5GVoNR语音质量MOS值优化分析与研究

针对5G网络优化工作中出现的新空口承载语音(Voice over New Radio,VoNR)用户感知差的问题,探讨平均意见评分(Mean Opinion Score,MOS)值影响因素与分析流程,对后续出现的此类问题提供分析思路及具体解决方案。通过对网络现有参数和物理参数的核查,修改网络异常参数,以射频优化为基础、以参数优化为辅助,达到快速提升5G VoNR语音用户使用感知的目的。通过采用相应的网络优化手段,有效提升5G网络VoNR接通率,降低5G网络VoNR掉话率。

基于ResNet-TSM和BiGRU网络的移动视频感知质量评价模型

考虑到卡顿、质量切换、内容特征等因素对用户体验质量的影响都会直接体现在客户端的失真视频里,提出了一种客户端的移动视频感知质量评价模型。该模型无须对每种影响因素均进行表征和度量,而是基于深度特征提取+回归的思路,直接建立失真视频与平均意见分数之间的映射模型。首先,构建了ResNet-TSM网络结构,提取失真视频片段的深度时空特征;为了避免维度灾难,采用LargeVis算法对提取的深度特征进行降维,同时提升特征的表达与区分能力。然后,采用双向门控循环单元网络对视频的长时间依赖关系进行建模,得到各视频片段的打分,再利用时间平均池化方法将各片段分数进行聚合,得到整个视频的打分结果。在WaterlooSQoE-Ⅲ和LIVE-NFLX-Ⅱ数据集上的实验结果表明,提出的模型可以获得更高的预测精度。

汉语语音合成系统评测中MOS和PC评估方法的比较

采用主观印象评测(MOS)和成对比较评测(PC)两种方法对已有的四个汉语语音合成系统进行了评测。17名普通话讲的很好的大学三年级学生参加了评测,其中男同学10名,女同学7名。在MOS中,文章从系统的整体印象、努力程度、理解程度、语速、发音(重音、停顿)及悦耳程度6个方面进行了评测。评测结果显示:听音的努力程度与系统的整体印象相关性最大,对系统整体印象的影响最大,其次是声音的悦耳程度。评测比较结果显示,PC测试同MOS测试具有很好的一致性,对于没有专家参与的评测中,PC方法更简单易用。

基于MOS的图像质量评估系统

图像质量评估在图像处理技术的发展中起着关键的作用。针对当前图像质量主观评估过程中存在的操作复杂度高、执行效率低以及容易掺杂特定偏好等问题,研究并设计了一款图像质量评估系统。该系统通过隐藏待评估样本的标签和次序,从而消除了测评者可能存在的特定偏好。采用评估给分双确认的策略,并基于平均意见得分(Mean Opinion Score,MOS)对测评结果进行整理和分析,保证了主观评估的可靠性和执行效率。对现有的直线段检测算法进行评估,验证了系统的有效性。

全参考图像质量指标评价分析

图像是人类从外界获取信息的重要来源,通过客观的图像质量评价,能帮助人们在浏览图像时关注高质量的图像,提升感观体验。因此,如何对大量的图像质量进行客观而有效的评价,已成为图像信息处理领域的研究热点之一。根据对参考图像(即无失真的原始图像)的依赖程度,客观图像评价方法可分为全参考图像质量评价、部分参考图像质量评价和无参考图像质量评价。针对全参考图像质量评价方法进行分析,比较了常见的4种全参考图像质量评价指标,验证了这些评价指标分数与主观视觉评估相一致。

一种新的用于语音主观质量评价的谱失真参数

该文分析和讨论了各种语音主观质量评价的客观方法,提出了一种考虑了人耳的屏蔽效应,且正比于人耳听觉的Bark域谱失真参数PBSD(Perception-based Bark Spectral Distortion),用来映射语音的主观MOS分值。实验表明,基于该参数及其主客观映射关系,所得到的各类语音编译码系统的主观MOS预测分,平均和最大预测偏差均较小。论文最后利用PBSD参数代替MSE参数,设计的语音编码系统,改善了解码语音的主观听觉质量。

基于加权巴克谱失真的语音质量客观评价算法

提出了一种基于加权巴克谱失真(W BSD)的语音质量客观评价算法。鉴于不同巴克带谱失真对语音质量的影响程度不同,该算法提出在巴克域中对不同巴克带谱失真进行加权来求失真语音的客观失真测度。并且通过分析改进型巴克谱失真测度(M BSD)中15个巴克带失真与平均意见分(M O S)间的相关度,提出了一组以相关系数幂次方为权重的有效巴克谱失真权重矢量。实验结果表明:与M BSD算法相比,W BSD在算法复杂度没有明显增加的情况下与M O S的相关度提高了3%。

图像质量的HVS评价方法

在充分分析人类视觉系统(HVS)的亮度、纹理、边缘等特性,并给出相应的视觉特性计算模型后,提出一种结合HVS特性的加权峰值信噪比计算方法。实验结果表明该模型计算出的HVS值能充分反映人类视觉系统的屏蔽特性;该图像质量评价方法的评价结果与主观评价结果相一致,效果优于传统图像质量评价方法。

基于小波第二级系数误差的图像质量评价模型

图像质量研究的目标是设计客观评价算法,它与主观评价有很强的相关性.本文根据人眼对图像高低频失真的敏感度不同,采用不同方法分别计算图像高频和低频失真量,然后将两种失真量直接相乘得到客观评价值.实验结果表明,这种客观评价模型能够一致评价各种失真类型、各种失真强度的图像质量,与LIVE图库上差异主观评价分(DMOS)的线性相关性优于PSNR、LMSE和SSIM算法.

一种基于HVS的图像质量评价方法

通过充分分析人类视觉系统(HVS)的亮度、纹理、边缘等特性,给出相应的视觉特性计算模型,在此基础上提出一种结合HVS特性的加权峰值信噪比计算方法。实验结果表明该模型计算出的HVS值能充分反映人类视觉系统的屏蔽特性;图像质量评价方法的评价结果与主观评价结果相一致,效果优于传统图像质量评价方法。

移动互联网下视频时延的用户体验质量研究

随着移动互联网的发展,移动视频业务的迅速爆发,良好的用户体验质量(QoE)成为运营商挽留用户的关键因素。从用户体验角度,建立不同时延下移动视频业务的评价量化标准。通过情景实验模拟的方法,以平均主观意见分(meanopinionscore,MOS)量表建立用户视频体验质量的实数映射关系。针对用户对视频观看时延的有效反应进行分级研究,得到以下结果:单次和多次的初始缓冲时延和卡顿时延对用户观看移动视频的影响并建立用户体验质量评价等级。在短视频中出现单次时延在4s以上,用户会出现负面情绪;在相同延迟时长下,单次的初始缓冲时延的用户体验质量略优于卡顿时延;对于在一定播放时长的移动视频业务中出现多次卡顿,卡顿时延短但是间隔频繁的体验质量比卡顿时延长但是间隔时间长的体验质量要更差。

RASTA滤波在语音通信质量客观评价中应用的研究

介绍了在语音通信质量客观评价中使用RASTA(RelAtiveSpecTrA)滤波的研究结果。通过分别将RASTA滤波与感知线性预测 (PLP ,Perceptually Linear Prediction)方法和美倒谱 (MFCC ,Mel Frequency Cepstral Coefficient)方法相结合对通过短波或超短波信道的男女生文件进行拟合研究 ,均取得了比较好的效果。与PLP方法结合关系数提高了 12 % ,与MFCC方法结合相关系数提高了4 %。说明RASTA滤波对信道噪声的低频成分中人耳听不到的部分进行过滤的方法在语音通信质量客观评价中是有效的。

载波聚合下基于QoE的资源调度算法

针对未来网络中的载波聚合技术,进行资源调度算法的研究。以用户体验质量(QoE)为优化目标,提出以用户平均意见得分(MOS)的增量效用为依据,确定用户时频资源分配的优先级。通过搭建效用函数等式,设计一种基于MOS增量效用的资源调度算法,在满足用户QoS速率需求的情况下,最大化系统整体QoE。在OpenairInterface (OAI)平台下实现载波聚合功能后进行的仿真结果表明,该系统整体QoE及吞吐量有明显提升。

一种改进的语音质量客观评价参数

分析了目前各种语音质量的客观评价方法,提出了一种改进的基于动态分帧技术并与MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient)参数结合的谱失真参数MDCD(Mean Dynamic Melcepstrum Dis-tance)来映射主观语音的MOS分。实验表明,采用新参数的主客观曲线拟合效果优于传统参数CD(Cepstrum Distance)。文中最后用MDCD参数来重新评价某些信息隐藏算法的透明性。

图像质量评估模型的仿真研究

研究了图像质量评估精度问题。针对图像采集,压缩传输中出现的畸变,在视觉上的感受特征不清,导致了图像效果差,难以识别图像特征。提出了一种全新的针对JPEG编码压缩并利用基于局部特征和分割的无参照模型图像质量评价模型,给出了对训练和测试样本集设置分割阈值的新方法。首先通过粒子群优化算法(PSO)方法对图像进行分割,然后针对不同区域,计算不同特征值,最后依据特征值计算整幅图像所对应的质量评估值。方法具有效率高,适用图像广的特性。实验显示改进方法所获得的图像质量评估值更接近人眼视觉判断值,有效地提高了图像识别的精度和准确度。

一种语音通信干扰效果的客观评估方法

介绍一种语音通信干扰效果的客观评估方法,该方法利用基于人耳听觉特性的Bark谱失真测度与干扰效果MOS分相关联,得到主客观相关曲线。实验结果表明:该法具有较高的主、客观相关系数,在干扰环境下评估语音通信效果是可行的。

认知OFDMA混合网络模型中基于QoE的资源分配协议(英文)

提出了一种应用于基于正交频分多址接入(OFDMA)的认知网络模型中的资源分配协议,其认知网络采用了融合overlay和underlay的混合网络模型.在不影响主用户通信质量的前提下,overlay模型允许认知用户利用主用户未使用的空闲子信道;underlay模型允许认知用户和主用户共同占用子信道.该协议旨在最大化认知用户的体验质量(Qo E),动态地在overlay和underlay模型之间切换,并通过平均意见分数(MOS)函数进行量化,而非简单地满足各个用户在物理层和MAC层的限制条件.从对认知用户的文件传输和视频服务的仿真结果可看出,所提出的资源分配协议具有较高的频谱效率.

自适应视频流QoE评估研究

提出一种自适应视频流用户体验质量(QoE)评估方案。在该方案中,采用单刺激方法对不同码率切换幅度和码率切换频率的视频样本进行评估。在真实网络环境下,分析了初始缓冲下行速度和卡顿对自适应视频流QoE的影响。通过用户主观评估实验,建立了码率分布、码率切换频率、初始缓冲下行速度、卡顿和主观平均意见分(MOS)之间的关系,得到它们对自适应视频流QoE的影响程度。相比网络服务质量(QoS)参数,研究的影响因素更能反映自适应视频流用户主观感知体验,对自适应视频流算法的改进和QoE评估模型的建立有显著应用价值。

二维维纳滤波语音增强方法研究与实现

充分考虑语音的短时相关性和叠接帧的存在,实现了一种二维形式维纳滤波。采用多帧组合成块的结构进行二维加窗滤波,然后辅以局部平滑的技术,可以有效抑制噪声,并防止乐性噪声出现。在二维维纳滤波方法与一维维纳滤波的对比实验中,采用TIMIT语音数据库,加上指定信噪比的白噪声,实验结果表明前者不但在后者基础上又显著提高了信噪比客观参数,而且MOS主观得分提升了13.8%。

基于小波变换和压缩感知的语音信号压缩研究

对语音信号直接进行压缩感知处理,通常压缩的效率不高,针对此问题提出了一种基于压缩感知和小波变换的方法。首先用小波变换的方法对语音信号进行级数分解;然后采用压缩感知的方法对小波低频系数进行压缩,并丢弃高频系数,重构语音信号时高频系数用随机信号来取代。采用此种小波变换的方法与直接采用压缩感知的方法相比,前者的语音信号MOS值稍有降低,但压缩率比直接压缩感知的方法降低了一倍,说明此方法可大大提高压缩的效率。