La Recomendación UIT-T P.565.1, que se basa en el marco de UIT-T P.565, se presenta un modelo de predicción de la calidad de voz basado en el aprendizaje automático, que predice la repercusión en la calidad de la voz del transporte con el protocolo Internet (IP) y del transporte subyacente, así como de una memoria intermedia de fluctuación de fase, normalizada o predefinida, en el cliente final; es decir, que ofrece una visión centrada en la red de la calidad de voz del servicio prestado por redes móviles con conmutación de paquetes. Esto se expresa con una nota media de opinión de la calidad de escucha objetiva (MOS-LQO) suponiendo una transmisión limpia sin ruido de fondo, codificación no ajustada a la norma en el dispositivo emisor, control de ganancia automático, dispositivos de mejora de la voz, transcodificación, puenteo, respuesta en frecuencia, memoria de fluctuación de fase (para las llamadas móviles de los sistemas de multimedios IP (IMS)) o descodificación no ajustadas a la norma, deriva de reloj o cualquier otra degradación no causada por el transporte IP y el transporte subyacente.
El modelo es compatible con los casos de uso y las aplicaciones definidas en la norma UIT-T P.565 revisada para las llamadas móviles IMS (VoLTE/VoNR con códecs EVS, AMRWB) y OTT/WhatsApp. Además, cumple los requisitos mínimos de rendimiento para los vectores de prueba proporcionados (véase UIT-T P.565, Anexo D) y también ha superado una validación independiente en un conjunto de datos adicionales desconocidos grabados en directo (véase UIT-T P.565, Anexo D).
El modelo permite evaluar la influencia de la red de transmisión en la calidad vocal de los servicios de voz móviles con conmutación de paquetes. Además, si este predictor se emplea con el análisis perceptivo del habla o con métricas de la calidad vocal percibida, como [UIT-T P.863], se puede identificar si el origen del problema reside dentro o fuera de la red de transporte a que se refiere el predictor.
Palabras clave
Predicción de la calidad vocal, voz HD, EVS, AMR/AMR-WB, FB, voz OTT, voz móvil IMS, VoLTE, VoNR, OTT, aprendizaje automático (ML), paramétrico intrusivo, cliente OTT genérico. |
