Рекомендация МСЭ-T P.565.1 основана на структуре МСЭ-T P.565. Она обеспечивает модель, которая выполняет прогнозирование влияния на качество речи транспортирования по протоколу Интернет (IP) и базового транспортирования, а также стандартизованного или предопределенного буфера дрожания на стороне конечного клиента; таким образом эта модель дает ориентированное на сеть представление о качестве речи услуг, предоставляемых по сетям подвижной связи с коммутацией пакетов. Результат выражается в форме средней экспертной оценки – объективного качества при прослушивании (MOS-LQO) при предположении, что передача в остальном является чистой, то есть отсутствуют фоновый шум, не совместимое со стандартным кодирование в передающем устройстве, автоматическая регулировка усиления, устройства улучшения качества голосового сигнала, транскодирование, мостовые соединения, зависимость от частоты, буфер дрожания (для мобильных вызовов по мультимедийным IP-подсистемам (IMS)) или декодирование, не совместимые со стандартными, дрейф тактовой частоты или любые иные ухудшения, вызываемые не транспортированием по IP и не базовым транспортированием.
Модель поддерживает сценарии использования и приложения, определенные в пересмотренной Рекомендации МСЭ-Т P.565 для мобильных вызовов IMS (VoLTE/VoNR с кодеками EVS, AMRWB) и OTT/WhatsApp. Кроме того, она соответствует минимальным требованиям к производительности для предоставленных тестовых векторов (см. Приложение D к МСЭ-T P.565), а также прошла независимую проверку на дополнительном неизвестном наборе данных, записанных в режиме реального времени (см. Приложение D к МСЭ-T P.565).
Модель позволяет проводить оценку влияния сети передачи на качество речи услуг по передаче голоса в среде подвижной связи с коммутацией пакетов. Кроме того, если данный предиктор используется вместе с анализом восприятия речи или показателями воспринимаемого качества речи, такими как описанные в [ITU-T P.863], возможно определить, находится ли источник проблем в пределах или за пределами транспортной сети, наблюдаемой предиктором
Ключевые слова
Прогнозирование качества речи, HD голоса, EVS, AMR/AMR-WB, FB, голос по OTT, подвижная голосовая связь на базе IMS, VoLTE, VoNR, OTT, машинное обучение (МО), интрузивный параметрический, общий клиент OTT. |
