

2

3


La alternativa: MDI (Media Delivery Index)

MDI =MLR (Media Loss Rate)

DF (Delay Factor):

Mide las principales causas de degradación de QoEFácil de agregar y umbralizar

No mide los efectos en la QoE


La propuesta: QuEM (Qualitative Experience Metrics)

1. Sistema diseñado con calidad suficiente.

2. Eventos que degradan la calidad.

evento

Hipótesis

degradación severidad

«Pérdida de 5 paquetes de vídeo

consecutivos»

«La imagen se congela durante 2

segundos»

«Alta»


Arquitectura QuEM

QuID (Quality Impairment

Detector)

Detecta un tipo de evento

STF (Severity Transfer

Function)

Calcula su severidad

Muestreo temporal

El cálculo se hace sobre ventanas de tiempo (10 a 60 segundos)

Max

La severidad conjunta es la máxima de las severidades


Agregación de resultados

Agregación local

Diezmado (max{:}) y generación de histogramas

Procedimiento sencillo y escalable

Agregación central (de diversos usuarios)

Agregación de histogramas o generación de otros nuevos (con distintos flujos RTP o usuarios)


Medidas QuEM

Eventos

Significativos Repetibles

Causas

Degradación en la codificación Pérdidas de paquetes (o jitter) Pérdidas de servicio

C T


QuID (1): Cortes en el AUDIO

Baseband Bitstream

Medida de la potencia de audio

CT Pérdidas en paquetes de audio

T

Estimación indirecta (decodificación parcial)

C


QuID (2): Imagen congelada y/o en negro

Baseband Bitstream

Caída brusca de la información temporal

CT Pérdida del inicio de un cuadro IDR

T

Análisis de los vectores de movimiento

CTI = ||F(t) – F(t-1)||


QuID (3): Pixelaciones (macroblocking)

Baseband Bitstream

Medida “No-Reference” de efecto de bloques

T Análisis de la trama de vídeo para predecir el efecto de las pérdidas

T

H.R. Wu & M. Yuen, “A Generalized Block-Edge Impariment Metric for Video Coding”, IEEE Sig. Proc. Letters, 1997

P. Pérez, J. Macías, J. J. Ruiz & N. García “Effect of packet loss in Video Quality of Experience”, BLTJ, accepted (june 2011)


QuID (y 4): Degradación en la codificación (emborronamiento)

Baseband Bitstream

Medida “No-Reference” de emborronamiento

Válida para casos severos

C Análisis del parámetro de cuantificación QP

Aviso de degradación de calidad (temporalmente)

C

P. Marziliano et al., “A no-reference perceptual blur metric”, ICIP 2002


Conclusiones

Hemos partido de sistemas de monitorización de red (MDI) para añadir capacidades de QoE

Las métricas del modelo QuEM se pueden describir de forma significativa para las personas. Por eso mismo, son repetibles.

Modelo sencillo pero potente de integración de medidas a lo largo del tiempo.

Basado en tecnologías existentes y con facilidad de expansión por módulos.


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