VoIP丢包处理技术的研究进展

阐述了VoIP丢包的主要原因,并介绍了当前常用的解决丢包问题的相关技术。其中,丢包处理技术是用来恢复或隐藏当发生丢包时所造成的损失的相关技术,包括丢包隐藏和丢包恢复;而抗丢包技术的目的是避免网络拥塞,减少丢包率。另外,还给出了VoIP当前的研究现状,论述了其发展趋势。

VoIP中一种信包丢失隐藏算法

为减轻基于IP语音(VoIP)网络中因信包丢失而造成的语音失真,提出一种基于双边线性预测和基音调整的信包丢失隐藏算法。该方法利用丢失信包的前一信包或邻接信包(在后一信包可获得的情况下)预测丢失的信包。线性加权经过基音调整后的双边线性预测样点以获得最终的重建信号。重建信号在相位连续性上表现更加合理。经过ITU-T P.862协议推荐的PESQ算法测试证明,该算法重建语音信号的质量有了较为明显的改善。

一种CVSD丢包隐藏方法

CVSD语音编码算法具有抗比特错误能力强的优点,但对于无线分组网络环境下出现的丢包,算法性能急剧下降。为了提高CVSD编码器的抗丢包能力,在解码端嵌入丢包隐藏算法,采用自适应线性预测恢复CVSD解码器的状态,应用同步叠加时长调整技术重建当前丢失的语音包,提出了一种适用于CVSD的丢包隐藏算法。语音测试结果表明,与现有的算法相比,该算法的抗丢包能力更强。

H.264/AVC网络视频的丢包失真评估

针对新一代压缩编码标准H.264/AVC所使用的新编码技术在网络传输时误码对视频质量的影响,提出一种无参考的H.264/AVC网络视频的丢包失真评估方法.首先对信道误码引起的视频失真进行了分析,然后确定H.264/AVC编码新特性对空时域误码传播及误码掩盖的影响,进而提出一种无参考的H.264/AVC网络视频的丢包失真评估方法.该方法计算复杂度低,适合对实时传输的视频进行质量监控.实验结果表明,使用该方法得到视频序列的MSE(mean square error)与使用全参考视频质量评估方法得到视频序列的MSE具有很好的一致性,相关性超过0.85.

基于双边线性预测的信包丢失隐藏算法

本文提出了一种基于双边线性预测的信包丢失隐藏算法。该方法利用丢失信包的前一信包或邻接信包(在后一信包可获得的情况下)预测丢失信包。线性加权双边线性预测的样点获得最终的重建信号。使用重叠相加和幅度调整操作平滑重建信号和真实信号之间的边界。经过非正式试听和ITU-T P.862协议所推荐的PESQ算法测试,本文建议算法的重建语音信号质量,与其他四种流行重建算法相比有了较为明显的改善。

一种语音信号重建算法

为了减轻因信包丢失而造成的语音失真,提出了一种基于双边线性预测的信包丢失隐藏算法。这种方法利用丢失信包的前一信包或邻接信包(在后一信包可获得的情况下)预测丢失信包,通过线性加权双边线性预测的样点获得最终的重建信号,使用重叠相加和幅度调整操作平滑重建信号和真实信号之间的边界。经过非正式试听和ITU-T P.862协议所推荐的PESQ算法测试,该算法的重建语音信号质量与其他四种流行重建算法相比,有了较为明显的改善。

基于交互式抗误码技术的H.263编解码器

目前,在IP分组网中进行视频图像的传输正被日益广泛地应用。但是,由于IP分组网固有的特点IP分组包丢失的现象不可避免并极大地影响了视频传输的服务质量。本文通过对一种使用连续更新来阻止差错传播（RESCU）的交互式抗误码技术进行改进,实现了一种新的交互式抗误码方法。同时,我们根据这种方法实现了一种具有良好差错恢复能力的H.263编解码器,从而改善了因分组包丢失对视频传输质量带来的影响。

基于古典音乐的Internet分组差错隐藏方案

常规的Internet分组差错采用错包丢弃或邻包重复,对注重实时性的VoIP是简洁而有效的。作为无噪音的注重乐感和旋律的古典音乐,则更注重人耳对音乐的个体感知。文中给出了Internet流媒体服务器传输古典音乐场景,提出一种新的分组丢失隐藏(PEC)方案,不仅解决单个分组丢失恢复,还解决带音符起点的分组丢失及两个以上连续分组丢失恢复。发端部分采用K-Means算法对音乐信号分簇,结合音符起点位置信息生成发送者报告以TCP信道先导可靠传输;收端部分中对4种分组差错可能利用发送者报告进行信号重构。专业音乐人士的聆听评估测试验证了文中PEC方案较常规具有更高的MOS分及乐感体验。

一种提高工业以太网通信可靠性的方法

为了保持PLC与嵌入式系统之间基于工业以太网系统的稳定性,设计一种基于心跳信号的工业以太网可靠性检测算法,并将其应用于PLC与嵌入式装置构建的自动化工业以太网中.通过这种方法在网络节点间传递包含心跳信号的报文,判断PLC与嵌入式系统在通信时是否存在数据报文丢失现象,并采取相应的措施,减少两者之间的丢包率提高工业以太网间服务和通信的可用性和可靠性;同时,还有效地降低了网络中单主站多从站工作模式下PLC的网络负担.

可分级视频编码差错控制技术综述

H.264/AVC视频压缩标准相比于H.263和MPEG-4,H.264,其压缩性能提高了近一倍,但H.264/AVC局限于传统的单层编码模式,即便在编解码两端添加差错控制措施,仍不足以达到在高丢包率信道下流畅清晰观看视频的要求。分析了SVC(可分级视频编码)在高丢包率信道下的容错性,较为详细地介绍了目前SVC中提出的一些容错编码以及差错掩盖的方法,并介绍了SVC差错控制技术的发展。

VoIP中丢包隐藏技术研究

由于在“尽力型通信”中不可避免的传输错误(如丢包和时延),VoIP的语音质量会潜在地降低。在许多端对端VoIP系统中,语音的服务质量(QoS)很大部分地取决于丢包率和接收端的丢包隐藏算法(PLC)。文中论述了丢包的原因,对当前普遍采用的几种丢包隐藏技术进行了初步分析并进行了比较。

基于PAOLA的丢包补偿算法

VoIP的语音质量受到丢包、延时、时延抖动等因素影响。为提高语音质量,需要进行丢包补偿处理,如采用WSOLA算法。首先介绍了WSOLA算法的原理,然后提出了用PAOLA对其进行优化的方法,最后对恢复语音质量进行了比较。

一种基于VoIP的改进WSOLA丢包隐藏算法

丢包现象严重影响VoIP的通话语音质量。WSOLA(Waveform Similarity Based Overlap-Add)算法是一种基于接收端的丢包隐藏方法,可以较好地提高语音质量。在介绍WSOLA算法原理的基础上,针对该算法中计算互相关系数所需计算量较大,会增加过多计算延时的问题,提出一种互相关系数计算的改进方法。最后通过仿真对重建语音信号质量进行了对比。

丢帧隐藏算法及其DSP实现

介绍了ITU推荐的G.711丢帧隐藏算法的原理,然后阐述了在TMS320C55x芯片上如何实现和优化其定点算法。

基于G.722.1的分布式语音编码

在语音通信网络中,为获得良好的语音通信质量,抗丢包技术不可或缺。为此,本文基于ITU G.722.1语音编码器,提出一种分布式语音编码方法。该方法在G.722.1编码器的基础上,构建一个互补编码器;然后在编码端,对同一帧语音分别用G.722.1编码器和其互补编码器进行语音编码,并发送编码结果;在解码端,在接收到其中任一语音码流时,用G.722.1解码器进行解码,其语音质量不低于G.722.1编码器的解码结果,而在接收到两个语音码流时,用G.722.1解码器先分别对两个语音码流进行解码,然后对解码结果进行联合处理,其最终的语音质量有明显提升,即有一定编码增益。仿真实验结果表明,本文分布式语音编码方法的抗丢包效果明显,相对于原始编解码器其语音质量进一步提升。

iLBC语音编解码器的性能分析及应用

研究了iLBC语音编解码器的工作原理,全面分析了iLBC的技术优势,提出并分析了语音质量、丢包处理能力等衡量语音编解码器的性能指标,通过实验仿真给出了这些指标的实验结果。最后提出和实现了将iLBC语音编解码器应用于软电话中的具体方案。实践证明iLBC较G.729a有更好的语音质量。

一种基于G.711包丢失隐藏改进算法的研究

对一种改进的高性能包丢失隐藏算法进行了分析。此算法以G.711脉冲编码调制为基础,建立一种新型线性预测模型,并通过仿真得出此改进算法对VoIP语音丢失包能起到比较好的恢复效果。

基于瞬时相位差和深度学习的丢包隐藏方法

实时IP语音通信在数据包会丢失的情况下,语音质量会受到严重影响。为了恢复传输过程中丢失的语音信息,本文提出了一种基于瞬时相位差(Instantaneous Phase Deviation,IPD)和深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)的丢包隐藏(Packet Loss Concealment,PLC)方法。在训练阶段,将语音的对数功率谱(Log Power Spectrum,LPS)和IPD作为训练DNN的输入特征,以学习从接收包到丢失包的映射关系;在重构阶段,将丢包前接收到的语音包送入训练好的DNN中,恢复出丢失包的语音。实验结果表明,在不同丢包率下,所提方法的性能优于传统的基于LPS和DNN的PLC方法。

基于SELP声码器的连续丢包隐藏算法

针对在连续丢包情况下声码器合成语音质量较差的问题,提出了一种特征参数的分模式线性预测技术。该方法利用参数的短时相关性,以子带清浊音参数为模式信息,计算各特征参数在不同模式下的预测系数,并根据获得的分模式预测系数用上一个正确接收帧的特征参数预测当前丢失帧的参数,最后用恢复的参数重建丢失语音帧。测试结果表明：当丢包长度的范围在75-200 ms时,与传统的抗丢包处理算法相比,该方法能够将合成语音的平均意见得分（mean opinion score,MOS）提高0.03左右。

基于HMM的移动音频编码丢帧隐藏方法

针对恶劣移动音频传输环境下突发连续大量丢帧问题,本文提出一种基于HMM的丢帧隐藏方法,通过分析语音信号在更大范围的上下文关系的统计学变化来选择合适的丢帧隐藏策略。当包丢失时,基于HMM的恢复方法使用状态和密度函数信息,计算丢失帧参数的估计值。实验结果表明:提出的方法相比AVS-P10标准的语音编码器原有方法,客观语音测试PESQ平均分提高约0.33分,主观语音测试CMOS平均分能够提高约0.05分。