論文の概要: Machine Learning-Based Prediction of Quality Shifts on Video Streaming Over 5G
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.17938v1
- Date: Thu, 24 Apr 2025 21:00:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.576329
- Title: Machine Learning-Based Prediction of Quality Shifts on Video Streaming Over 5G
- Title（参考訳）: 機械学習による5Gビデオストリーミングの品質変化予測
- Authors: Raza Ul Mustafa, Sesha Dassanayake,
- Abstract要約: Quality of Experience(品質・オブ・エクスペリエンス、QoE)は、YouTubeのようなオーバー・ザ・トップ(OTT)プラットフォームでビデオセッションをストリーミングする際の満足度である。
YouTubeストリーミングセッションの品質シフトと、RSRP, RSRQ, SNRのチャネルメトリクスとの関係について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The Quality of Experience (QoE) is the users satisfaction while streaming a video session over an over-the-top (OTT) platform like YouTube. QoE of YouTube reflects the smooth streaming session without any buffering and quality shift events. One of the most important factors nowadays affecting QoE of YouTube is frequent shifts from higher to lower resolutions and vice versa. These shifts ensure a smooth streaming session; however, it might get a lower mean opinion score. For instance, dropping from 1080p to 480p during a video can preserve continuity but might reduce the viewers enjoyment. Over time, OTT platforms are looking for alternative ways to boost user experience instead of relying on traditional Quality of Service (QoS) metrics such as bandwidth, latency, and throughput. As a result, we look into the relationship between quality shifting in YouTube streaming sessions and the channel metrics RSRP, RSRQ, and SNR. Our findings state that these channel metrics positively correlate with shifts. Thus, in real-time, OTT can only rely on them to predict video streaming sessions into lower- and higher-resolution categories, thus providing more resources to improve user experience. Using traditional Machine Learning (ML) classifiers, we achieved an accuracy of 77-percent, while using only RSRP, RSRQ, and SNR. In the era of 5G and beyond, where ultra-reliable, low-latency networks promise enhanced streaming capabilities, the proposed methodology can be used to improve OTT services.
- Abstract（参考訳）: Quality of Experience(品質・オブ・エクスペリエンス、QoE)は、YouTubeのようなオーバー・ザ・トップ(OTT)プラットフォームでビデオセッションをストリーミングする際の満足度である。
YouTubeのQoEは、バッファリングや品質シフトのないスムーズなストリーミングセッションを反映している。
最近YouTubeのQoEに影響を及ぼしている重要な要因の1つは、高解像度から低解像度に頻繁にシフトしていることだ。
これらのシフトはスムーズなストリーミングセッションを保証する。
例えば、ビデオ中に1080pから480pにダウンすると、連続性を維持することができるが、視聴者の楽しみを損なう可能性がある。
時間とともに、OTTプラットフォームは、帯域幅、レイテンシ、スループットといった従来のQuality of Service(QoS)メトリクスに頼るのではなく、ユーザエクスペリエンスを向上させる方法を模索しています。
その結果、YouTubeストリーミングセッションの品質変化と、RSRP、RSRQ、SNRのチャンネルメトリクスの関係について検討した。
以上の結果から,これらのチャネルの指標は変化と正の相関関係があることが示唆された。
したがって、リアルタイムにOTTは、ビデオストリーミングセッションを低解像度と高解像度のカテゴリに予測することしかできないため、ユーザエクスペリエンスを改善するためのリソースがより多く提供される。
従来の機械学習(ML)分類器を用いて,RSRP,RSRQ,SNRのみを用いながら,77パーセントの精度を実現した。
信頼性の高い低レイテンシネットワークがストリーミング機能の向上を約束する5G以降では,提案手法はTTサービスの改善に有効である。
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