近日，腾讯多媒体实验室设计的基于 学习的全参考视频质量评估算法DVQA在Github上正式开源，该算法模型的性能目前在公开测试数据集上取得业界领先成绩。
开源地址：https://github.com/Tencent/DVQA
国内镜像地址：
https://git.code.tencent.com/Tencent_Open_Source/DVQA
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腾讯工蜂源码系统为开源开发者提供完整、最新的腾讯开源项目国内镜像
视听时代，音视频应用越来越广泛：直播、短视频、视频节目、音视频通话……近期由于新冠疫情带来的在线协同办公、在线教育类产品的崛起，更带来了线上音视频需求的爆发，用户对音视频质量诉求也愈加强烈。
在整个视频链路中，大部分模块都可以精确度量，如采集、上传、预处理、转码、分发等。然而未知的部分却恰恰是最关键的部分，即用户的视频观看体验到底怎么样。目前行业内的视频质量评估方法分为两大类：客观质量评估与主观质量评估。前者计算视频的质量分数，又根据是否使用高清视频做参考、源视频是专业视频还是用户原创视频等进一步细分;后者主要依赖人眼观看并打分，能够直观反映观众对视频质量的感受。然而，这些方法仍存在耗时费力、成本较高、主观观感存在偏差等难题。
多媒体实验室提出的视频质量评估解决方案，首先结合业务需求，使用“在线主观质量评测平台”，来构建大规模主观质量数据库，同时使用所收集的主观数据来训练基于 学习的客观质量评估算法，最后把训练好的质量评估算法部署到业务线中，闭环监控可能存在的质量问题。从以上三个角度出发，DVQA能够在兼顾不同业务、场景的前提下，满足效率与精度两大需求。
DVQA包含多个质量评估算法模型，本次开源的是针对PGC视频的算法C3DVQA。本项目使用Python开发， 学习模块使用PyTorch。代码使用模块化设计，方便集成较新的 学习技术，灵活的自定义模型，训练和测试新的数据集。
在算法设计上，C3DVQA所使用的网络结构如下图所示。其输入为损伤视频和残差视频。网络包含两层二维卷积来逐帧提取空域特征。级联后使用四层三维卷积层来学习时空联合特征。三维卷积输出描述了视频的时空掩盖效应，再使用它来模拟人眼对视频残差的感知情况：掩盖效应弱的地方，残差更容易被感知;掩盖效应强的地方，复杂的背景更能掩盖画面失真。
网络最后是池化层和全连接层。池化层的输入为残差帧经掩盖效应处理后的结果，它代表了人眼可感知残差。全连接层学习整体感知质量和目标质量分数区间的非线性回归关系。
在评测结果上，腾讯多媒体实验室在LIVE和CSIQ两个视频质量数据集上对所提出算法的性能进行验证。并使用标准的PLCC和SROCC作为质量准则来比较不同算法的性能。将所提出的C3DVQA与常用的全参考质量评估算法进行对比，包括PSNR，MOVIE，ST-MAD，VMAF和DeepVQA，结果如下表所示。
(LIVE和CSIQ两个数据库上不同全参考算法性能比较)
目前该评估算法已在腾讯内外部多款产品中进行使用验证，如腾讯会议就借助实验室上百个符合ITU/3GPP/AVS等国外内标准的指标进行评判，闭环监控全网的用户体验质量，从用户真实体验出发，不断优化产品性能。
作为最早布局音视频领域的公司之一，从最早的QQ平台，腾讯就试图解决在当年网络条件下若干的音视频通信问题。伴随着5G、云计算、大数据、人工智能技术的发展，腾讯多媒体实验室基于多年的技术沉淀和行业经验，逐步打磨出一条完善且高质量的音视频技术链条。
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