Core Concepts
リアルタイム通信における帯域推定モデルの開発と評価に関する挑戦。
Abstract
ビデオ会議システムのQoEは、送信者と受信者間のボトルネックリンク容量を正確に推定することに依存しており、RTCシステムでの帯域幅推定は重要です。オフラインRLを使用して、Microsoft Teamsでの客観的な音声/ビデオ品質スコアを報酬として組み込んだ帯域幅推定モデルを訓練しました。各モデルはエミュレーションプラットフォームで初期評価を受け、上位モデルは地理的に分散したテストベッドでさらに評価されました。最終的な勝者は、リリースされたデータセット内のトップ動作ポリシーと比較可能なパフォーマンスを示しました。
Stats
データセット1: 18859回のP2P Microsoft Teams通話から生成されたデータセット。
データセット2: 9405回のテストコールから生成されたエミュレートされたデータセット。
オブザーバブルな特徴: 受信速度、遅延、パケット損失率など。
Quotes
"ビデオ会議システムのQoEは部分的に送信者と受信者間のボトルネックリンク容量を正確に推定する問題に依存しています。"
"オフラインRLがRTC用帯域幅推定器の開発を促進する可能性があることが示唆されています。"