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怎样才能更好地进行QoE优化？音视频技术在用户侧的挑战又是什么？7月29日LiveVideoStackCon上海站QoE与数据驱动专场，为您解答。
QoE与数据驱动
在音视频应用里，获得了大量的用户上报数据，包括但不限于音视频质量数据、用户行为数据等，这些数据可以为我们提供什么样的结论？如何依据这些数据建立较为完整的评价体系，定义和量化相应指标。什么样的指标可以很好地衡量音视频系统质量？又有什么指标能够反映最终用户的真实感受？如何根据关键指标持续不断进行优化？
议题介绍
TOPIC1《成也显著、败也显著 - 如何科学地解读AB实验数据》
冰雁 小红书 实验平台负责人
AB实验是基于分布式决策的公司快速迭代的重要依据，也是构建data-driven 文化重要的基础组件。AB实验框架本身的设计不算复杂，但延伸出的关于实验数据如何解读、实验决策怎么拍板的问题却经常让使用者挠头。
一个典型的例子就是我关心的指标不怎么涨，和我八杆子打不着的指标上下波动。本次分享会首先介绍一些AB实验框架的基本原理，然后介绍一下解读指标走势背后的统计学假设检验基础，最后用一些例子来说明最核心的观点：如何用一个设计上就不是100%准确的工具，得到有价值的业务结论。
本次分享会介绍一下AB实验分流的原理，然后借用小红书迭代客户端超分能力的实验例子，来具体说明“为什么需要显著性来辅助实验指标解读”、“为什么纯粹依赖显著性不能客观地解读实验数据”、以及“如何科学地做实验决策”。
TOPIC2《MD-VQA如何提升淘宝直播画质》
李凯 淘天集团 高级算法专家
工业界对UGC视频（包括短视频、直播等）的质量评价需求越来越强烈，而学术界缺乏具备公信力的评价标准。本次分享主要介绍淘宝自研的多维度视频质量评价体系（Multi-Dimession Video Quality Assesment）。
MD-VQA基于人类视觉系统特性，从多个维度综合考虑了对典型失真类型的低层感知、对内容语义的高层认知，并结合运动信息表征运动对视觉主观的影响，然后通过时空域的融合来衡量视频绝对质量的高低。MD-VQA在NTIRE 2023视频质量评价竞赛中获得第一名，目前已全面应用于包括直播、逛逛在内的淘宝内容业务，形成大盘画质的日常监控、低画质的检测，配合编码、增强算法的迭代，帮助提升平台内容画质。
TOPIC3《比心直播的音视频质量建设》
攸广欣 比心 技术专家
随着比心直播的业务发展，对于音视频技术的要求越来越高。基于成本、稳定性和快速响应等方面的考量，比心直播依赖的音视频能力逐渐切换到自研，需要对音视频质量进行持续运营。本次分享主要分为两个部分，第一部分介绍比心直播音视频指标监控大盘的搭建，第二部分介绍音视频质量的持续运营，优化音视频相关性能指标（推流建联时间、拉流延迟、卡顿率等）。
TOPIC4《音视频技术在手机上的应用与挑战》
吴昊 小米 高级软件研发工程师
随着手机相机功能日益强大，4k，8k，特色视频的拍摄，编辑、播放需求日益增长。短视频应用的火爆，大量的短视频被下载到手机端存储及播放。简单的播放已经不能满足广大用户的需求，对手机的音视频技术提出了更高的要求。本次分享分为四个部分：第一部分介绍下目前手机行业音视频场景现状及相关挑战；第二部分讲讲资源占用及体验上存在挑战，如何平衡体验与资源占用；第三部分介绍下部分场景下通用的优化思路及解决方案；第四部分介绍下接下来的一些展望。
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