特表 2023-544106 分散台帳及びＡＩベーストランスコーディング技術を使用するコンテンツ配信

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2023-10-20

(54)【発明の名称】分散台帳及びＡＩベーストランスコーディング技術を使用するコンテンツ配信

(51)【国際特許分類】

   H04N 21/2343 20110101AFI20231013BHJP

【ＦＩ】

H04N21/2343

【審査請求】未請求

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2023518053

(86)(22)【出願日】2021-09-22

(85)【翻訳文提出日】2023-05-12

(86)【国際出願番号】 US2021051482

(87)【国際公開番号】W WO2022066717

(87)【国際公開日】2022-03-31

(31)【優先権主張番号】63/082,677

(32)【優先日】2020-09-24

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(31)【優先権主張番号】63/082,704

(32)【優先日】2020-09-24

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】518236786

【氏名又は名称】センチュリーリンク インテレクチュアル プロパティー エルエルシー

(74)【代理人】

【識別番号】110000877

【氏名又は名称】弁理士法人ＲＹＵＫＡ国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】ケイシー、スティーブン エム．

(72)【発明者】

【氏名】オプファーマン、ステファン

【テーマコード（参考）】

5C164

【Ｆターム（参考）】

5C164FA06

5C164GA03

5C164PA33

5C164SA11S

5C164SA24S

5C164SA32S

5C164SB02P

5C164SC05S

(57)【要約】

本開示の例は、分散台帳及びＡＩベーストランスコーディング技術を使用するコンテンツ配信に関する。例において、コンテンツが、コンテンツソースからコンテンツ配信ネットワーク（ＣＤＮ）によって受信される。コンテンツは、ＣＤＮを介して配信されるものと比較してより低い品質又は異なるフォーマットであってよい。したがって、トランスコーディングモデルが、コンテンツをトランスコーディングするために識別及び使用される。変化するコンテンツタイプ（例えば、スポーツサブパート、広告サブパート等）に適応するために、異なるコンテンツ部分に複数のトランスコーディングモデルが使用されてよい。トランスコーディングは、エッジノードにおいて行われてよく、それにより、オリジナルコンテンツがＣＤＮ内で送信され、それによって、ＣＤＮリソースが節約される。加えて、トランスコーディングされたコンテンツはキャッシュされてよく、それにより、コンテンツは、全ての要求に応答してトランスコーディングされる必要はない。

【特許請求の範囲】

【請求項1】

システムであって：
少なくとも１つのプロセッサ；及び
前記少なくとも１つのプロセッサに動作可能に接続されているとともに、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記システムに、一組の動作を実行させる命令を記憶するメモリ
を備え、前記一組の動作は：
クライアントデバイスから、コンテンツ配信ネットワーク（ＣＤＮ）のコンテンツの要求を受信すること、ここで、前記コンテンツの要求は、前記コンテンツの解像度とは異なる要求解像度を示す要求されたフォーマットの情報を含む；
一組のトランスコーディングモデルから、前記コンテンツをトランスコーディングするためにトランスコーディングモデルを決定すること；
前記決定されたトランスコーディングモデルを使用して、前記コンテンツの少なくとも一部をトランスコーディングし、前記要求解像度を有するトランスコーディングされたコンテンツを生成すること；及び
前記コンテンツの要求に応答して、前記トランスコーディングされたコンテンツを前記クライアントデバイスに提供すること
を有する、システム。

【請求項2】

前記トランスコーディングモデルを決定することは：
前記コンテンツからコンテンツフレームを選択すること；
前記コンテンツフレームをダウンスケーリングすること；
前記ダウンスケーリングされたコンテンツフレームを：
第１のトランスコーディングされたフレームを生成する第１のトランスコーディングモデル；及び
第２のトランスコーディングされたフレームを生成する第２のトランスコーディングモデル
を使用して処理すること；及び
前記トランスコーディングモデルを決定するために、前記コンテンツフレームに基づいて、前記第１のトランスコーディングされたフレーム及び前記第２のトランスコーディングされたフレームを評価すること、ここで、前記トランスコーディングモデルは、前記第１のトランスコーディングモデル又は前記第２のトランスコーディングモデルのいずれかである
を含む、請求項１に記載のシステム。

【請求項3】

前記トランスコーディングモデルを決定することは、前記コンテンツフレームのオブジェクトを認識することを更に含み；及び
前記第１のトランスコーディングされたフレーム及び前記第２のトランスコーディングされたフレームは、前記トランスコーディングモデルを決定するために前記コンテンツフレームの前記認識されたオブジェクトに少なくとも部分的に基づいて更に評価される、請求項２に記載のシステム。

【請求項4】

前記トランスコーディングモデルは、第１のトランスコーディングモデルであり；
前記コンテンツの前記少なくとも一部は、前記コンテンツの第１の部分であり；及び
前記一組の動作は：
一組のトランスコーディングモデルから、前記コンテンツをトランスコーディングするための第２のトランスコーディングモデルを決定すること；及び
前記決定されたトランスコーディングモデルを使用して、前記コンテンツの第２の部分をトランスコーディングし、前記要求解像度を有する前記トランスコーディングされたコンテンツを更に生成すること
を更に有する、請求項１～３のいずれか１項に記載のシステム。

【請求項5】

前記クライアントデバイスは、第１のクライアントデバイスであり；
前記コンテンツの要求は、コンテンツの第１の要求であり；及び
前記一組の動作は：
前記トランスコーディングされたコンテンツをデータストアに記憶すること；
第２のクライアントデバイスから、前記コンテンツの第２の要求を受信すること；及び
前記コンテンツの前記第２の要求に応答して、前記データストアから前記トランスコーディングされたコンテンツを提供すること
を更に有する、請求項１～４のいずれか１項に記載のシステム。

【請求項6】

前記一組の動作は：
前記ＣＤＮのノードから、前記トランスコーディングされたコンテンツの要求を受信すること；及び
前記ＣＤＮの前記ノードに、前記トランスコーディングされたコンテンツを提供すること
を更に有する、請求項１～５のいずれか１項に記載のシステム。

【請求項7】

前記要求されたフォーマットの情報は、オーディオの要求されたフォーマットの情報又はビデオの要求されたフォーマットの情報のうちの少なくとも１つを含む、請求項１～６のいずれか１項に記載のシステム。

【請求項8】

トランスコーディングレシピを使用してコンテンツをトランスコーディングする方法であって：
コンテンツ配信ネットワーク（ＣＤＮ）のノードから、コンテンツ及び以下：
前記コンテンツの第１のサブパートのための第１のトランスコーディングモデル；及び
前記コンテンツの第２のサブパートのための第２のトランスコーディングモデル
を示すトランスコーディングレシピを受信する段階；
前記第１のトランスコーディングモデルを使用して、前記コンテンツの前記第１のサブパートをトランスコーディングし、第１のトランスコーディングされたサブパートを生成する段階；
前記第２のトランスコーディングモデルを使用して、前記コンテンツの前記第２のサブパートをトランスコーディングし、第２のトランスコーディングされたサブパートを生成する段階；及び
前記第１のトランスコーディングされたサブパート及び前記第２のトランスコーディングされたサブパートを含むトランスコーディングされたコンテンツをクライアントデバイスに提供する段階
を備える、方法。

【請求項9】

前記クライアントデバイスから前記コンテンツの要求を受信する段階；
を更に備え、前記第１のサブパート及び前記第２のサブパートは、前記要求を受信することに少なくとも部分的に基づいてトランスコーディングされる、請求項８に記載の方法。

【請求項10】

前記コンテンツの前記要求は、要求されたフォーマットの情報を含み；及び
前記トランスコーディングレシピは、前記要求されたフォーマットの情報に少なくとも部分的に基づいて決定される、請求項９に記載の方法。

【請求項11】

前記クライアントデバイスは、第１のクライアントデバイスであり；
前記方法は：
前記トランスコーディングされたコンテンツをデータストアに記憶する段階；
第２のクライアントデバイスから、前記コンテンツの要求を受信する段階；及び
前記コンテンツの前記要求に応答して、前記データストアから前記トランスコーディングされたコンテンツを提供する段階
を更に備える、請求項８～１０のいずれか１項に記載の方法。

【請求項12】

前記コンテンツの前記第１のサブパートは、前記コンテンツのビデオトラックであり；及び
前記コンテンツの前記第２のサブパートは、前記コンテンツのオーディオトラックである、請求項８～１１のいずれか１項に記載の方法。

【請求項13】

前記ＣＤＮのノードから、前記トランスコーディングされたコンテンツの要求を受信する段階；及び
前記ＣＤＮの前記ノードに、前記トランスコーディングされたコンテンツを提供する段階
を更に備える、請求項８～１２のいずれか１項に記載の方法。

【請求項14】

コンテンツプロバイダからのコンテンツをトランスコーディングする方法であって：
クライアントデバイスから、コンテンツ配信ネットワーク（ＣＤＮ）のコンテンツの要求を受信する段階、ここで、前記コンテンツの要求は、前記コンテンツの解像度とは異なる要求解像度を示す要求されたフォーマットの情報を含む；
一組のトランスコーディングモデルから、前記コンテンツをトランスコーディングするためにトランスコーディングモデルを決定する段階；
前記決定されたトランスコーディングモデルを使用して、前記コンテンツの少なくとも一部をトランスコーディングし、前記要求解像度を有するトランスコーディングされたコンテンツを生成する段階；及び
前記コンテンツの要求に応答して、前記トランスコーディングされたコンテンツを前記クライアントデバイスに提供する段階
を備える、方法。

【請求項15】

前記トランスコーディングモデルを決定する段階は：
前記コンテンツからコンテンツフレームを選択する段階；
前記コンテンツフレームをダウンスケーリングする段階；
前記ダウンスケーリングされたコンテンツフレームを：
第１のトランスコーディングされたフレームを生成する第１のトランスコーディングモデル；及び
第２のトランスコーディングされたフレームを生成する第２のトランスコーディングモデル
を使用して処理する段階；及び
前記トランスコーディングモデルを決定するために、前記コンテンツフレームに基づいて、前記第１のトランスコーディングされたフレーム及び前記第２のトランスコーディングされたフレームを評価する段階、ここで、前記トランスコーディングモデルは、前記第１のトランスコーディングモデル又は前記第２のトランスコーディングモデルのいずれかである
を有する、請求項１４に記載の方法。

【請求項16】

前記トランスコーディングモデルを決定する段階は、前記コンテンツフレームのオブジェクトを認識する段階を更に有し；及び
前記第１のトランスコーディングされたフレーム及び前記第２のトランスコーディングされたフレームは、前記トランスコーディングモデルを決定するために前記コンテンツフレームの前記認識されたオブジェクトに少なくとも部分的に基づいて更に評価される、請求項１５に記載の方法。

【請求項17】

前記トランスコーディングモデルは、第１のトランスコーディングモデルであり；
前記コンテンツの前記少なくとも一部は、前記コンテンツの第１の部分であり；及び
前記方法は：
一組のトランスコーディングモデルから、前記コンテンツをトランスコーディングするための第２のトランスコーディングモデルを決定する段階；及び
前記決定されたトランスコーディングモデルを使用して、前記コンテンツの第２の部分をトランスコーディングし、前記要求解像度を有する前記トランスコーディングされたコンテンツを更に生成する段階
を更に備える、請求項１４～１６のいずれか１項に記載の方法。

【請求項18】

前記クライアントデバイスは、第１のクライアントデバイスであり；
前記コンテンツの要求は、コンテンツの第１の要求であり；及び
前記方法は：
前記トランスコーディングされたコンテンツをデータストアに記憶する段階；
第２のクライアントデバイスから、前記コンテンツの第２の要求を受信する段階；及び
前記コンテンツの前記第２の要求に応答して、前記データストアから前記トランスコーディングされたコンテンツを提供する段階
を更に備える、請求項１４～１７のいずれか１項に記載の方法。

【請求項19】

前記ＣＤＮのノードから、前記トランスコーディングされたコンテンツの要求を受信する段階；及び
前記ＣＤＮの前記ノードに、前記トランスコーディングされたコンテンツを提供する段階
を更に備える、請求項１４～１８のいずれか１項に記載の方法。

【請求項20】

前記要求されたフォーマットの情報は、オーディオの要求されたフォーマットの情報又はビデオの要求されたフォーマットの情報のうちの少なくとも１つを含む、請求項１４～１９のいずれか１項に記載の方法。

【発明の詳細な説明】

【背景技術】

【0001】

関連出願への相互参照
本出願は、「Ｃｏｎｔｅｎｔ Ｄｅｌｉｖｅｒｙ Ｕｓｉｎｇ Ｄｉｓｔｉｂｕｔｅｄ Ｌｅｄｇｅｒ ａｎｄ ＡＩ－Ｂａｓｅｄ Ｔｒａｎｓｃｏｄｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ」という名称の２０２０年９月２４日に出願された米国仮特許出願第６３／０８２，６７７号、及び「Ｃｏｎｔｅｎｔ Ｄｅｌｉｖｅｒｙ Ｕｓｉｎｇ Ｄｉｓｔｉｂｕｔｅｄ Ｌｅｄｇｅｒ ａｎｄ ＡＩ－Ｂａｓｅｄ Ｔｒａｎｓｃｏｄｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ」という名称の２０２０年９月２４日に出願された米国仮特許出願第６３／０８２，７０４号の利益を主張するＰＣＴ国際出願であり、これらの米国仮特許出願は、その全体が参照によって本明細書に組み込まれる。

【0002】

コンテンツ配信ネットワーク（ＣＤＮ）を介した配信のためにコンテンツを追加することに関連付けられた複雑性は、増加したオーバヘッド、不要な遅延をもたらすとともに、ヒューマンエラーの可能性を導入し得る。加えて、公開者又は他のコンテンツソースから受信されるコンテンツは、本来であれば消費者による消費のためにＣＤＮを介して利用可能であり得る品質のレベルにはない場合がある。例えば、コンテンツは、より低い解像度にあるか、又はより少ないオーディオチャネルを有し得る。

【0003】

これら及び他の一般的な考慮事項に関して、本明細書において開示される態様がなされている。また、比較的特定の問題が論述されている場合があるが、例は、背景技術又は本開示の他の箇所において識別される特定の問題の解決に限定されるものではないことが理解されるべきである。

【発明の概要】

【0004】

本開示の例は、分散台帳及びＡＩベーストランスコーディング技術を使用するコンテンツ配信に関する。例において、コンテンツソースから受信されるコンテンツは、コンテンツ配信ネットワーク（ＣＤＮ）を介して配信され得るものと比較してより低い品質又は異なるフォーマットである。したがって、一組のＡＩベーストランスコーディングモデルが、コンテンツをトランスコーディングする際に用いるトランスコーディングモデルを識別するために評価される。幾つかの例では、例えば、コンテンツ内の変化するコンテンツタイプ（例えば、スポーツサブパート、広告サブパート等）に適応するために、コンテンツの異なる部分に複数のトランスコーディングモデルが使用される。トランスコーディングは、ＣＤＮのエッジノードにおいて行われてよく、それにより、オリジナルのより低い品質のコンテンツがＣＤＮ内で送信され、それによって、ＣＤＮリソースが節約される。加えて、トランスコーディングされたコンテンツはキャッシュされてよく、それにより、ＡＩベーストランスコーディング技法は、コンテンツの全ての要求に応答して適用される必要はない。

【0005】

この発明の概要は、詳細な説明において以下で更に説明される概念からの選択を、簡略化された形式において導入するために提供される。この発明の概要は、特許請求された主題の重要な特徴又は必須の特徴を識別することも、特許請求された主題の範囲を限定するために使用されることも意図されていない。例の追加的な態様、特徴、及び／又は利点は、部分的には以下の説明において記載され、部分的には説明から明らかであり、又は、本開示の実践によって学習され得る。

【図面の簡単な説明】

【0006】

以下の図を参照して非限定的及び非網羅的な例が説明される。

【0007】

【図1A】分散台帳及びＡＩベーストランスコーディング技術を使用するコンテンツ配信の態様が実行される例示のシステムの概要を示す図である。

【0008】

【図1B】例示の分散台帳エンジンの概要を示す図である。

【0009】

【図1C】ＡＩベーストランスコーディングを実行する例示のコンテンツプロセッサの概要を示す図である。

【0010】

【図2A】本明細書において説明される分散台帳技法に従ってＣＤＮにコンテンツを追加する例示の方法の概要を示す図である。

【0011】

【図2B】本明細書において説明される分散台帳技法に従ってコンテンツに関連付けられたトリガを処理する例示の方法の概要を示す図である。

【0012】

【図2C】本明細書において説明される分散台帳技法に従ってコンテンツをバリデートする例示の方法の概要を示す図である。

【0013】

【図3A】本明細書において説明されるＡＩベーストランスコーディング技術に係る、コンテンツをトランスコーディングする例示の方法の概要を示す図である。

【0014】

【図3B】本明細書において説明されるＡＩベーストランスコーディング技術に係る、トランスコーディングモデルを選択する例示の方法の概要を示す図である。

【0015】

【図4】本実施形態のうちの１つ又は複数が実装され得る適した動作環境の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0016】

以下の詳細な説明では、本明細書の一部を形成し、特定の実施形態又は例が例示として示されている添付図面に対して参照がなされる。本開示から逸脱することなく、これらの態様は、組み合わされてよく、他の態様が利用されてよく、構造的な変更がなされてよい。実施形態は、方法、システム又はデバイスとして実践されてよい。したがって、実施形態は、ハードウェアの実装、完全にソフトウェアの実装、又はソフトウェア及びハードウェアの態様を組み合わせる実装の形態を取ってよい。したがって、以下の詳細な説明は、限定的な意味で解釈されるべきではなく、本開示の範囲は添付の特許請求の範囲及びそれらの均等物によって定義される。

【0017】

コンテンツ配信ネットワーク（ＣＤＮ）は、クライアントデバイスからの要求を処理するのに使用されるノードのセットを含む。例えば、ＣＤＮは、コンテンツ公開者、ビデオオンデマンド（ＶＯＤ）サービス、又はストリーミングプラットフォーム等のコンテンツソースからのコンテンツを配信してよい。したがって、コンテンツプロバイダからのコンテンツは、クライアントデバイスを使用する消費者によって、ＣＤＮを介してアクセスされる。しかしながら、ＣＤＮにコンテンツを追加することは、条項及び条件に対して（例えば、コンテンツソース及びＣＤＮの間で）同意すること、（例えば、コンテンツソースと、ロイヤリティ支払いのために、等で）コントラクト及び請求手配を用意すること、受信されたコンテンツ及び提供されたサービスをバリデートすること、及び最終的に支払いを処理すること等の関連付けられたオーバヘッドを有し得る。

【0018】

加えて、コンテンツソースから受信されるコンテンツは、ＣＤＮを介して利用可能である品質レベル未満の品質レベルであり得る。例えば、コンテンツソースは、「ＨＤ」コンテンツ（例えば、１２８０×７２０又は１９２０×１０８０の解像度を有する）を提供し得る一方、ＣＤＮは、「４Ｋ」（例えば、３８４０×２１６０、４０９６×２１６０等）又は「８Ｋ」（例えば、７６８０×４３２０、８１９２×５１２０等）等のより高い解像度フォーマットにおいてコンテンツを配信し得る。同様の問題は、オーディオに関して（例えば、スタンドアロンオーディオトラックとして、ビデオトラック／ストリームとともに等で）存在し得、ここで、コンテンツソースは、ＣＤＮによって配信され得るものと比較して、より低い数のチャネル（例えば２．０対５．１又は７．１）、より低いビット深度（例えば、１６ビット対２４ビット）、より低いビットレート、及び／又は異なるコーデック（例えば、別個のトラックを有するコーデック対オブジェクトベース空間オーディオコーデック）を有するオーディオを提供する。

【0019】

したがって、本開示の態様は、分散台帳及び人工知能ベース（ＡＩベース）トランスコーディング技術を使用するコンテンツ配信に関する。例において、コンテンツソースから受信されたコンテンツのためにハッシュが生成される。ハッシュは、コンテンツレコードとして分散台帳（例えば、ブロックチェーンのブロック）に組み込まれ、それによって、ハッシュが不変であり、かつ後続の処理のために利用可能であることが確実になる。例えば、記憶されたハッシュは、コンテンツバリデーションを実行するのに使用されてよく、それによって、コンテンツのソース、コンテンツのタイトル、及び／又はコンテンツに関連付けられた俳優／女優、監督、又は他のアーティストが検証される。そのようなメタデータは、コンテンツハッシュとともに記憶されてもよいし、又は、メタデータは、データストアに記憶され、コンテンツハッシュに関連付けられてもよい。

【0020】

別の例として、スマートコントラクトが、生成され、コンテンツハッシュに関連付けられてよい。例えば、スマートコントラクトは、コンテンツに関連付けられたＣＤＮサービス（例えば、ストレージサービス、配信サービス、コンテンツトランスコーディングサービス等）のためのもの、コンテンツソースからのライセンシング（例えば、コンテンツ品質に基づくコンテンツ再生のための支払い）のためのもの、及び／又はロイヤリティ（例えば、音楽ロイヤリティ、俳優／女優ロイヤリティ、監督ロイヤリティ等）のためのものであってよい。トリガが、スマートコントラクトに関連付けられてよく、それにより、スマートコントラクトは、トリガの結果として実行される。例示のトリガとしては、ＣＤＮを介したコンテンツの配信、及びクライアントデバイスにおけるコンテンツ再生の開始が挙げられるが、これらに限定されない。したがって、分散台帳は、スマートコントラクトに対する当事者が自身の義務を維持し、特定の条件（例えば、配信のためのＣＤＮサービス支払い、コンテンツ再生のためのロイヤリティ支払い等）に際して支払いを受けることを確実にするのに使用されてよい。

【0021】

ＡＩベーストランスコーディング技法は、ＣＤＮを介して配信され得るものと比較してより低い品質又は異なるフォーマットであるコンテンツソースから受信されたコンテンツをトランスコーディングするのに使用される。例えば、ＣＤＮは、４Ｋ又は８Ｋコンテンツを配信してよく、それにより、コンテンツソースから受信されたＨＤ又は標準精細度（ＳＤ）コンテンツが本明細書において説明されるＡＩベーストランスコーディング技法に従ってアップスケーリングされる。結果として、コンテンツソースは、より高い品質のビデオデータを処理するために高価なビデオ機器又はより強力なコンピュータハードウェアを購入する必要はなく、代わりに、ＣＤＮによって提供されるそのような機能を利用し得る。加えて、コンテンツは、ＣＤＮ内で（例えば、オリジンノードを介してエッジノードに）（例えば、コンテンツソースから受信されたような）より低い解像度のフォーマットにおいて配信されてよく、コンテンツは、クライアントデバイスへの配信に先立って、又はこれと同時発生的に、エッジノードにおいてアップスケーリングされてよい。そのような技法は、ＣＤＮを介したコンテンツの配信に関連付けられた帯域幅及び記憶要件を節約し得る一方、依然として高品質のエンドユーザエクスペリエンスを提供する。

【0022】

本明細書において使用される場合、コンテンツは、例の中でもとりわけ、ストリームとして又はファイルとしてのビデオ及び／又はオーディオを含むが、これらに限定されない。例えば、ビデオファイル又はストリームは、１つ又は複数のオーディオトラックを含んでよい。別の例として、ファイル又はストリームは、ビデオのみ又はオーディオのみであってよい。ストリームは、リアルタイム又はライブストリームである必要はなく、事前記録されたコンテンツのストリームであってよい。例えば、ストリーミングコンテンツは、ＣＤＮによって、サブパートにおいてコンテンツソースから（例えば、Ｄｙｎａｍｉｃ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｓｔｒｅａｍｉｎｇ ｏｖｅｒ ＨＴＴＰ（ＤＡＳＨ）又はＲｅａｌ－ｔｉｍｅ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ（ＲＴＰ）等を使用して）受信されてよい。コンテンツソースは、例の中でもとりわけ、公開者（例えば、映画スタジオ、テレビジョンスタジオ等）、ＶＯＤサービス、又はストリーミングプラットフォームであってよい。それゆえ、例示のコンテンツ及びコンテンツソースが本明細書において説明される一方、本技法は、多様な他のコンテンツ及びコンテンツソースのうちの任意のものに適用されてよいことが理解されるであろう。

【0023】

コンテンツは、コンテンツソースからウェブサイトを介して受信されてよい。例えば、ウェブサイトは、ユーザがコンテンツを選択し、タイトル及び俳優／女優、監督、又は他の関連付けられたアーティストのリスト等の関連付けられたメタデータを指定することを可能にしてよい。他の技法が、アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）を使用して等で、コンテンツソースからコンテンツを受信するのに使用されてよい。幾つかの例では、メタデータが、コンテンツソースによって管理されるメタデータレポジトリ又はサードパーティメタデータレポジトリ等の、別のデータソースから取得されてよい。したがって、コンテンツは、ＣＤＮに転送されてよく、ここで、コンテンツに関連付けられたコンテンツレコードが、分散台帳において生成される。コンテンツレコードは、コンテンツハッシュを含み、これは、多様なハッシュ化アルゴリズムのうちの任意のものを使用して生成されてよい。例示のハッシュ化アルゴリズムとしては、Ｓｅｃｕｒｅ Ｈａｓｈ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ２（ＳＨＡ－２）ハッシュ（例えば、ＳＨＡ－２５６、ＳＨＡ－５１２等）又はＲＩＰＥ Ｍｅｓｓａｇｅ Ｄｉｇｅｓｔ（ＲＩＰＥＭＤ）ハッシュ（例えば、ＲＩＰＥＭＤ－１６０、ＲＩＰＥＭＤ－２５６等）が挙げられるが、これらに限定されない。コンテンツハッシュは、単独で又はコンテンツとの組み合わせにおいてのいずれかでメタデータに基づいて生成されるのではなく、コンテンツ自体に基づいて生成されてよい。

【0024】

コンテンツハッシュは、ブロックチェーンのブロック等の分散台帳に記憶されてよい。幾つかの例では、コンテンツレコードは、コンテンツに関連付けられたメタデータの少なくとも一部を更に含む。他の例では、メタデータは、メタデータレポジトリ又は他のデータストアに記憶され、コンテンツハッシュに関連付けられてよい。メタデータは、同様にハッシュ化されてよく、メタデータハッシュは、コンテンツレコードの一部として記憶されてよく、それにより、メタデータの後続のバリデーションが実行されてよい。コンテンツレコードは、コンテンツがＣＤＮによって受信された時点に関連付けられたタイムスタンプ、及び関連付けられたコンテンツソース情報（例えば、電子メールアドレス、請求先住所、会社名等）を更に含んでよい。

【0025】

コンテンツに関連付けられた１つ又は複数のスマートコントラクトが生成されてよい。例えば、ＣＤＮ及びコンテンツソースは、スマートコントラクトに対する当事者であってよく、ここで、ＣＤＮは、コンテンツを配信するための補償を受信し、コンテンツソースは、コンテンツの再生のための補償を受信する。他の例では、スマートコントラクトは、ＣＤＮ又はコンテンツソース及び、ミュージシャン、俳優／女優、及び監督等の１つ又は複数の他の当事者の間で締結されてよく、それによって、そのような当事者がロイヤリティ支払いを受けることが可能になる。幾つかの事例では、スマートコントラクトは、ＣＤＮがコントラクトに対する唯一の当事者である場合に使用され、それによって、ＣＤＮがトリガの発生に基づいて分散台帳における解析を維持することが可能になる。

【0026】

スマートコントラクトは、コンテンツハッシュが記憶される分散台帳の一部であってもよいし、又は他の例では、異なる分散台帳であってもよい。例えば、異なる分散台帳は、異なる当事者のために使用されてよい（例えば、コンテンツソースごとに異なる分散台帳、特定のアーティストに対するロイヤリティ支払いを追跡するために同じ分散台帳を使用する、等）。別の例として、コンテンツソースは、それ自体の分散台帳を維持してよく、それにより、台帳ゲートウェイは、例の中でもとりわけ、コンテンツソース台帳及びＣＤＮ台帳の間でトランザクションを同期するか、又は、トリガについてのインジケーションを提供するのに使用されてよい。

【0027】

スマートコントラクトに対する当事者は、分散台帳の実際のユーザである必要はなく、代わりにプレースホルダとして機能してよいことが理解されるであろう。例えば、ロイヤリティスマートコントラクトは、コンテンツに関連付けられたロイヤリティ支払いの会計を生成するのに使用可能であってよく、これは、コンテンツソース又は他の当事者に提供されてよく、それによって、最終的にロイヤリティの支払いがもたらされる。それゆえ、本明細書において説明されるスマートコントラクト及び分散台帳技法は、実際の値の交換をもたらさなくてよく、代わりに、ＣＤＮによって配信されるコンテンツに関する会計技法を容易にしてよい。

【0028】

トリガは、コンテンツ配信（例えば、クライアントデバイスへの送信、オリジン及びエッジノードの間の送信、ストリーミング又はダウンロードアクティビティ等）又はコンテンツ再生（例えば、コンテンツの再生／一時停止、早送り／巻き戻し、再生の早期終了等）に関するイベント等の多様なイベントのうちの任意のものであってよい。トリガが識別されると、トリガに関連付けられたコンテンツハッシュは、関連付けられたスマートコントラクトを識別及び実行するのに使用される。例示の分散台帳及びスマートコントラクト技法が本明細書において説明されているが、多様な他の技法のうちの任意のものが、ＣＤＮによって配信されるコンテンツに関連付けられたスマートコントラクトを生成及び実行するのに使用されてよいことが理解されるであろう。例えば、コンテンツハッシュは、使用される必要はなく、スマートコントラクトに関連付けられた識別子が、代わりにコンテンツ自体に関連付けられてよい。

【0029】

分散台帳は、その中のスマートコントラクトの当事者に起因する支払いの会計を生成するために処理されてよい。そのような処理は、周期的に（例えば、月に一度、半年に一度等）実行されてよく、会計のインジケーションは、コンテンツソース又は他の当事者に提供されてよい。例えば、コンテンツソースは、インジケーションを受信し、その後、これに応じてロイヤリティ支払いを処理してよい。別の例として、コンテンツソースは、インジケーションを受信し、コンテンツを配信する際に提供されたＣＤＮサービスのためのＣＤＮに対する支払いを処理してよい。

【0030】

分散台帳は、コンテンツに関するバリデーションを実行するのに使用されてもよい。例えば、消費者は、コンテンツのソースをバリデートすることを望む場合もあるし、又は、他の例では、コンテンツに関連付けられた特定のメタデータ（例えば、コンテンツにおいて演じた俳優／女優が実際にその創作に関与したこと）をバリデートすること望む場合もある。したがって、コンテンツは、（例えば、消費者のクライアントデバイスにおいて、ＣＤＮのノードにおいて等で）ハッシュ化されてよく、コンテンツに関連付けられたコンテンツハッシュは、分散台帳において識別されてよい。コンテンツハッシュは、コンテンツに関連付けられたメタデータを識別するのに更に使用されてよく、それによって、ユーザがコンテンツに関連付けられたコンテンツソース及び関連付けられたメタデータを閲覧することが可能になる。

【0031】

上記で記載されたように、コンテンツソースからのコンテンツは、低品質である場合もあるし、又は、ＣＤＮによって配信され得るものとは異なるフォーマットである場合もある。したがって、ＡＩベーストランスコーディング技法は、コンテンツを改善又は変更するのに使用されてよい。例において、一組のトランスコーディングモデルが、アップスケーリング又は他のビデオ高画質化技法を実行するのに使用される。当該一組のトランスコーディングモデルは、異なるコンテンツタイプに従ってトレーニング済みであってよい。例えば、異なるトランスコーディングモデルは、アクションコンテンツ、スポーツコンテンツ、アニメコンテンツ、リアリティコンテンツ、広告コンテンツ、及び白黒コンテンツのために存在してよい。トランスコーディングモデルは、限定されないが、コンテンツメタデータ（例えば、特定のコンテンツタイプを示し得るジャンル、俳優／女優等）、ビデオ解析（例えば、ビットレート、フレーム複雑度、明度／暗度等）、オリジナルコンテンツ解像度、ターゲットコンテンツ解像度、動きベクトル、生産年度、フォーマット又はコーデックタイプ、及び／又は消費者又は他のユーザから受信されたフィードバックを含む多様な基準に従って、当該一組のモデルから選択される。

【0032】

例において、いずれのトランスコーディングモデルを適用すべきかを決定するために複数のトランスコーディングモデルが比較される。例えば、オブジェクト検出（例えば、無生物オブジェクト、アニメキャラクタ、俳優／女優等）が実行されてよく、それにより、複数のトランスコーディングモデルからのモデル処理結果は、いかに良好に検出されたオブジェクトがトランスコーディングされたかに少なくとも部分的に基づいて比較され得る。比較は、自動（例えば、トランスコーディングアーティファクトを検出すること、参照フレームを、トランスコーディングされたフレームと比較すること等）、及び／又は手動（例えば、ユーザ選択のために複数のトランスコーディングされたフレームを提示すること、再生後又は再生中の符号化品質に関するユーザフィードバックを求めること等）であってよい。例えば、ソースフレームは、ダウンスケーリングされてよく、それにより、ダウンスケーリングされたソースフレームが、複数のトランスコーディングモデルを使用してアップスケーリングされて、複数のトランスコーディングされたフレームが生成される。トランスコーディングされたフレームは、オリジナルソースフレームと比較されて、エラー及び品質損失が識別されてよく、それにより、最高品質（例えば、最低エラー、最低品質損失等）を呈するトランスコーディングモデルが選択されて、コンテンツがトランスコーディングされてよい。

【0033】

例において、複数のトランスコーディングモデルは、単一のコンテンツをトランスコーディングするのに使用され、ここで、１つのモデルは、コンテンツの１つのサブパートのために使用されてよく、一方、別のモデルは、異なるサブパートのために使用されてよい。例えば、スポーツブロードキャストは、スポーツトランスコーディングモデル、広告トランスコーディングモデル、及び「語り手の顔（ｔａｌｋｉｎｇ ｈｅａｄｓ）」又はコメンタリートランスコーディングモデルを使用して処理されてよい。上記で記載されたように、異なるトランスコーディングモデルが異なるコンテンツタイプのためにより良好に適していてよい。トランスコーディングモデル性能は、トランスコーディング中に周期的に評価されてよく、それにより、トランスコーディングモデルは、所与のサブパートについてのモデル性能に依存して変化し得る。幾つかの例では、コンテンツ解像度は、（例えば、ブロードキャストのスポーツセグメント及びその中の広告の間で）変化してよく、これは、モデル性能は再評価されるべきであることを示唆し得る。他の例では、オブジェクト検出は、ビデオフレームのコンテンツを決定するか又はオブジェクトが消失したときを識別するのに使用されてよく、その両方は、トランスコーディングモデル性能が再評価されるべきであることを示し得る。幾つかの事例では、コンテンツをトランスコーディングするために適用されるトランスコーディングモデルは、フレーム単位で、又は他の任意のレベルの粒度に従って（例えば、キーフレーム又はイントラフレーム毎、所定の数のフレームの後等）再評価されてよい。加えて、イントラフレーム、予測フレーム、及び／又は双方向フレームに異なるトランスコーディングモデルが適用されてよい。それゆえ、コンテンツをトランスコーディングするために１つのトランスコーディングモデルから別のトランスコーディングモデルにいつシフトすべきかを決定するのに多様な技法が使用されてよいことが理解されるであろう。同様に、そのような技法は、トランスコーディングと同時発生的に実行される必要はなく、コンテンツのいずれのサブパートをトランスコーディングするのにいずれのトランスコーディングモデルが使用されるべきかを指定するトランスコーディング「レシピ」を生成する前処理動作として実行されてよい。

【0034】

同様の技法が、オーディオに、例えば、オーディオのみのコンテンツに、又はビデオコンテンツの一部として適用されてよいことが理解されるであろう。上記で説明されたビデオ技法と同様に、いずれのオーディオトランスコーディングモデルが適用されるべきかを決定するために複数のオーディオトランスコーディングモデルが評価されてよい。評価は、オーディオアーティファクト（例えば、人間の可聴範囲内のオーディオアーティファクト）、トランスコーディングオーディオの結果として得られるビットレート、エラー及び／又は品質損失を識別することを含んでよい。例において、いずれのオーディオトランスコーディングモデルを適用すべきかを評価することは、上記で論述されたビデオトランスコーディングモデル評価と同時発生的に行われる。それゆえ、ビデオトランスコーディングモデルの再評価をもたらすイベントは、オーディオトランスコーディングモデルの再評価を同様にもたらしてよい。同様に、オーディオトランスコーディングモデルの再評価をもたらすイベントは、ビデオトランスコーディングモデルの再評価をもたらしてよい。他の事例では、オーディオ及びビデオトランスコーディングモデルは、互いに別個に再評価される。ビデオトランスコーディングモデルは、オーディオトランスコーディングモデルに関連付けられてよく、それにより、両方のトランスコーディングモデルが同じタイプのコンテンツを処理するのに使用される。

【0035】

図１Ａは、分散台帳及びＡＩベーストランスコーディング技術を使用するコンテンツ配信の態様が実行される例示のシステム１００の概要を示している。示されているように、システム１００は、コンテンツソース１０２、ゲートウェイノード１０４、ゲートウェイノード１０６、局所ノード１０８、クライアントデバイス１１０、及びネットワーク１１２を備える。コンテンツソース１０２、ゲートウェイノード１０４、ゲートウェイノード１０６、局所ノード１０８、及びクライアントデバイス１１０は、ネットワーク１１２を通して通信することが示されている。ネットワーク１１２は、例の中でもとりわけ、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、１つ又は複数のセルラネットワーク、及び／又はインターネットを含んでよい。ノード１０４、１０６、及び１０８は、同様の要素（例えば、データストア１１８、１２４、及び１３０；分散台帳エンジン１２０、１２６、及び１３２；及びコンテンツプロセッサ１２２、１２８、及び１３６）を含むものとして示されている。結果として、そのような同様の態様は、ノードごとに以下で詳細に再度説明される必要はない場合がある。

【0036】

コンテンツソース１０２は、（例えば、クライアントデバイス１１０のクライアントアプリケーション１３８を使用する）消費者への配信のためにＣＤＮ１４０（例えば、破線ボックスによって示されているように、ゲートウェイノード１０４及び１０６、及び局所ノード１０８を含む）にコンテンツを提供する。例えば、コンテンツソース１０２に関連付けられたコンピューティングデバイスは、本明細書に説明される態様に従ってコンテンツを提供するためにＣＤＮ１４０（例えば、ノード１０４、１０６、又は１０８によって提供され得るような）によってホストされるウェブサイトにアクセスするのに使用されてよい。多様な他の技法のうちの任意のものが、コンテンツソース１０２からＣＤＮ１４０にコンテンツを送信するのに使用されてよい。他の例では、システム１００に関して説明された例示のＣＤＮの特定の要素は、サードパーティによって提供されてよく、及び／又は、特定の要素に関して本明細書において説明される機能は、多様な他の技法のうちの任意のものに従って配信されてよいことが理解されるであろう。

【0037】

コンテンツソース１０２は、データストア１１４及び分散台帳エンジン１１６を含むものとして示されている。例において、データストア１１４は、コンテンツソース１０２がＣＤＮ１４０に提供するコンテンツを記憶する。例えば、データストア１１４は、例の中でもとりわけ、コンテンツファイル及び／又はバッファコンテンツストリームを記憶する。分散台帳エンジン１１６は、コンテンツソース１０２に関連付けられた分散台帳を管理してよい。例えば、コンテンツソース１０２は、それが提供するコンテンツに関連付けられたレコードを含むそれ自体の分散台帳を維持してよい。他の例では、コンテンツソースは、分散台帳エンジンを含まなくてよい。

【0038】

一例としてゲートウェイノード１０４を使用して、コンテンツが、コンテンツソース１０２から受信され、データストア１１８に記憶される。分散台帳エンジン１２０は、分散台帳においてコンテンツレコードを生成し、ここで、コンテンツレコードは、コンテンツハッシュ、関連付けられたメタデータ、及び／又は多様な他の情報のうちの任意のものを含んでよい。例において、コンテンツメタデータは、データストア１１８に記憶され、コンテンツハッシュに関連付けられる。幾つかの例では、分散台帳エンジン１２０は、コンテンツに関連付けられた１つ又は複数のスマートコントラクトを生成し、これは、コンテンツレコードと同じ又は異なる分散台帳に記憶されてよい。例において、生成されたスマートコントラクトは、コンテンツハッシュ及び／又は１つ又は複数のトリガに関連付けられる。幾つかの例では、分散台帳エンジン１２０は、ＣＤＮ分散台帳、及び分散台帳エンジン１１６によって管理されるコンテンツソース分散台帳の間のゲートウェイとして機能してよい。例えば、トランザクションは、コンテンツソース台帳及びＣＤＮ台帳の中で同期されてよく、又は別の例として、例の中でもとりわけ、ＣＤＮ１４０内で識別されたトリガについてインジケーションが提供されてよい。

【0039】

ゲートウェイノード１０４は、局所ノード１０８にコンテンツを送信してよい。ゲートウェイノード１０４及び１０６は、局所ノード１０８からコンテンツを配信してよく、それにより、コンテンツソース１０２から受信され、ゲートウェイノード１０４を介して局所ノード１０８に提供されたコンテンツは、その後、ゲートウェイノード１０６によって配信されてよい。それゆえ、ＣＤＮ１４０は、階層的又はハブアンドスポークアーキテクチャを有してよく、ここで、特定のノード（例えば、ノード１０４及び１０６）が他のノード（例えば、局所ノード１０８）によって管理される。例示のＣＤＮ構造が本明細書において説明されているが、ノードは、他の例では多様な他の構造のうちの任意のものにおいて構成されてよいことが理解されるであろう。

【0040】

消費者は、ＣＤＮ１４０のコンテンツ（例えば、コンテンツソース１０２によってＣＤＮ１４０に提供され得るような）にアクセスするためにクライアントデバイス１１０のクライアントアプリケーション１３８を使用する。クライアントアプリケーション１３８は、例の中でもとりわけ、ウェブブラウザ、又はコンテンツソース１０２によって開発又は別様に提供されるアプリケーションであってよい。したがって、クライアントデバイス１１０は、コンテンツにアクセスするためにノード１０４、１０６、及び１０８のうちの１つ又は複数と通信する。幾つかの例では、クライアントデバイス１１０は、（例えば、ウェブサイトを介して提供され得るようなコンテンツのリストにアクセスするために）コンテンツソース１０２と最初に通信し、その後、クライアントデバイス１１０は、ＣＤＮノード１０４、１０６、及び／又は１０８によって提供されるコンテンツの選択された一部にアクセスするためにＣＤＮ１４０に向けられてよい。コンテンツソース１０２からのコンテンツがＣＤＮ１４０内で転送され、及び／又はクライアントデバイス１１０に提供されると、１つ又は複数のトリガが発生してよい。例えば、消費者は、ＣＤＮ１４０にコンテンツを要求することによってクライアントアプリケーション１３８を介して再生トリガを発生させてよい。したがって、分散台帳エンジンは、トリガを識別し、関連付けられたコンテンツのハッシュに少なくとも部分的に基づいて関連付けられたスマートコントラクトを実行する。例えば、分散台帳エンジン１２０、１２６、又は１３２は、そのような態様を実行してよい。スマートコントラクトを実行することは、トリガに関連付けられた分散台帳に対する更新をもたらし得る。別の例として、トリガは、コンテンツが局所ノード１０８のデータストア１３０からゲートウェイノード１０６に送信されるときに発生してよく、それにより、スマートコントラクトは、コンテンツを送信及び記憶することに関連付けられた帯域幅及び／又は記憶使用に関連付けられて（例えば、分散台帳エンジン１３２又は１２６によって）実行される。

【0041】

例において、分散台帳は、その中のスマートコントラクトの当事者（例えば、コンテンツソース１０２、ＣＤＮ１４０、アーティスト等）に起因する支払いを決定するために処理される。例えば、局所ノード１０８の分散台帳エンジン１３２は、周期的に（例えば、月に一度、半年に一度等）そのような処理を実行してよく、コンテンツソース１０２及び／又は１つ又は複数の他の当事者にインジケーションが提供されてよい。例えば、コンテンツソース１０２は、インジケーションを受信し、その後、これに応じてロイヤリティ支払いを処理してよい。別の例として、コンテンツソース１０２は、インジケーションを受信し、コンテンツを配信することに関連付けられたＣＤＮサービスのためのＣＤＮ１４０に対する支払いを処理してよい。幾つかの事例では、分散台帳エンジン１３２は、そのような集約された支払い情報にアクセスする、スマートコントラクトを管理する、及び／又は支払いを送金するためのウェブサイト、ＡＰＩ、又は他の方法を提供する。ゲートウェイノード１０４及び１０６は、他の例において同様の態様を実行してよいことが理解されるであろう。別の例として、ゲートウェイノード１０４及び１０６は、局所ノード１０８によって管理されてよく、それにより、局所ノード１０８は、ゲートウェイノード１０４及び１０６を代表して上記で説明された処理技法を実行する。

【0042】

例において、コンテンツバリデーションが要求される。例えば、バリデーション要求がクライアントデバイス１１０から受信されるか、又は別の例として、コンテンツが分散台帳の会計を生成する結果としてバリデートされる。別の例として、消費者は、コンテンツのソースをバリデートすることを望む場合もあるし、又は、他の例では、コンテンツに関連付けられた特定のメタデータ（例えば、コンテンツにおいて演じた俳優／女優が実際にその創作に関与したこと）をバリデートすることを望む場合もある。したがって、コンテンツのハッシュが（例えば、クライアントデバイス１１０において、ノード１０４、１０６、又は１０８において、等で）生成され、分散台帳のコンテンツレコードと比較される。そのような態様は、分散台帳エンジン１２０、１２６、及び／又は１３２によって実行されてよい。生成されたコンテンツハッシュがコンテンツレコードの記憶されたコンテンツハッシュと一致する場合、コンテンツのバリデートに成功する。コンテンツハッシュは、コンテンツに関連付けられたメタデータを識別するのに更に使用されてよく、それによって、ユーザがコンテンツに関連付けられたコンテンツソース及び関連付けられたメタデータを閲覧することが可能になる。

【0043】

コンテンツソース１０２からのコンテンツは、低品質である場合もあるし、又は、ＣＤＮ１４０によって配信され得るものとは異なるフォーマットである場合もある。したがって、コンテンツプロセッサ１２２、１２８、及び／又は１３６は、コンテンツを改善又は変更するのに使用されてよい。一例として、（コンテンツソース１０２からコンテンツを受信した）ゲートウェイノード１０４は、コンテンツプロセッサ１２２を使用して、本明細書において説明されるＡＩベーストランスコーディング技法を実行し、コンテンツのトランスコーディングされたバージョンを生成する。トランスコーディングされたバージョンは、ＣＤＮ１４０の他のノードに（例えば、局所ノード１０８を介してゲートウェイノード１０６に）配信されてよい。コンテンツは、コンテンツソース１０２からコンテンツを受信することに応答してトランスコーディングされてよい。

【0044】

他の例では、オリジナルコンテンツは、ＣＤＮ１４０のノードに配信され、それにより、ノード１０４、１０６、又は１０８は、それぞれ、コンテンツプロセッサ１２２、１２８、又は１３６を使用して、（例えば、クライアントデバイス１１０からの）コンテンツの要求に応答してＡＩベーストランスコーディング技法を実行する。例えば、要求は、例の中でもとりわけ、要求された解像度、オーディオチャネルの数、ビットレート、及び／又はカラー深度を示す要求されたフォーマットの情報を含んでよい。それゆえ、要求されたフォーマットの情報は、ビデオの要求されたフォーマットの情報及び／又はオーディオの要求されたフォーマットの情報に関してよい。加えて、ＣＤＮ１４０内でオリジナルコンテンツを配信すること及びコンテンツの要求を処理するノードにおいてトランスコーディングを実行することは、ＣＤＮ１４０内でコンテンツを転送することに関連付けられた帯域幅を削減し得る。

【0045】

幾つかの例では、コンテンツのトランスコーディングされたバージョンのうちの少なくとも一部は、所定の時間量にわたってデータストア内にキャッシュされ、それにより、ノードは、コンテンツの要求毎に応答してトランスコーディングされたバージョンを生成する必要はなく、代わりに、データストアからキャッシュされたトランスコーディングされたバージョンを提供してよい。他の例では、トランスコーディングされたバージョンは、１つのノードから別のノードに（例えば、局所ノード１０８のデータストア１３０からゲートウェイノード１０４のデータストア１１８に）送信されてよく、それにより、受信側ノードは、コンテンツをトランスコーディングする必要はない。システム１００に関して上記で説明された技法は、例の中でもとりわけ、コンテンツソース１０２が事前記録された及び／又はリアルタイムのコンテンツを提供する事例において使用されてよいことが理解されるであろう。

【0046】

局所ノード１０８は、モデルマネージャ１３４を更に含むものとして示されている。例において、コンテンツプロセッサ１２２、１２８、及び１３６によって使用されるトランスコーディングモデルは、モデルマネージャ１３４によって管理される。例えば、コンテンツプロセッサ１２２は、暗黙的及び／又は明示的なユーザフィードバックに基づいてコンテンツをトランスコーディングするのに使用されるトランスコーディングモデルを再トレーニング又は別様に更新してよい。したがって、モデルは、モデルマネージャ１３４に提供されるか、又はこれによって取得されてよく、これは、更新されたトランスコーディングモデルをＣＤＮ１４０の他のコンテンツプロセッサに配信してよい。それゆえ、トランスコーディングモデルは、ノード１０４、１０６、及び１０８の中で共有されてよい。同様に、モデルマネージャ１３４は、ノード１０４、１０６、及び１０８の中でのトランスコーディングレシピの共有を容易にしてよい。例えば、ゲートウェイノード１０６のコンテンツプロセッサ１２８が、いずれのセットのトランスコーディングモデルがコンテンツの特定の部分をトランスコーディングするのに使用されるべきであるかを既に解析している場合、モデルマネージャ１３４は、ゲートウェイノード１０６からトランスコーディングレシピを取得するか又は別様にこれにアクセスし、コンテンツプロセッサ１２２及び１３６とトランスコーディングレシピを共有してよい。それゆえ、ノード１０４、１０６、及び１０８によって生成されるトランスコーディングされたバージョンは、同じ又は同様のトランスコーディングレシピを使用する結果として同様であってよい。トランスコーディングモデル及びレシピを同期するのに他の技法が使用されてよいことが理解されるであろう。例えば、中央集権型データストアが使用されてよい。

【0047】

図１Ｂは、例示の分散台帳エンジン１５０の概要を示している。示されているように、分散台帳エンジン１５０は、ハッシュ生成器１５２、スマートコントラクトプロセッサ１５４、トリガプロセッサ１５６、及びコンテンツバリデータ１５８を含む。例において、分散台帳エンジン１５０は、図１Ａにおける、それぞれノード１０４、１０６、及び１０８の分散台帳エンジン１２０、１２６、及び１３２等のＣＤＮノードの一部である。

【0048】

ハッシュ生成器１５２は、本明細書において説明される態様に従ってハッシュコンテンツを生成する。例えば、コンテンツハッシュは、ＳＨＡ－２ハッシュ（例えば、ＳＨＡ－２５６、ＳＨＡ－５１２等）又はＲＩＰＥＭＤハッシュ（例えば、ＲＩＰＥＭＤ－１６０、ＲＩＰＥＭＤ－２５６等）等の多様なハッシュ化アルゴリズムのうちの任意のものを使用して生成されてよい。ハッシュ生成器１５２は、単独で又はコンテンツとの組み合わせにおいてのいずれかでメタデータに基づいて生成されるのではなく、コンテンツ自体に基づいてコンテンツハッシュを生成してよい。ハッシュは、複数のサブパートを有してよく、ここで、ハッシュの第１のサブパートは、コンテンツを一意に識別してよく、一方、ハッシュの１つ又は複数の他のサブパートは、コンテンツ解像度（例えば、ＨＤ、４Ｋ、及び／又は８Ｋコンテンツのためのサブパートについての異なるハッシュ）及び／又はコンテンツソース（例えば、ストリーミングプラットフォームは、オリジナルコンテンツ公開者とは異なるハッシュサブパートを有してよい）に関連付けられてよい。ハッシュ生成器１５２によって生成されるコンテンツハッシュは、分散台帳のコンテンツレコードの一部として記憶されてよい。幾つかの例では、ハッシュ生成器１５２は、コンテンツに関連付けられたメタデータのハッシュを更に生成し、これもコンテンツレコードの一部として記憶されてよい。コンテンツレコードは、コンテンツ、又は限定されないが、コンテンツが（例えば、図１Ａにおけるコンテンツソース１０２から）ＣＤＮによって受信された時点に関連付けられたタイムスタンプ、及び関連付けられたコンテンツソース情報（例えば、電子メールアドレス、請求先住所、会社名等）を含む多様な他の情報のうちの任意のものに関連付けられたメタデータの少なくとも一部を更に含んでよい。

【0049】

分散台帳エンジン１５０のスマートコントラクトプロセッサ１５４は、コンテンツに関連付けられたスマートコントラクトを生成する。上記で説明されたように、スマートコントラクトは、限定されないが、ＣＤＮ、コンテンツソース、及び／又は、アーティストの中でもとりわけ、ミュージシャン、俳優／女優、及び監督を含む多様な当事者のうちの任意のものの間で生成されてよい。スマートコントラクトプロセッサ１５４は、生成されたスマートコントラクトを、コンテンツハッシュ（例えば、ハッシュ生成器１５２によって生成済みであり得るような）に関連付けてよい。スマートコントラクトプロセッサ１５４は、コンテンツレコードが記憶される場所と同じ分散台帳にスマートコントラクトを記憶してもよいし、又は他の例では、スマートコントラクトは異なる分散台帳であってもよい。例えば、異なる分散台帳は、異なる当事者のために使用されてよい（例えば、コンテンツソースごとに異なる分散台帳、特定のアーティストに対するロイヤリティ支払いを追跡するために同じ分散台帳を使用する、等）。スマートコントラクトプロセッサ１５４は、別個のユーザの間のスマートコントラクトを生成する必要がなく、又は他の例では、スマートコントラクトに対する当事者は、実際のユーザである必要がなく、代わりにプレースホルダとして機能してよい。例えば、ロイヤリティスマートコントラクトは、ロイヤリティ支払いのレコードを生成するのに使用可能であってよく、これは、コンテンツソース又は他の当事者に提供されてよく、それによって、最終的にロイヤリティの支払いがもたらされる。別の例として、ＣＤＮは、コントラクトに対する唯一の当事者であり、それによって、ＣＤＮがトリガの発生に基づいて分散台帳を介した解析を維持することが可能になる。

【0050】

トリガプロセッサ１５６は、トリガを処理し、関連付けられたスマートコントラクトを実行する。上記で記載されたように、トリガは、コンテンツ配信（例えば、クライアントデバイスへの送信、オリジン及びエッジノードの間の送信、ストリーミング又はダウンロードアクティビティ等）又はコンテンツ再生（例えば、コンテンツの再生／一時停止、早送り／巻き戻し、再生の早期終了等）に関するイベント等の多様なイベントのうちの任意のものであってよい。例えば、トリガプロセッサ１５６は、イベント（例えば、ログデータにアクセスすること、データストアのコンテンツをクエリすること等）が発生したか否かを判断するためにポーリングを実行してもよいし、又は（例えば、ＣＤＮノードから、クライアントデバイスから等）インジケーションを受信してもよい。トリガプロセッサ１５６がトリガを識別するとき、トリガに関連付けられたコンテンツハッシュが、関連付けられたスマートコントラクト（例えば、スマートコントラクトプロセッサ１５４によって生成済みであり得るような）を識別及び実行するのに使用される。

【0051】

コンテンツバリデータ１５８は、分散台帳内のコンテンツハッシュと比較されたコンテンツをバリデートする。例えば、コンテンツバリデータ１５８は、バリデーション要求を（例えば、図１Ａにおけるクライアントデバイス１１０等のクライアントデバイスから、トランザクションの処理の結果として）受信してよい。バリデーション要求は、特定のコンテンツのためのハッシュを生成するインジケーションを含んでもよいし、又は、ハッシュ（例えば、クライアントデバイスによって生成され得るような）を含んでもよい。ハッシュが要求の一部として受信されない例では、ハッシュ生成器１５２は、コンテンツのハッシュを生成する。コンテンツバリデータ１５８は、その後、コンテンツをバリデートするために、受信されたハッシュ又は生成されたハッシュのいずれかを、分散台帳内のハッシュと比較する。上記で記載されたように、コンテンツ及び／又はメタデータに関連付けられたコンテンツソースに関する追加のバリデーションが実行されてよい。

【0052】

図１Ｃは、ＡＩベーストランスコーディングを実行する例示のコンテンツプロセッサ１８０の概要を示している。示されているように、コンテンツプロセッサ１８０は、モデル選択器１８２、オブジェクト検出器１８４、トランスコーディングエンジン１８６、及び品質評価器１８８を含む。例において、コンテンツプロセッサ１８０は、図１Ａにおける、それぞれノード１０４、１０６、及び１０８のコンテンツプロセッサ１２２、１２８、及び１３６等のＣＤＮノードの一部である。コンテンツプロセッサ１８０は、図１Ａにおけるコンテンツソース１０２等のコンテンツソースからのコンテンツをトランスコーディングする。

【0053】

モデル選択器１８２は、ＡＩベーストランスコーディングを実行するためにトランスコーディングモデルを選択する。例えば、モデル選択器１８２は、限定されないが、コンテンツメタデータ（例えば、特定のコンテンツタイプを示し得るジャンル、俳優／女優等）、ビデオ解析（例えば、ビットレート、フレーム複雑度、明度／暗度等）、オリジナルコンテンツ解像度、ターゲットコンテンツ解像度、動きベクトル、生産年度、フォーマット又はコーデックタイプ、及び／又は消費者又は他のユーザから受信されたフィードバックを含む多様な基準に従って、一組のモデルからトランスコーディングモデルを選択する。上記で説明されたように、当該一組のトランスコーディングモデルは、異なるコンテンツタイプに従ってトレーニング済みであってよい。例えば、異なるモデルは、アクションコンテンツ、スポーツコンテンツ、アニメコンテンツ、リアリティコンテンツ、広告コンテンツ、及び白黒コンテンツのために存在してよい。

【0054】

例において、モデル選択器１８２は、いずれのトランスコーディングモデルを適用すべきかを決定するために複数のトランスコーディングモデルを比較する。例えば、オブジェクト検出器１８４は、所与のビデオフレームにおけるオブジェクトの中でもとりわけ、無生物オブジェクト、アニメキャラクタ、及びを俳優／女優を識別してよい。オブジェクト検出器１８４は、任意の数の及び／又は多様なオブジェクト認識機械学習モデルを適用してよい。例えば、各オブジェクト認識機械学習モデルは、特定のサブセットのオブジェクトを認識するようにトレーニング済みであってもよいし、又は他の例では、オブジェクト認識機械学習モデルは、特定のタイプのコンテンツに従ってトレーニングされる。オブジェクト検出器１８４は、多様な他のオブジェクト検出技法（例えば、フレーム内のエッジを識別すること、一組のフレームにわたって動きを解析すること等）のうちの任意のものを適用してよいことが理解されるであろう。

【0055】

モデル選択器１８２は、次に、いかに良好に検出されたオブジェクトが各トランスコーディングモデルによってトランスコーディングされたかを決定するために、品質評価器１８８を使用して複数のトランスコーディングモデルからのモデル処理結果を評価してよい。例において、品質評価器１８８は、プログラムによって（例えば、トランスコーディングアーティファクトを検出すること、参照フレームをトランスコーディングされたフレームと比較すること等によって）比較を行う。例えば、ソースフレームは、ダウンスケーリングされてよく、それにより、ダウンスケーリングされたソースフレームが、複数のトランスコーディングモデルを使用してアップスケーリングされて、複数のトランスコーディングされたフレームが生成される。トランスコーディングされたフレームは、オリジナルソースフレームと比較されて、エラー及び品質損失が識別されてよく、それにより、最高品質（例えば、最低エラー、最低品質損失等）を呈するトランスコーディングモデルが選択されて、コンテンツがトランスコーディングされてよい。他の例では、品質評価器１８８は、例えばユーザ選択のために複数のトランスコーディングされたフレームの表示を並行して生成することによって、明示的／暗黙的なユーザ入力を要求又は別様に受信する。

【0056】

トランスコーディングエンジン１８６は、コンテンツをトランスコーディングして、トランスコーディングされたコンテンツが生成される。トランスコーディングエンジン１８６は、トランスコーディングを実行するために、モデル選択器１８２によって選択されるトランスコーディングモデルを使用する。例において、複数のトランスコーディングモデルが、コンテンツをトランスコーディングするのに使用され、ここで、１つのモデルは、コンテンツのサブパートのために使用されてよく、一方、別のモデルは、異なるサブパートのために使用されてよい。したがって、トランスコーディングモデル性能は、トランスコーディング中に周期的に（例えば、品質評価器１８８によって）評価されてよく、それにより、トランスコーディングモデルは、所与のサブパートについてのモデル性能に依存して（例えば、モデル選択器１８２によって行われる選択に従って）変更され得る。幾つかの例では、コンテンツ解像度は、（例えば、ブロードキャストのスポーツセグメント及びその中の広告の間で）変化してよく、それにより、モデル選択器１８２がモデル選択プロセスを実行するのに再び使用されるべきであることをトランスコーディングエンジン１８６が決定し得る。他の例では、オブジェクト検出器１８４は、ビデオフレームのコンテンツを決定するか又はオブジェクトが消失したときを識別するのに使用されてよく、その両方が、モデル選択器１８２に、トランスコーディングモデル性能を再評価させ得る。幾つかの事例では、トランスコーディングエンジン１８６は、イントラフレーム、予測フレーム、及び／又は双方向フレームに異なるトランスコーディングモデルを適用する（その各々がモデル選択器１８２によって選択されてよい）。上記で記載されたように、そのような技法は、トランスコーディングと同時発生的に実行される必要はなく、それにより、トランスコーディングエンジン１８６は、代わりに、コンテンツのいずれのサブパートをトランスコーディングするのにいずれのトランスコーディングモデルが使用されるべきかを指定するトランスコーディングレシピを利用する。

【0057】

図２Ａは、本明細書において説明される分散台帳技法に従ってＣＤＮにコンテンツを追加する例示の方法２００の概要を示している。例において、方法２００の態様は、図１Ａにおけるノード１０４、１０６、又は１０８等のＣＤＮのノードによって実行される。別の例として、方法２００の態様は、図１Ｂにおける分散台帳エンジン１５０等の分散台帳エンジンによって実行されてよい。方法２００は、動作２０２において開始し、ここで、コンテンツのインジケーションが受信される。コンテンツのインジケーションは、図１Ａにおけるコンテンツソース１０２等のコンテンツソースから受信されてよい。別の例として、コンテンツのインジケーションは、（例えば、コンテンツソースに関連付けられたクライアントデバイスの）ユーザが、コンテンツを選択し、タイトル、及び俳優／女優、監督、又は他の関連付けられたアーティストのリスト等の関連付けられたメタデータを指定することを可能にするＣＤＮのウェブサイトを介して受信されてよい。他の例では、メタデータは、メタデータレポジトリに記憶され、コンテンツインジケーションは、メタデータレポジトリ内のメタデータへの参照を含む。多様な他の技法のうちの任意のものが、アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）を使用して等で、コンテンツソースからコンテンツを受信するのに使用されてよいことが理解されるであろう。

【0058】

フローは、動作２０４に進み、ここで、ハッシュが、コンテンツのために生成される。例において、ハッシュは、図１Ｂにおけるハッシュ生成器１５２等のハッシュ生成器によって生成される。例えば、コンテンツハッシュは、単独で又はコンテンツとの組み合わせにおいてのいずれかでメタデータに基づいて生成されるのではなく、コンテンツ自体に基づいて生成されてよい。例において、コンテンツハッシュは、コンテンツレコードの一部である。コンテンツレコードは、コンテンツメタデータに関連付けられたハッシュ及び／又はメタデータ自体等の多様な他の情報のうちの任意のものを記憶してよい。

【0059】

動作２０６において、コンテンツに関連付けられたスマートコントラクトが生成される。スマートコントラクトは、図１Ｂにおけるスマートコントラクトプロセッサ１５４等のスマートコントラクトプロセッサによって生成されてよい。スマートコントラクトは、限定されないが、ＣＤＮ、動作２０２において受信されたインジケーションが関連付けられるコンテンツソース、及び／又は、アーティストの中でもとりわけ、ミュージシャン、俳優／女優、及び監督を含む多様な当事者のうちの任意のものの間で生成されてよい。動作２０６において生成されたスマートコントラクトは、動作２０４において生成されたコンテンツハッシュに関連付けられてよい。上記で記載されたように、スマートコントラクトは、別個のユーザの間にある必要がなく、又は他の例では、スマートコントラクトに対する当事者は、実際のユーザである必要がなく、代わりにプレースホルダとして機能してよい。スマートコントラクトは、本明細書において説明される態様に従って、スマートコントラクトの実行を引き起こす多様なトリガのうちの任意のものに関連付けられてよい。動作２０６及び２０８が単一のスマートコントラクトを生成するものとして説明されるが、任意の数のスマートコントラクトが生成されてよいことが理解されるであろう。

【0060】

動作２０８に移行すると、コンテンツハッシュ及びスマートコントラクトは、分散台帳に記憶される。例において、動作２０４において生成されたコンテンツレコード及び動作２０６において生成された１つ又は複数のスマートコントラクトは、同じ分散台帳に記憶される。別の例として、スマートコントラクトは、コンテンツレコードとは異なる分散台帳に記憶されてよい。例えば、異なる分散台帳は、異なる当事者のために使用されてよい（例えば、コンテンツソースごとに異なる分散台帳、特定のアーティストに対するロイヤリティ支払いを追跡するために同じ分散台帳を使用する、等）。フローは、動作２０８において終了する。

【0061】

図２Ｂは、本明細書において説明される分散台帳技法に従ってコンテンツに関連付けられたトリガを処理する例示の方法２２０の概要を示している。例において、方法２２０の態様は、図１Ａにおけるノード１０４、１０６、又は１０８等のＣＤＮのノードによって実行される。別の例として、方法２２０の態様は、図１Ｂにおける分散台帳エンジン１５０等の分散台帳エンジンによって実行されてよい。方法２２０は、動作２２２において開始し、ここで、コンテンツの一部に関連付けられたトリガのインジケーションが受信される。例において、インジケーションは、情報の中でもとりわけ、コンテンツのコンテンツハッシュ及びトリガタイプを含む。インジケーションは、図１Ｂにおけるトリガプロセッサ１５６等のトリガプロセッサによって受信されてよい。他の例では、インジケーションは、受信されないが、代わりにトリガプロセッサによって生成される。

【0062】

動作２２４において、コンテンツバリデーションが実行される。コンテンツバリデーションは、図１Ｂにおけるコンテンツバリデータ１５８等のコンテンツバリデータによって実行されてよく、これは、図２Ｃにおいて以下で説明される方法２４０の態様を実行し得る。コンテンツバリデーションは、トリガが関連付けられるコンテンツのハッシュを生成すること、当該ハッシュを、分散台帳のコンテンツレコード（例えば、図２Ａにおける方法２００の動作２０４及び２０８によって生成済みであり得るような）におけるハッシュと比較することを含んでよい。他の事例では、動作２２２において受信されたコンテンツハッシュは、分散台帳におけるコンテンツハッシュと比較されて、ハッシュ同士が一致することが確認される。幾つかの例では、動作２２４は、省略されてもよいし、又は、スマートコントラクトのタイプに依存して実行されてもよい（例えば、支払いに関連付けられたスマートコントラクトはコンテンツバリデーションを含んでよく、一方、解析に関連付けられたスマートコントラクトはそうではなくてよい）。

【0063】

フローは、動作２２６に進み、ここで、コンテンツに関連付けられたスマートコントラクトが識別される。例において、スマートコントラクトは、コンテンツハッシュと同じ分散台帳に記憶され、それにより、スマートコントラクトはその中で識別されてよい。他の例では、コンテンツハッシュは、異なる分散台帳においてスマートコントラクトを識別するのに使用され、又は別の例として、コンテンツレコードが、異なる分散台帳におけるスマートコントラクトへの参照を含んでよい。それゆえ、多様な技法のうちの任意のものが、コンテンツの一部に関連付けられたスマートコントラクトを識別するのに使用されてよいことが理解されるであろう。

【0064】

動作２２８において、動作２２６において識別されたスマートコントラクトが実行される。例において、スマートコントラクトを実行することは、スマートコントラクトに関連付けられた分散台帳において新たなレコードを生成することを含み、それによって、分散台帳の後の処理がレポート（例えば、支払い請求、解析等）を生成することが可能になる。他の例では、スマートコントラクトは、電子通信を生成すること、ＣＤＮ内でコンテンツを送信すること、及び／又はコンテンツトランスコーディングを実行することを含む多様な他のアクションのうちの任意のものを指定してよい。任意の数のアクションが、スマートコントラクト実行の一部として動作２２８において実行されてよいことが理解されるであろう。フローは、動作２２８において終了する。

【0065】

図２Ｃは、本明細書において説明される分散台帳技法に従ってコンテンツをバリデートする例示の方法２４０の概要を示している。例において、方法２４０の態様は、図１Ａにおけるノード１０４、１０６、又は１０８等のＣＤＮのノードによって実行される。別の例として、方法２４０の態様は、図１Ｂにおける分散台帳エンジン１５０等の分散台帳エンジンによって実行されてよい。方法２４０は、動作２４２において開始し、ここで、コンテンツバリデーションの要求が受信される。例において、要求は、図１Ａにおけるクライアントデバイス１１０等のクライアントデバイスから受信される。他の例では、要求は、図１Ｂにおけるスマートコントラクトプロセッサ１５４等のスマートコントラクトプロセッサから受信され、これは、図２Ｂにおける動作２２４の態様を実行し得る。コンテンツバリデーションの要求は、コンテンツハッシュ（例えば、要求が受信されたクライアントデバイスによって生成済みであるような）を含んでよい。

【0066】

フローは、動作２４４に進み、ここで、コンテンツのハッシュが生成される。動作２４４は、幾つかの例（例えば、コンテンツバリデーションの要求がコンテンツハッシュを含む例）では、これが省略されてよいことを示すために破線ボックスを使用して示されている。動作２４４の態様は、図１Ｂにおけるハッシュ生成器１５２等のハッシュ生成器によって実行されてよい。上記で説明されたように、ハッシュは、単独で又はコンテンツとの組み合わせにおいてのいずれかでメタデータに基づいて生成されるのではなく、コンテンツ自体に基づいて生成されてよい。

【0067】

動作２４６において、記憶されたハッシュは、分散台帳において識別される。記憶されたハッシュは、本明細書において説明される態様に従ってコンテンツレコードの一部であってよい。例において、コンテンツレコードは、参照又は他の関連付けを介してコンテンツに関連付けられてよい。幾つかの例では、バリデーションは、コンテンツのみに実行されなくてよく、メタデータに対しても実行されてよい。そのような例では、記憶されたメタデータハッシュ（例えば、コンテンツレコードの一部であってよい）は、動作２４６の一部として識別されてよい。記憶されたハッシュを識別するのに、多様な他の技法のうちの任意のものが使用されてよいことが理解されるであろう。

【0068】

判断２４８において、ハッシュが一致するか否かが判断される。例えば、動作２４２において受信されるコンテンツハッシュ又は動作２４４において生成されるコンテンツハッシュは、動作２４６において識別されるコンテンツハッシュと比較されてよい。例において、厳密な一致が使用される。他の例では、ハッシュは、複数のサブパートを有してよく、ここで、厳密な一致は、第１のサブパートを比較するのに使用される。ハッシュの他のサブパートは、コンテンツ解像度（例えば、ＨＤ、４Ｋ、及び／又は８Ｋコンテンツのためのサブパートについての異なるハッシュ）及び／又はコンテンツソース（例えば、ストリーミングプラットフォームは、オリジナルコンテンツ公開者とは異なるハッシュサブパートを有してよい）に関連付けられてよい。動作２４６において上記で記載されたように、追加の情報が、メタデータハッシュ等の決定の一部として評価されてよい。幾つかの事例では、メタデータ自体は、コンテンツレコードの一部として記憶されてよく、それにより、照合技法が、メタデータの態様を評価するのに使用され得る。それゆえ、多様な技法のうちの任意のものが、コンテンツハッシュが一致するか否かを判断するのに使用されてよく、一致は、厳密な一致である必要はないことが理解されるであろう。

【0069】

判断２４８において、ハッシュが一致しないと判断された場合、フローは、「いいえ」に分岐して動作２５０に向かい、ここで、コンテンツはバリデートされないというインジケーションが提供される。例において、インジケーションは、なぜバリデーションが失敗したか（例えば、ハッシュサブパートが一致しなかった、特定のメタデータがバリデーションを失敗した等）を更に含む。フローは、動作２５０において終了する。

【0070】

しかしながら、ハッシュが一致すると判断された場合、フローは、その代わりに「はい」に分岐して動作２５２に向かい、ここで、コンテンツがバリデートされているというインジケーションが提供される。幾つかの例では、バリデーションは、バリデートされた情報である、より具体的なメタデータについてインジケーションを含む（例えば、厳密ではない一致は、メタデータが正しいが不完全である、例えば、フルネームではなく名前及び苗字の俳優／女優、厳密な日付ではなくリリース年全体を有する等であることを示し得る）。フローは、動作２５２において終了する。

【0071】

図３Ａは、本明細書において説明されるＡＩベーストランスコーディング技術に係る、コンテンツをトランスコーディングする例示の方法３００の概要を示している。例において、方法３００の態様は、図１Ａにおけるノード１０４、１０６、又は１０８等のＣＤＮのノードによって実行される。別の例として、方法３００の態様は、図１Ｃにおけるコンテンツプロセッサ１８０等のコンテンツプロセッサによって実行されてよい。

【0072】

方法３００は、動作３０２において開始し、ここで、コンテンツのインジケーションが受信される。コンテンツのインジケーションは、コンテンツが図１Ａにおけるコンテンツソース１０２等のＣＤＮに追加されているときにコンテンツソースから受信されてよい。別の例では、コンテンツのインジケーションは、図１Ａにおけるクライアントデバイス１１０から受信され得るように、再生を開始するときにクライアントデバイスから受信されてよい。例において、コンテンツのインジケーションは、要求されたフォーマットの情報（例えば、オーディオチャネルの数、オーディオフォーマット、カラー深度等）の中でもとりわけ、コンテンツが記憶されたロケーション及びコンテンツの要求された解像度を含む。要求されたフォーマットの情報は、コンテンツの現在のフォーマットとは異なっていてよく、例えば、要求されたフォーマットの情報は、より高い解像度又はより多くの数のチャネルを指定してよい。幾つかの事例では、インジケーションは、要求されたフォーマットの情報を含む必要はなく、要求されたフォーマットの情報は、代わりに、デバイス特性（例えば、スクリーンサイズ、利用可能なスピーカの数、利用可能な帯域幅等）に基づいて決定されてよい。

【0073】

フローは、動作３０４に進み、ここで、トランスコーディングモデルが選択される。例において、動作３０４の態様は、図１Ｃにおけるコンテンツプロセッサ１８０のモデル選択器１８２等のモデル選択器によって実行される。例えば、トランスコーディングモデルは、限定されないが、コンテンツメタデータ（例えば、特定のコンテンツタイプを示し得るジャンル、俳優／女優等）、ビデオ解析（例えば、ビットレート、フレーム複雑度、明度／暗度等）、オリジナルコンテンツ解像度、ターゲットコンテンツ解像度、動きベクトル、生産年度、フォーマット又はコーデックタイプ、及び／又は消費者又は他のユーザから受信されたフィードバックを含む多様な基準に従って、一組のトランスコーディングモデルから選択されてよい。幾つかの例では、動作３０４は、いずれのトランスコーディングモデルを適用すべきかを決定するために複数のトランスコーディングモデルを比較することを含む。図３Ｂの方法３５０は、そのような態様の一例を示しており、以下で更に詳細に論述される。

【0074】

動作３０６において、コンテンツは、動作３０４において選択されたトランスコーディングモデルを使用してトランスコーディングされる。トランスコーディングは、トランスコーディングエンジン１８６等のトランスコーディングエンジンによって実行されてよい。本明細書において説明される態様によれば、複数のトランスコーディングモデルが、コンテンツをトランスコーディングするのに使用されてよい。例えば、第１のサブパートは、動作３０４において選択されたモデルに従ってトランスコーディングされてよく、その後、トランスコーディングは一時停止してよく、フローは、動作３０４に戻って、コンテンツの第２のサブパートのための新たなトランスコーディングモデルを選択してよい。そのような態様は、動作３０６から動作３０４への矢印によって示されている。それゆえ、トランスコーディングモデル性能は、動作３０４に戻ることによって周期的に評価されてよく、それにより、トランスコーディングモデルは、所与のサブパートについてのモデル性能に依存して変化し得る。幾つかの例では、コンテンツ解像度は変化し得、これにより、フローが動作３０４に戻り得る。他の例では、オブジェクト検出が、ビデオフレームのコンテンツを決定するか又はオブジェクトが消失したときを識別するのに使用されてよく、その両方により、フローが動作３０４に戻り得る。幾つかの事例では、適用されるトランスコーディングモデルは、フレーム単位で、又は他の任意のレベルの粒度に従って（例えば、キーフレーム又はイントラフレーム毎、所定の数のフレームの後等）再評価されてよい。さらに、動作３０４及び３０６は順次的に行われるものとして説明されるが、他の態様では、サブパートトランスコーディングは並列に行われてよく、異なるサブパートが異なるトランスコーディングモデルに従って同時発生的にトランスコーディングされることが理解されるであろう。

【0075】

最終的に、以前に記載されたように、イントラフレーム、予測フレーム、及び／又は双方向フレームに異なるトランスコーディングモデルが適用されてよい。それゆえ、動作３０６は、コンテンツをトランスコーディングするために単一のトランスコーディングモデルを適用することに制限される必要がない。むしろ、動作３０６は、コンテンツをトランスコーディングする間にトランスコーディングモデルを交互に入れ替えてよい。別の例として、第１のトランスコーディングモデルは、コンテンツのビデオトラックをトランスコーディングするのに使用されてよく、第２のトランスコーディングモデルは、コンテンツのオーディオトラックをトランスコーディングするのに使用されてよい。コンテンツをトランスコーディングするために１つのトランスコーディングモデルから別のトランスコーディングモデルにいつシフトすべきかを決定するのに多様な技法が使用されてよいことが理解されるであろう。

【0076】

他の例では、動作３０４は、省略されてよく、動作３０６は、代わりに、コンテンツのいずれのサブパートをトランスコーディングするのにいずれのトランスコーディングモデルが使用されるべきかを指定するトランスコーディングレシピに少なくとも部分的に基づいて実行されてよい。トランスコーディングレシピは、例の中でもとりわけ、要求された解像度、オーディオチャネルの数、ビットレート、及び／又はカラー深度に関連付けられてよく、それにより、トランスコーディングレシピは、（例えば、動作３０２において受信されたような）コンテンツの要求において提供された要求されたフォーマットの情報に基づいて識別され得る。そのような例では、動作３０４を含む方法３００は、別のノードにおいて実行済みであってよく、又は別の例として、動作３０６は、トランスコーディングレシピが任意のそのようなトランスコーディングに先立って生成されるように省略済みであってよい。

【0077】

フローは、動作３０８に進み、ここで、トランスコーディングされたコンテンツの品質が評価される。動作３０８は、コンテンツトランスコーディングが終了した後に実行されてもよいし、又は他の例では、トランスコーディング中に周期的に実行されてもよい。動作３０８の態様は、図１Ｃにおけるコンテンツプロセッサ１８０の品質評価器１８８等の品質評価器によって実行されてよい。例えば、決定は、プログラムによって（例えば、トランスコーディングアーティファクトを検出すること、参照フレームをトランスコーディングされたフレームと比較すること等によって）行われてよく、及び／又は明示的／暗黙的なユーザ入力に基づくものであってよい。ユーザ入力は、同じ又は同様のトランスコーディングモデルを使用して以前にトランスコーディングされたコンテンツに基づく履歴ユーザ入力であってよく、ここで、ユーザは、トランスコーディングされたコンテンツの知覚される品質（例えば、１～５のスケール上での品質、品質が良好であったか否かのバイナリインジケーション等）を示す。

【0078】

判断３１０において、品質が閾値を満たすか否かが判断される。例において、所定のエラーレート又は品質損失が、動作３０８において実行された評価と比較される。他の例では、所定のスコア閾値がユーザ入力と比較される。多様な他の技法及び／又はメトリックのうちの任意のもの及び関連付けられた閾値が、品質を評価するのに使用されてよいことが理解されるであろう。判断３１０において、品質閾値が満たされないと判断された場合、フローは、「いいえ」に分岐し、動作３０４に戻り、ここで、異なるトランスコーディングモデルは、コンテンツをトランスコーディングするのに使用されてよい。本明細書において使用される場合、トランスコーディングモデルは、様々な設定又は他の変数を更に含んでよく、それにより、異なるトランスコーディングモデルは、変更される設定及び／又は変数を有する同じベーストランスコーディングモデルを適用することを含んでよい。

【0079】

しかしながら、トランスコーディングされたコンテンツが品質閾値を満たすと判断された場合、フローは、代わりに、「はい」に分岐して動作３１２に向かい、ここで、トランスコーディングされたコンテンツが提供される。例において、トランスコーディングされたコンテンツは、消費者に対する再生のためにクライアントデバイスに提供される。他の例では、トランスコーディングされたコンテンツは、記憶及び／又は１人又は複数人の消費者への後続の送信のためにＣＤＮのノードに送信される。方法３００は、事前記録されたコンテンツに限定される必要はなく、同様の技法が、例の中でもとりわけ、ストリーム又はリアルタイムコンテンツのために使用されてよい。方法３００は、動作３１２において終了する。

【0080】

図３Ｂは、本明細書において説明されるＡＩベーストランスコーディング技術に係る、トランスコーディングモデルを選択する例示の方法３５０の概要を示している。例において、方法３５０の態様は、図１Ａにおけるノード１０４、１０６、又は１０８等のＣＤＮのノードによって実行される。別の例として、方法３５０の態様は、図１Ｃにおけるコンテンツプロセッサ１８０等のコンテンツプロセッサによって実行されてよい。方法３５０の態様は、図３Ａにおける方法３００の動作３０４の一部として実行されてよい。

【0081】

方法３５０は、動作３５２において開始し、ここで、コンテンツフレームが選択される。例において、選択されたコンテンツフレームは、図３Ａにおける方法３００の態様を実行するものであるようなコンテンツプロセッサによってトランスコーディングされることになるフレームである。他の例では、選択されたコンテンツフレームは、キーフレーム又はコンテンツを代表すると判断されるフレームである。例えば、フレームは、例の中でもとりわけ、比較的高い程度の動き又は詳細を有する結果として選択されてよい。

【0082】

動作３５４において、選択されたコンテンツフレームにおいてオブジェクトが検出される。動作３５４の態様は、図１Ｃにおけるオブジェクト検出器１８４等のオブジェクト検出器によって実行されてよい。動作３５４は、オブジェクトの中でもとりわけ、１つ又は複数の無生物オブジェクト、アニメキャラクタ、及び俳優／女優を識別することを含んでよい。選択されたコンテンツフレームは、任意の数の及び／又は多様なオブジェクト認識機械学習モデルに従って処理されてよい。例えば、各オブジェクト認識機械学習モデルは、特定のサブセットのオブジェクトを認識するようにトレーニング済みであってもよいし、又は他の例では、オブジェクト認識機械学習モデルは、特定のタイプのコンテンツに従ってトレーニングされる。多様な他のオブジェクト検出技法（例えば、フレーム内のエッジを識別すること、一組のフレームにわたって動きを解析すること等）のうちの任意のものが使用されてよいことが理解されるであろう。動作３５４は、他の例では、方法３５０のモデル選択技法が検出されたオブジェクトに関して特にモデル性能を評価しなくてよいように動作３５４が省略されてよいことを示すために破線ボックスを使用して示されている。

【0083】

フローは、動作３５６に進み、ここで、コンテンツフレームの解像度が低減される。例において、低減された解像度は、本明細書において説明されるＡＩベーストランスコーディング技法を使用して生成されることになる視覚データの量に基づいて決定される。例えば、１０８０ｐ ＨＤ（例えば、１９２０×１０８０）コンテンツを４Ｋコンテンツ（例えば、３８４０×２１６０）にアップスケーリングすることは、ピクセルデータの４倍の増加をもたらす。したがって、１０８０ｐ ＨＤソースは、動作３５６において４分の１だけ（例えば、９６０×５４０に）ダウンスケーリングされてよい。任意の数の他のダウンスケーリングされた解像度が使用されてよいことが理解されるであろう。動作３５６は、他の例では動作３５６が省略され得ることを示すために、破線ボックスを使用して示されている。例えば、動作３５６は、モデル処理結果が、ソースコンテンツフレームとの比較を伴うことなく、互いに比較される場合に省略されてよい。

【0084】

動作３５８において、コンテンツフレームは、一組のトランスコーディングモデルを使用して処理される。例において、コンテンツフレームを処理することは、各トランスコーディングモデルを使用して（例えば、動作３５６において生成されたような）ダウンスケーリングされたコンテンツフレームをアップスケーリングして、動作３５２において選択されたオリジナルコンテンツフレームと同じ又は同様である解像度を有するトランスコーディングされたコンテンツフレームをもたらすことを含む。幾つかの事例では、コンテンツフレームをトランスコーディングすることは、同じベースモデルを利用するが、コンテンツフレームをトランスコーディングするのに使用される設定又は変数を変更することを含む。動作３５８において使用される一組のトランスコーディングモデルは、コンテンツをトランスコーディングするためにＣＤＮによって使用されるトランスコーディングモデルの少なくともサブセットであってよい。幾つかの例では、一組のトランスコーディングモデルは、限定されないが、コンテンツメタデータ（例えば、特定のコンテンツタイプを示し得るジャンル、俳優／女優等）、ビデオ解析（例えば、ビットレート、フレーム複雑度、明度／暗度等）、オリジナルコンテンツ解像度、ターゲットコンテンツ解像度、動きベクトル、生産年度、フォーマット又はコーデックタイプ、及び／又は消費者又は他のユーザから受信されたフィードバックを含む多様な基準に従って、選択される。

【0085】

フローは、動作３６０に進み、ここで、当該一組のトランスコーディングされたコンテンツフレームは、品質に従ってスコア付けされる。例において、トランスコーディングされたコンテンツフレームは、プログラムによって（例えば、トランスコーディングアーティファクトを検出すること、参照フレームをトランスコーディングされたフレームと比較すること等によって）スコア付けされ、及び／又は明示的／暗黙的なユーザ入力に基づくものであってよい。トランスコーディングされたコンテンツフレームは、個別にスコア付けされ、互いに対してスコア付けされ、及び／又は動作３５２において選択されたコンテンツフレームに基づいてスコア付けされてよい。上記で説明されたように、ユーザ入力は、並行してトランスコーディングされたフレームの表示から受信されてもよいし、又は、例の中でもとりわけ、同じ又は同様のトランスコーディングモデルを使用して以前にトランスコーディングされたコンテンツに基づく履歴ユーザ入力であってもよい。例において、動作３６０の態様は、図１Ｃにおけるコンテンツプロセッサ１８０の品質評価器１８８等の品質評価器によって実行される。

【0086】

動作３６２において、最高スコアを有するトランスコーディングモデルのインジケーションが提供される。例において、インジケーションは、図１Ｃにおけるコンテンツプロセッサ１８０のトランスコーディングエンジン１８６等のトランスコーディングエンジンに提供される。一例として、インジケーションは、コンテンツをトランスコーディングするために図３Ａにおける方法３００の動作３０６において使用されてよい。例において、インジケーションは、トランスコーディングされたコンテンツフレームを含み、それにより、トランスコーディングエンジンは、動作３５２において選択されたコンテンツフレームを再トランスコーディングする必要はない。方法３５０が単一のコンテンツフレームを選択及び処理するものとして説明されるが、他の例では、複数のコンテンツフレームが処理されてよいことが理解されるであろう。例えば、方法３５０は、一組のフレームのためのトランスコーディングモデルを決定してよく、その後、モデル選択プロセスは、同じ又は異なるトランスコーディングモデルを識別するために再び実行されてよい。そのような例では、インジケーションは、トランスコーディングモデルが（例えば、フレームの数、タイムスタンプに従って等で）使用されるべきであるコンテンツサブパートのインジケーションを含む。フローは、動作３６２において終了する。

【0087】

図４は、本実施形態のうちの１つ又は複数が実装され得る適した動作環境４００の一例を示している。これは、適した動作環境の単に１つの例であり、使用又は機能の範囲に関していかなる限定も提案することを意図されていない。使用に適し得る他の周知のコンピューティングシステム、環境、及び／又は構成は、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、ハンドヘルド又はラップトップデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースシステム、スマートフォン等のプログラマブルコンシューマエレクトロニクス、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、上記システム又はデバイスのうちの任意のものを含む分散コンピューティング環境等を含むが、これらに限定されない。

【0088】

その最も基本的な構成において、動作環境４００は、典型的には、少なくとも１つの処理ユニット４０２及びメモリ４０４を備えてよい。コンピューティングデバイスの厳密な構成及びタイプに依存して、メモリ４０４（とりわけ、ＡＰＩ、プログラム等、及び／又は本明細書において開示されるシステム及び方法を実装又は実行する他のコンポーネント又は命令等を記憶する）は、揮発性（ＲＡＭ等）、不揮発性（ＲＯＭ、フラッシュメモリ等のような）、又はこれら２つの何らかの組み合わせであってよい。この最も基本的な構成は、破線４０６によって図４において示されている。さらに、環境４００は、限定されないが磁気又は光学ディスク又はテープを含む記憶デバイス（取り外し可能４０８及び／又は取り外し不能４１０）を含んでもよい。同様に、環境４００は、キーボード、マウス、ペン、音声入力等のような入力デバイス４１４、及び／又は、ディスプレイ、スピーカ、プリンタ等のような出力デバイス４１６を有してもよい。ＬＡＮ、ＷＡＮ、ポイントツーポイント等のような１つ又は複数の通信接続４１２も環境に含まれてよい。

【0089】

動作環境４００は、少なくとも何らかの形態のコンピュータ可読媒体を含んでよい。コンピュータ可読媒体は、処理ユニット４０２、又は動作環境を含む他のデバイスによってアクセスされ得る任意の利用可能な媒体であってよい。例えば、コンピュータ可読媒体は、コンピュータ記憶媒体及び通信媒体を含んでよい。コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール又は他のデータ等の情報の記憶のための任意の方法又は技術において実装される、揮発性及び不揮発性、取り外し可能及び取り外し不能な媒体を含んでよい。コンピュータ記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ又は他のメモリ技術、ＣＤ－ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）又は他の光学ストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージ又は他の磁気記憶デバイス、又は、所望の情報を記憶するのに使用され得る他の任意の非一時的媒体を含んでよい。コンピュータ記憶媒体は、通信媒体を含まなくてよい。

【0090】

通信媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、又は、搬送波又は他の搬送メカニズム等の被変調データ信号における他のデータを具現化してよく、任意の情報伝達媒体を含む。「被変調データ信号」という用語は、信号において情報を符号化するように設定又は変更されたその特性のうちの１つ又は複数を有する信号を意味し得る。例えば、通信媒体は、有線ネットワーク又は直接有線接続等の有線媒体、及び音響、ＲＦ、赤外線及び他の無線媒体等の無線媒体を含んでよい。上記のうちの任意のものの組み合わせも、コンピュータ可読媒体の範囲内に含まれるべきである。

【0091】

動作環境４００は、１つ又は複数のリモートコンピュータへの論理接続を使用してネットワーク接続環境において動作する単一のコンピュータであってよい。リモートコンピュータは、パーソナルコンピュータ、サーバ、ルータ、ネットワークＰＣ、ピアデバイス又は他の一般的なネットワークノードであってよく、典型的には、上記で説明された要素の多く又は全て、並びにそのように言及されていない他のものを含む。論理接続は、利用可能な通信媒体によってサポートされる任意の方法を含んでよい。そのようなネットワーキング環境は、オフィス、企業全体のコンピュータネットワーク、イントラネット及びインターネットにおいてよく見られる。

【0092】

本明細書において説明される異なる態様は、本明細書において開示されたシステム及び方法を実装及び実行するために、ソフトウェア、ハードウェア、又はソフトウェア及びハードウェアの組み合わせを使用して利用されてよい。本開示全体を通して特定のデバイスが特定の機能を実行するものとして記載されているが、当業者であれば、これらのデバイスは例示の目的で提供され、本開示の範囲から逸脱することなく、本明細書において開示された機能を実行するために他のデバイスが利用されてよいことを認識するであろう。

【0093】

上記で言及されたように、複数のプログラムモジュール及びデータファイルがシステムメモリ４０４に記憶されてよい。処理ユニット４０２上で実行される間、プログラムモジュール（例えば、アプリケーション、入力／出力（Ｉ／Ｏ）管理、及び他のユーティリティ）は、限定されないが、例えば図２Ａ～図２Ｃ及び図３Ａ～図３Ｂにおいて示されている方法等の、本明細書において説明される動作方法のステージのうちの１つ又は複数を含むプロセスを実行してよい。

【0094】

さらに、本発明の例は、ディスクリート電子要素を含む電気回路、論理ゲートを含むパッケージ化された又は統合された電子チップ、マイクロプロセッサを利用する回路において、又は、電子要素又はマイクロプロセッサを含む単一のチップ上で、実践されてよい。例えば、本発明の例は、図４において示されたコンポーネントの各々又は多くが単一の集積回路上に統合され得るシステムオンチップ（ＳＯＣ）を介して実践されてよい。そのようなＳＯＣデバイスは、１つ又は複数の処理ユニット、グラフィックスユニット、通信ユニット、システム仮想化ユニット及び様々なアプリケーション機能を含んでよく、その全てが、単一の集積回路としてチップ基板上に統合（又は「バーン（ｂｕｒｎｅｄ）」）される。ＳＯＣを介して動作する場合、本明細書において説明される機能は、単一の集積回路（チップ）上で動作環境４００の他のコンポーネントと統合された特定用途向けロジックを介して動作されてよい。本開示の例は、例えば、限定されないが、機械、光学、流体、及び量子技術を含む、ＡＮＤ、ＯＲ，及びＮＯＴ等の論理演算を実行することが可能な他の技術を使用して実践されてもよい。加えて、本発明の例は、汎用コンピュータ内で、又は他の任意の回路又はシステムにおいて実践されてよい。

【0095】

本開示は、可能な実施形態のうちの一部のみが示された添付図面を参照して本技術の幾つかの態様を説明した。しかしながら、他の態様は、多くの異なる形式において具現化されてよく、本明細書において記載された実施形態に限定されるものと解釈されるべきはない。むしろ、これらの態様は、本開示が、徹底的かつ完全であり、当業者に可能な実施形態の範囲を完全に伝達するように提供された。

【0096】

本明細書において特定の態様が説明されたものの、技術の範囲はそれらの特定の実施形態に限定されない。当業者であれば、本技術の範囲及び趣旨内にある他の実施形態又は改善を認識するであろう。したがって、具体的な構造、動作、又は媒体は、例示的な実施形態としてのみ開示されている。本技術の範囲は、以下の特許請求の範囲及びその中の任意の均等物によって定義される。
［他の可能な項目］
［項目１］
システムであって：
少なくとも１つのプロセッサ；及び
前記少なくとも１つのプロセッサに動作可能に接続されているとともに、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記システムに、一組の動作を実行させる命令を記憶するメモリ
を備え、前記一組の動作は：
クライアントデバイスから、コンテンツ配信ネットワーク（ＣＤＮ）のコンテンツの要求を受信すること、ここで、前記コンテンツの要求は、前記コンテンツの解像度とは異なる要求解像度を示す要求されたフォーマットの情報を含む；
一組のトランスコーディングモデルから、前記コンテンツをトランスコーディングするためにトランスコーディングモデルを決定すること；
前記決定されたトランスコーディングモデルを使用して、前記コンテンツの少なくとも一部をトランスコーディングし、前記要求解像度を有するトランスコーディングされたコンテンツを生成すること；及び
前記コンテンツの要求に応答して、前記トランスコーディングされたコンテンツを前記クライアントデバイスに提供すること
を有する、システム。
［項目２］
前記トランスコーディングモデルを決定することは：
前記コンテンツからコンテンツフレームを選択すること；
前記コンテンツフレームをダウンスケーリングすること；
前記ダウンスケーリングされたコンテンツフレームを：
第１のトランスコーディングされたフレームを生成する第１のトランスコーディングモデル；及び
第２のトランスコーディングされたフレームを生成する第２のトランスコーディングモデル
を使用して処理すること；及び
前記トランスコーディングモデルを決定するために、前記コンテンツフレームに基づいて、前記第１のトランスコーディングされたフレーム及び前記第２のトランスコーディングされたフレームを評価すること、ここで、前記トランスコーディングモデルは、前記第１のトランスコーディングモデル又は前記第２のトランスコーディングモデルのいずれかである
を含む、項目１に記載のシステム。
［項目３］
前記トランスコーディングモデルを決定することは、前記コンテンツフレームのオブジェクトを認識することを更に含み；及び
前記第１のトランスコーディングされたフレーム及び前記第２のトランスコーディングされたフレームは、前記トランスコーディングモデルを決定するために前記コンテンツフレームの前記認識されたオブジェクトに少なくとも部分的に基づいて更に評価される、項目２に記載のシステム。
［項目４］
前記トランスコーディングモデルは、第１のトランスコーディングモデルであり；
前記コンテンツの前記少なくとも一部は、前記コンテンツの第１の部分であり；及び
前記一組の動作は：
一組のトランスコーディングモデルから、前記コンテンツをトランスコーディングするための第２のトランスコーディングモデルを決定すること；及び
前記決定されたトランスコーディングモデルを使用して、前記コンテンツの第２の部分をトランスコーディングし、前記要求解像度を有する前記トランスコーディングされたコンテンツを更に生成すること
を更に有する、項目１に記載のシステム。
［項目５］
前記クライアントデバイスは、第１のクライアントデバイスであり；
前記コンテンツの要求は、コンテンツの第１の要求であり；及び
前記一組の動作は：
前記トランスコーディングされたコンテンツをデータストアに記憶すること；
第２のクライアントデバイスから、前記コンテンツの第２の要求を受信すること；及び
前記コンテンツの前記第２の要求に応答して、前記データストアから前記トランスコーディングされたコンテンツを提供すること
を更に有する、項目１に記載のシステム。
［項目６］
前記一組の動作は：
前記ＣＤＮのノードから、前記トランスコーディングされたコンテンツの要求を受信すること；及び
前記ＣＤＮの前記ノードに、前記トランスコーディングされたコンテンツを提供すること
を更に有する、項目１に記載のシステム。
［項目７］
前記要求されたフォーマットの情報は、オーディオの要求されたフォーマットの情報又はビデオの要求されたフォーマットの情報のうちの少なくとも１つを含む、項目１に記載のシステム。
［項目８］
トランスコーディングレシピを使用してコンテンツをトランスコーディングする方法であって：
コンテンツ配信ネットワーク（ＣＤＮ）のノードから、コンテンツ及び以下：
前記コンテンツの第１のサブパートのための第１のトランスコーディングモデル；及び
前記コンテンツの第２のサブパートのための第２のトランスコーディングモデル
を示すトランスコーディングレシピを受信する段階；
前記第１のトランスコーディングモデルを使用して、前記コンテンツの前記第１のサブパートをトランスコーディングし、第１のトランスコーディングされたサブパートを生成する段階；
前記第２のトランスコーディングモデルを使用して、前記コンテンツの前記第２のサブパートをトランスコーディングし、第２のトランスコーディングされたサブパートを生成する段階；及び
前記第１のトランスコーディングされたサブパート及び前記第２のトランスコーディングされたサブパートを含むトランスコーディングされたコンテンツをクライアントデバイスに提供する段階
を備える、方法。
［項目９］
前記クライアントデバイスから前記コンテンツの要求を受信する段階；
を更に備え、前記第１のサブパート及び前記第２のサブパートは、前記要求を受信することに少なくとも部分的に基づいてトランスコーディングされる、項目８に記載の方法。
［項目１０］
前記コンテンツの前記要求は、要求されたフォーマットの情報を含み；及び
前記トランスコーディングレシピは、前記要求されたフォーマットの情報に少なくとも部分的に基づいて決定される、項目９に記載の方法。
［項目１１］
前記クライアントデバイスは、第１のクライアントデバイスであり；
前記方法は：
前記トランスコーディングされたコンテンツをデータストアに記憶する段階；
第２のクライアントデバイスから、前記コンテンツの要求を受信する段階；及び
前記コンテンツの前記要求に応答して、前記データストアから前記トランスコーディングされたコンテンツを提供する段階
を更に備える、項目８に記載の方法。
［項目１２］
前記コンテンツの前記第１のサブパートは、前記コンテンツのビデオトラックであり；及び
前記コンテンツの前記第２のサブパートは、前記コンテンツのオーディオトラックである、項目８に記載の方法。
［項目１３］
前記ＣＤＮのノードから、前記トランスコーディングされたコンテンツの要求を受信する段階；及び
前記ＣＤＮの前記ノードに、前記トランスコーディングされたコンテンツを提供する段階
を更に備える、項目８に記載の方法。
［項目１４］
コンテンツプロバイダからのコンテンツをトランスコーディングする方法であって：
クライアントデバイスから、コンテンツ配信ネットワーク（ＣＤＮ）のコンテンツの要求を受信する段階、ここで、前記コンテンツの要求は、前記コンテンツの解像度とは異なる要求解像度を示す要求されたフォーマットの情報を含む；
一組のトランスコーディングモデルから、前記コンテンツをトランスコーディングするためにトランスコーディングモデルを決定する段階；
前記決定されたトランスコーディングモデルを使用して、前記コンテンツの少なくとも一部をトランスコーディングし、前記要求解像度を有するトランスコーディングされたコンテンツを生成する段階；及び
前記コンテンツの要求に応答して、前記トランスコーディングされたコンテンツを前記クライアントデバイスに提供する段階
を備える、方法。
［項目１５］
前記トランスコーディングモデルを決定する段階は：
前記コンテンツからコンテンツフレームを選択する段階；
前記コンテンツフレームをダウンスケーリングする段階；
前記ダウンスケーリングされたコンテンツフレームを：
第１のトランスコーディングされたフレームを生成する第１のトランスコーディングモデル；及び
第２のトランスコーディングされたフレームを生成する第２のトランスコーディングモデル
を使用して処理する段階；及び
前記トランスコーディングモデルを決定するために、前記コンテンツフレームに基づいて、前記第１のトランスコーディングされたフレーム及び前記第２のトランスコーディングされたフレームを評価する段階、ここで、前記トランスコーディングモデルは、前記第１のトランスコーディングモデル又は前記第２のトランスコーディングモデルのいずれかである
を有する、項目１４に記載の方法。
［項目１６］
前記トランスコーディングモデルを決定する段階は、前記コンテンツフレームのオブジェクトを認識する段階を更に有し；及び
前記第１のトランスコーディングされたフレーム及び前記第２のトランスコーディングされたフレームは、前記トランスコーディングモデルを決定するために前記コンテンツフレームの前記認識されたオブジェクトに少なくとも部分的に基づいて更に評価される、項目１５に記載の方法。
［項目１７］
前記トランスコーディングモデルは、第１のトランスコーディングモデルであり；
前記コンテンツの前記少なくとも一部は、前記コンテンツの第１の部分であり；及び
前記方法は：
一組のトランスコーディングモデルから、前記コンテンツをトランスコーディングするための第２のトランスコーディングモデルを決定する段階；及び
前記決定されたトランスコーディングモデルを使用して、前記コンテンツの第２の部分をトランスコーディングし、前記要求解像度を有する前記トランスコーディングされたコンテンツを更に生成する段階
を更に備える、項目１４に記載の方法。
［項目１８］
前記クライアントデバイスは、第１のクライアントデバイスであり；
前記コンテンツの要求は、コンテンツの第１の要求であり；及び
前記方法は：
前記トランスコーディングされたコンテンツをデータストアに記憶する段階；
第２のクライアントデバイスから、前記コンテンツの第２の要求を受信する段階；及び
前記コンテンツの前記第２の要求に応答して、前記データストアから前記トランスコーディングされたコンテンツを提供する段階
を更に備える、項目１４に記載の方法。
［項目１９］
前記ＣＤＮのノードから、前記トランスコーディングされたコンテンツの要求を受信する段階；及び
前記ＣＤＮの前記ノードに、前記トランスコーディングされたコンテンツを提供する段階
を更に備える、項目１４に記載の方法。
［項目２０］
前記要求されたフォーマットの情報は、オーディオの要求されたフォーマットの情報又はビデオの要求されたフォーマットの情報のうちの少なくとも１つを含む、項目１４に記載の方法。
［項目２１］
システムであって：
少なくとも１つのプロセッサ；及び
前記少なくとも１つのプロセッサに動作可能に接続されているとともに、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記システムに、一組の動作を実行させる命令を記憶するメモリ
を備え、前記一組の動作は：
コンテンツソースから、コンテンツのインジケーションを受信すること；
前記コンテンツをデータストアに記憶すること；
前記コンテンツに基づいてコンテンツハッシュを生成すること；
前記コンテンツハッシュを、分散台帳におけるコンテンツレコードとして記憶すること；
クライアントデバイスから、前記コンテンツの要求を受信すること；及び
前記要求に応答して、前記データストアから前記コンテンツの少なくとも一部を提供すること
を有する、システム。
［項目２２］
前記一組の動作は：
前記コンテンツに関連付けられたスマートコントラクトを生成すること、ここで、前記スマートコントラクトは、トリガに関連付けられている；
前記クライアントデバイスからの前記コンテンツの前記要求に基づいて前記トリガを識別すること；及び
前記トリガを識別することに応答して、前記スマートコントラクトを実行して、前記分散台帳において新たなレコードを生成すること
を更に有する、項目２１に記載のシステム。
［項目２３］
前記一組の動作は：
前記分散台帳を処理して、少なくとも前記新たなレコードを識別すること；及び
前記新たなレコードに少なくとも部分的に基づいて、前記コンテンツに関連付けられた会計インジケーションを生成すること；及び
前記会計インジケーションを前記コンテンツソースに提供すること
を更に有する、項目２２に記載のシステム。
［項目２４］
前記コンテンツハッシュは、第１のコンテンツハッシュであり、前記一組の動作は：
前記クライアントデバイスから、第２のコンテンツハッシュを含むバリデーション要求を受信すること；
前記第１のコンテンツハッシュが前記第２のコンテンツハッシュと一致する場合に前記コンテンツがバリデートされると決定すること；及び
前記バリデーション要求に応答して、前記コンテンツがバリデートされているというインジケーションを提供すること
を更に有する、項目２１に記載のシステム。
［項目２５］
前記コンテンツのインジケーションは、前記コンテンツに関連付けられたメタデータを更に含み；及び
前記メタデータは、前記コンテンツハッシュを生成するのに使用されない、項目２１に記載のシステム。
［項目２６］
前記メタデータの少なくとも一部は、前記コンテンツレコードに記憶される、項目２５に記載のシステム。
［項目２７］
前記メタデータの少なくとも一部は、メタデータレポジトリに記憶され、前記コンテンツハッシュに関連付けられている、項目２５に記載のシステム。
［項目２８］
コンテンツ配信ネットワーク（ＣＤＮ）のコンテンツのためのスマートコントラクトを生成する方法であって：
コンテンツソースから、コンテンツのインジケーションを受信する段階；
前記コンテンツに関連付けられたスマートコントラクトを生成する段階、ここで、前記スマートコントラクトは、トリガに関連付けられている；
前記スマートコントラクトを分散台帳に記憶する段階；
クライアントデバイスから、前記コンテンツの要求を受信する段階；
前記クライアントデバイスからの前記コンテンツの前記要求に基づいて前記トリガを識別する段階；
前記トリガを識別することに応答して、前記スマートコントラクトを実行して、前記分散台帳における新たなレコードを生成する段階；及び
前記要求に応答して、前記コンテンツの少なくとも一部を提供する段階
を備える、方法。
［項目２９］
前記分散台帳を処理して、少なくとも前記新たなレコードを識別する段階；及び
前記新たなレコードに少なくとも部分的に基づいて、前記コンテンツに関連付けられた会計インジケーションを生成する段階；及び
前記会計インジケーションを前記コンテンツソースに提供する段階
を更に備える、項目２８に記載の方法。
［項目３０］
前記コンテンツに基づいてコンテンツハッシュを生成する段階；
前記コンテンツハッシュを、前記分散台帳におけるコンテンツレコードとして記憶する段階
を更に備える、項目２８に記載の方法。
［項目３１］
前記コンテンツハッシュは、第１のコンテンツハッシュであり、前記方法は：
前記クライアントデバイスから、第２のコンテンツハッシュを含むバリデーション要求を受信する段階；
前記第１のコンテンツハッシュが前記第２のコンテンツハッシュと一致する場合に前記コンテンツがバリデートされると決定する段階；及び
前記バリデーション要求に応答して、前記コンテンツがバリデートされているというインジケーションを提供する段階
を更に備える、項目３０に記載の方法。
［項目３２］
前記コンテンツのインジケーションは、前記コンテンツに関連付けられたメタデータを更に含み；及び
前記メタデータは、前記コンテンツハッシュを生成するのに使用されない、項目３０に記載の方法。
［項目３３］
前記コンテンツは、前記コンテンツソースからのストリーミングコンテンツのサブパートである、項目２８に記載の方法。
［項目３４］
コンテンツ配信ネットワーク（ＣＤＮ）にコンテンツを追加する方法であって：
コンテンツソースから、コンテンツのインジケーションを受信する段階；
前記コンテンツをデータストアに記憶する段階；
前記コンテンツに基づいてコンテンツハッシュを生成する段階；
前記コンテンツハッシュを、分散台帳におけるコンテンツレコードとして記憶する段階；
クライアントデバイスから、前記コンテンツの要求を受信する段階；及び
前記要求に応答して、前記データストアからの前記コンテンツの少なくとも一部を提供する段階
を備える、方法。
［項目３５］
前記コンテンツに関連付けられたスマートコントラクトを生成する段階、ここで、前記スマートコントラクトは、トリガに関連付けられている；
前記クライアントデバイスからの前記コンテンツの前記要求に基づいて前記トリガを識別する段階；及び
前記トリガを識別することに応答して、前記スマートコントラクトを実行して、前記分散台帳において新たなレコードを生成する段階
を更に備える、項目３４に記載の方法。
［項目３６］
前記分散台帳を処理して、少なくとも前記新たなレコードを識別する段階；及び
前記新たなレコードに少なくとも部分的に基づいて、前記コンテンツに関連付けられた会計インジケーションを生成する段階；及び
前記会計インジケーションを前記コンテンツソースに提供する段階
を更に備える、項目３５に記載の方法。
［項目３７］
前記コンテンツハッシュは、第１のコンテンツハッシュであり、前記方法は：
前記クライアントデバイスから、第２のコンテンツハッシュを含むバリデーション要求を受信する段階；
前記第１のコンテンツハッシュが前記第２のコンテンツハッシュと一致する場合に前記コンテンツがバリデートされると決定する段階；及び
前記バリデーション要求に応答して、前記コンテンツがバリデートされているというインジケーションを提供する段階
を更に備える、項目３４に記載の方法。
［項目３８］
前記コンテンツのインジケーションは、前記コンテンツに関連付けられたメタデータを更に含み；及び
前記メタデータは、前記コンテンツハッシュを生成するのに使用されない、項目３４に記載の方法。
［項目３９］
前記メタデータの少なくとも一部は、前記コンテンツレコードに記憶される、項目３８に記載の方法。
［項目４０］
前記メタデータの少なくとも一部は、メタデータレポジトリに記憶され、前記コンテンツハッシュに関連付けられている、項目３８に記載の方法。

【図1A】

【図1B】

【図1C】

【図2A】

【図2B】

【図2C】

【図3A】

【図3B】

【図4】

【国際調査報告】