基于多层神经网络控制的动态自适应播放

摘要

基于流媒体客户端缓冲的被动变化可以通过自适应媒体播放（AMP）技术修改播放速度来调节，为了减轻AMP中速度突变对播放质量的影响，提高变速的性能，提出了一种基于多层神经网络控制的AMP方法，产生随当前缓冲动态变化的速度，并且保持缓冲稳定在一定的范围内。该方法引入了多层神经网络控制结构，并采用反向传播学习算法（BP）进行离线训练。仿真结果表明：该方法产生的速度平均幅值和变化增量可以减少0～100％，性能比原AMP方法更好。