В Рекомендации МСЭ-T P.565 представлена структура, образующая модель прогнозирования качества на базе машинного обучения, 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. Модели, образуемые данной структурой, используют информацию о временной структуре эталонного сигнала, для того чтобы определить значимость отдельных участков битового потока для качества речи. Эти модели не выполняют какой-либо анализ на основе восприятия записанного речевого сигнала.
В данной структуре определены три модуля, необходимые для разработки показателей такого типа: модуль генератора баз данных, модуль машинного обучения и модуль валидации для обученной модели. Наряду с этим описаны контент и свойства баз данных, используемые алгоритмом машинного обучения. Данная структура обеспечивает также широкий набор тестовых векторов в форме файлов шаблонов ошибки (дрожание и потеря пакетов) для обучения и валидации. В настоящей Рекомендации определены минимальные требуемые рабочие характеристики, а также условия и требования для независимой дополнительной валидации моделей, разработанных на основе данной структуры. В настоящей Рекомендации указаны также требования, касающиеся реализации.
Модели, разработанные на основе данной структуры, позволяют проводить оценку влияния сети передачи на качество речи услуг по передаче голоса в среде подвижной связи с коммутацией пакетов и, следовательно, обеспечивают операторов и регуляторные органы средством оперативного и простого мониторинга тенденций изменения качества речи/рейтингового тестирования качества речи, а также поиска и устранения неисправностей. Кроме того, если соответствующие данной структуре предикторы используются вместе с показателями воспринимаемого качества речи, такими как описанные в МСЭ-T P.863, возможно определить, находится ли источник проблем в пределах или за пределами транспортной сети, наблюдаемой предиктором, соответствующим настоящей структуре.
Следовательно, может быть проведен более детальный анализ ситуации, а также поиск и устранения менее очевидных ухудшений, таких, например, как происходящие за пределами транспортной сети (например, обусловленные автоматической регулировкой усиления, устройствами улучшения качества голосового сигнала, транскодированием или аналоговой обработкой).
В настоящую Рекомендацию включены электронные прилагаемые документы, содержащие подробное описание общих файлов дрожания и эталонные речевые образцы (см. Приложение D). |
