Представьте себе телезрителя: он сидит перед телеэкраном и смотрит любимую программу или фильм. Как понять, доволен ли он качеством оказываемой услуги? Может ли он полностью погрузится в содержание, оценить художественную часть контента, не отвлекаясь на технические нюансы и сбои? Замечает ли он ошибки доставки сигнала, как он их видит и как реагирует на них?
Ответы на эти вопросы очень важны для операторов связи, дистрибьютеров сигналов и телекомпаний, потому что они хотят видеть счастливого потребителя. Довольные клиенты не отказываются от услуг и не звонят в службу поддержки. Они также с большей вероятностью оставят хорошие отзывы и выберут этот сервис в следующий раз.
Оценка качества телевещания: измерение параметров QoS и QoE
Для измерения итогового качества восприятия контента важны две равноправные группы факторов: объективные (QoS - объективная система оценок производительности сети и системы относительно заданных стандартов) и субъективные (QoE - совокупность субъективных параметров, влияющих на качество восприятия транслируемого контента зрителем).
Специалисты давно убедились, что существует определенное расхождение между качеством определенной услуги сети, которое можно описать цифрами, измерить и описать, и фактическим, «воспринятым», качеством, которое видит и оценивает абонент. Иными словами, в мире телекоммуникаций суммарное качество компонентов не равно качеству суммы, и оператор может оставаться довольным качеством своей сети при недовольстве абонентов качеством сервиса, поэтому важно отслеживать обе группы факторов, влияющие на фактическое качество услуги.
Несмотря на то, что факторы, влияющие на QoE, субъективны (часто на восприятие сказывается субъективный опыт пользователя услуги, со всеми зависящими от человека переменными, такими как физические, временные и даже социальные и экономические факторы), качество восприятия вещательного контента можно измерить, причем измерить так же, как это сделал бы зритель.
Система MultiProbe справляется с измерением и фиксацией и многообразных параметров QoS, и основных показателей и QoE: Frozen/Black Screen, Silence/Overload, EBU R 128, MOS. Система способна оказаться по обе стороны экрана: как телезритель «оценить» эфир, «увидеть» нюансы и проблемы эфира (такие как макроблокинг, черный экран, стоп-кадр и потеря звука), а также как оператор зафиксировать состояние тракта в проблемные моменты и выяснить причины их возникновения.
Система обучается не базе живых примеров с образцами зафиксированных нарушений телеэфира. Более того, после обработки сигнала система научилась не просто находить схожие ошибки и артефакты в трансляциях, но и отличать ошибки от визуально похожего контента. Например, MultiProbe может отличить шахматный турнир, который по визуальной схеме (шахматное поле из квадратов) похож на макроблокинг (артефакт сжатия, который проявляется в виде больших блоков пикселей на изображении).
Роль искусственного интеллекта и машинного обучения в мониторинге
Некоторые из актуальных сегодня тенденций и разработок в сфере искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) будут определять эволюцию мониторинга параметров QoE в ближайшие годы. Эти технологии, как ожидается, будут играть решающую роль в улучшении качества транслируемого контента за счет автоматизации процессов оптимизации сети и управления качеством обслуживания клиентов, а также предоставления в режиме реального времени информации о производительности сети и поведении клиентов.
С развитием технологий телезритель также становится более требовательным, равно как и растут запросы к программному обеспечению у операторов эфирного телевидения, спутниковых и кабельных операторов, OTT - провайдеров и дистрибьютеров сигналов. Благодаря внедрению ИИ мониторинг телетрансляций может выйти на новый уровень.
Сейчас можно определить несколько уровней запросов на отслеживание качества услуг в сфере телекоммуникаций и оказания услуг по доставке теле- и радиосигнала. Эти запросы можно обеспечить тремя уровнями экспертизы восприятия контента.
Уровни экспертизы восприятия контента
Элементарная (базовая) экспертиза
Фиксация очевидных ошибок, которые может обнаружить любой пользователь, например, пропадание видеосигнала, замершее изображение, черный экран, пропадание звука, слишком громкий или тихий звук. Такого рода ошибки легко обнаруживаются и определенно негативно сказываются на опыте телесмотрения зрителем и могут предотвратить повторный выбор данного поставщика услуги.
Продвинутая экспертиза
Пользователь обнаруживает даже незначительные сбои в доставке сигнала (например, изменение интегрального уровня громкости, появление артефактов компрессии), понимает причины возникновения этих сбоев и может предотвратить их появление. В роли такого экспертного зрителя выступает система MultiProbe, которая может предоставить широкий спектр инструментов для предварительной оценки качества сигнала и своевременно сообщить операторам о сбоях, оказывая эффективный и своевременный мониторинг всего тракта доставки сигнала.
Информационная экспертиза
Пользователь исходя из своего опыта телесмотрения анализирует и обнаруживает ошибки содержательной части теле или радиоэфира – замену или подмену содержания контента, например, на развлекательном канале для детей обнаруживает мультфильм для взрослой аудитории, на новостном телеканале – программу о путешествиях, фиксирует демонстрацию сцен курения и другое. Такого рода экспертиза очень необходима и полезна дистрибьюторам для того, чтобы понять, соответствует ли пакет предоставляемых пользователю каналов и их содержание заявленным. Любой внимательный пользователь сможет обнаружить такого рода нарушения, но в зоне ответственности дистрибьюторов всегда находится большое количество телеканалов и оперативно заметить подмен контента – задача сложная. Дополнение человеческого опыта программой, которая сможет выполнять функцию информационной экспертизы – полезное решение, особенно актуальное во времена, когда искусственный интеллект все больше и больше внедряется в жизнь, и способен качественно дополнить экспертизу оператора.
Применение ИИ для тегирования и анализа видеоконтента
Один из вариантов, как с помощью ИИ система мониторинга может анализировать контент – тегирование видео. Данный модуль способен выделять на видеоматериалах теги определенных несанкционированных сцен, например, таких как сцены насилия, курения и другое.
Принцип работы тегирования видео
Программа получает отрывок видео, оценивает предметы, объекты в сцене и структурирует полученные теги на основе развития сюжета анализируемого видеоряда. Полученные метки впоследствии накладываются на массив данных о контенте телеканала и допустимых форматах, и в случае расхождения или в случае, когда теги сцены относятся к запрещенным для данного контента, система просигнализирует оператору о нарушении содержания контента.
Будущее мониторинга качества восприятия телетрансляций
Таким образом, эволюция мониторинга качества восприятия телетрансляций продолжает двигаться вперед, приводя к улучшению как технических, так и визуальных аспектов медийного контента. В будущем, с ростом сложности и динамичности медиа-пространства, методы и технологии контроля за качеством вещательного контента будут продолжать развиваться. Системы мониторинга, основанные на анализе ИИ и МО, будут становиться неотъемлемой частью телекоммуникационной индустрии, обеспечивая более глубокое понимание потребностей зрителей и позволяя операторам удовлетворять эти потребности на более высоком уровне. Система MultiProbe, воплощая в себе инновационные методы анализа и контроля, обеспечивает глубокое понимание производительности сети и содержания телетрансляций. Её способность оценивать как технические параметры (QoS), так и восприятие пользователей (QoE), делает её незаменимым инструментом для операторов и провайдеров.
