近年来，随着互联网的技术的发展以及普及率的日益提高，诸如远程教育、视频会议等实时流媒体业务得到了迅速的发展。目前，互联网多数流媒体业务使用RTP协议传输多媒体数据流，用户需要安装客户端插件才能同其他用户进行交互。而当客户端出现问题时，用户需要将其卸载并重新安装。统计发现有相当数量的用户在第一次使用实时流媒体业务时，存在下载、安装、配置等各种问题，最后不得不放弃使用实时流媒体业务。而对于不同平台，还需要下载不同版本插件。为了提高交互效率以及减少开发成本，需要一种免安装、跨平台和易部署的方式使用实时流媒体业务。Flash Player为目前实现这种业务的主要方式。首先，Flash Player被预先安装在超过90%以上的个人电脑中，而且人们每天都在通过Flash Player接触网络视频、多媒体广告等Flash应用。其次，FlashPlayer具有强大的跨平台能力，从火狐、谷歌到IE，从Linux到Window全系列都能够很好的支持Flash Player。最后，Flash Player使用一种专门用于传输实时视音频等多媒体数据的传输协议RTMP，该协议通过将音频和视频分开传送，能够有效提高传输效率。传统上，利用服务质量（QoS）衡量用户对实时流媒体业务服务质量的认可程度。由于其主要通过丢包率、抖动、吞吐率等网络性能参数来对服务质量做出评价，忽略考虑了用户的主观感受，因此并不能通过服务质量反映用户对其的认可程度。基于以上问题，本文主要工作如下：（1）对RTMP协议进行研究，分析协议数据的基本结构以及交互过程，并依据协议规范实现可以接收RTMP直播流的客户端。根据实际项目需求，选取开源视频会议系统BigBlueButton作为项目的实时交互平台，增加共享白板功能和会议管理系统，以更好的满足实际需要。（2）本文引入一种新的服务质量评价方法：体验质量（QoE）。QoE是一种从用户角度对服务质量做出的评价，综合考虑了网络性能、用户心理、环境影响等方面，可以准确反映用户对服务质量的认可程度。由于实时流媒体在传输过程中受到编码压缩和网络性能等影响，研究基于编码压缩和网络参数的QoE评估方法。在分析QoE同编码压缩参数、网络参数关系的基础上，以RTMP实时视频流为研究对象，建立QoE同参数之间映射模型。通过模型仿真结果和实验结果的分析比较，验证本文提出的基于BP神经网络的实时流媒体QoE评价模型的准确性和有效性。