Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Truyền phát video thích ứng có nhận thức ngữ nghĩa sử dụng mô hình khuếch tán tiềm ẩn cho mạng không dây

Created by
  • Haebom

Tác giả

Zijiang Yan, Jianhua Pei, Hongda Wu, Hina Tabassum, Ping Wang

Phác thảo

Bài báo này đề xuất một khuôn khổ giao tiếp ngữ nghĩa (SemCom) mới cho việc truyền phát video tốc độ bit thích ứng thời gian thực bằng cách tích hợp Mô hình khuếch tán tiềm ẩn (LDM) vào các kỹ thuật FFmpeg. Để giải quyết vấn đề sử dụng băng thông cao, hiệu quả lưu trữ không cao và suy giảm QoE liên quan đến truyền phát CBR và ABR thông thường, chúng tôi nén các khung I vào không gian tiềm ẩn để tiết kiệm lưu trữ và truyền ngữ nghĩa trong khi vẫn duy trì chất lượng hình ảnh cao. Các khung B và P được giữ lại dưới dạng siêu dữ liệu phối hợp để cho phép tái tạo video hiệu quả ở phía người dùng. Hơn nữa, các kỹ thuật giảm nhiễu và nội suy khung video (VFI) tiên tiến được tích hợp để giảm thiểu sự mơ hồ về ngữ nghĩa và khôi phục tính nhất quán về thời gian giữa các khung, ngay cả trong môi trường không dây nhiễu. Kết quả thử nghiệm chứng minh rằng phương pháp được đề xuất đạt được khả năng truyền phát video chất lượng cao với việc sử dụng băng thông được tối ưu hóa và vượt trội hơn các giải pháp tiên tiến về QoE và hiệu quả tài nguyên. Nghiên cứu này mở ra những khả năng mới cho việc truyền phát video thời gian thực có khả năng mở rộng trong mạng 5G và mạng 5G thế hệ tiếp theo.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Cho phép truyền phát video chất lượng cao đồng thời tiết kiệm băng thông và không gian lưu trữ thông qua công nghệ nén I-frame hiệu quả sử dụng LDM.
Công nghệ khử tiếng ồn và VFI cung cấp khả năng truyền phát video ổn định, chất lượng cao ngay cả trong môi trường ồn ào.
Góp phần thúc đẩy công nghệ phát trực tuyến video thời gian thực trên mạng 5G và mạng thế hệ tiếp theo.
Cải thiện trải nghiệm người dùng bằng cách cải thiện QoE và hiệu quả sử dụng tài nguyên.
Limitations:
Cần phải phân tích và cải thiện độ phức tạp tính toán của các quy trình nén và khôi phục dựa trên LDM.
ĐáNh giá hiệu suất tổng quát là cần thiết cho nhiều môi trường mạng và nội dung video khác nhau.
Cần có thêm nghiên cứu và phát triển để ứng dụng thương mại thực tế.
ĐáNh giá sự phụ thuộc cho các mô hình và tham số LDM cụ thể là bắt buộc.
👍