一种基于用户感知的移动语音质量评价模型

一种基于用户感知的移动语音质量评价模型

张瑞

中国移动通信集团广东有限公司网络管理中心广东广州510623

摘要：传统的以KPI指标为核心的移动网络语音质量评价方法存在诸多不足，本文基于ITU-E800的QoE理论，建立了基于用户感知的移动语音性能评估模型，并在实际应用中取得了投诉量下降和用户感知提升的良好效果。

关键词：语音性能评价用户感知

AMobileVoiceQualityEvaluationModelBasedonUserPerception

ZHANGRui

（NetworkManagementCenterofChinaMobileCommunicationsGroupGuangdongCo.，Ltd.，Guangzhou510623，China）

[Abstract]TraditionalmobilenetworkvoicequalityassessmentmethodbasedKPIsystem，howerver，therearesomeflaws.BasedonITU-E800'sQOEandMobilevoicequalitymonitoringmodel，thispaperintroducedamobilevoicequalityevaluationmodebasedonuserperception.Accordingly，PracticalapplicationofthissysteminGuangdongMobilehasmadeacomplaintdeclineandenhancetheuserperceptionofgoodresults.

[Keywords]speechperformanceevaluationuserperception

1引言

随着通信技术的发展，移动通信网络已经进入2G/3G/4G多网并存的阶段，网络质量评估及优化的难度和复杂度更高。

传统的网络质量评估方法是以网元为单位，通过KPI指标体系来反映整个网络的运行质量。但从实际应用情况看，即使网络各项KPI指标都非常高的情况下，仍然存在用户感知问题。另外，传统的语音评价体系缺失对影响话音质量的单、回、串、杂等疑难问题的监测手段，缺乏端到端拉通表征业务的统计手段。另外，传统的DT/CQT（路测/拨打质量测试）方法可以反映主要被测区域（通常是主干道和热点区域）的网络情况，但做不到实时监测，也难以反映全网实际情况。

基于此，本文从主叫感知出发，克服语音业务性能评估重指标轻感知的先天不足，基于ITU-E800的QOE理论，提出一种新的语音感知质量评估模型。

2一种语音感知质量评估模型

该模型基于信令监测系统提供的信令数据，在定义三类语音KQI业务指标基础上，以四维感知评分法为核心，通过数据特征分析、数据清洗、四维感知评分、低感知定界定位四步实现对移动语音质量打分和问题定位。

四维感知评分包含四部分：网络是否接通、接通时延、感知掉话、振铃掉话和挂断后二次重拨。其中接通时延和挂断后二次重拨两个指标参照线性公式来计算，其他指标有固定得分。

感知评分包含四部分：网络是否接通、接通时延、感知掉话、振铃掉话和挂断后二次重拨。其中接通时延和挂断后二次重拨两个指标参照线性公式来计算，其他指标有固定得分。

2G语音CDR评分=λ1*MO是否网络接通+λ2*MO接通时延点数*MO是否网络接通+MO应答*（λ3*是否2G感知掉话无线*是否2G感知掉话非无线+λ4*MO应答挂断后是否小于15s内重呼）+MO不应答*（λ5*是否2G振铃掉话无线*是否2G振铃掉话非无线）

3G语音CDR评分=λ1*MO是否网络接通+λ2*MO接通时延点数*MO是否网络接通+MO应答*（λ3*是否3G感知掉+λ4*MO应答挂断后是否小于15s内重呼）+MO不应答*（λ5*是否3G振铃掉话）。

（1）时延指标计算公式

（1）

min=8s，max=15s，目前时延部分满分为10分，公式中100和30分别对应10分和3分。

（2）数据清洗后进行二次拨号判断，A/B用户通话正常应答，通话时长大于0s，挂机后T2=60s内，A/B用户间又再次发起呼叫，不论是否接通和不论主被叫，均视为二次拨号。

二次拨号权值定义：在二次拨号的呼叫中，对A/B用户间再次发起呼叫的时间和原呼叫的时间差值t进行归一化计算。

A（t，T1，T2）=（2）

其中T1=20，该时段内都判为二次拨号；T2=60，该时段外都判为非二次拨号，T1和T2之间则线性分摊。

MVQ平台能够快速定位影响客户感知的主要环节和原因，支撑针对性的质量优化。从QoE->KQI->KPI自上而下进行分析，识别业务质量，找到网络指标与业务质量的关系，提升客户感知。

3模型应用与效果

基于以上模型，建立语音性能管理系统（MVQ）系统，该系统目前已在中国移动广东公司投入使用，实现语音性能的智能分析。从应用情况看，MVQ系统感知评分数据能够反映语音用户实际感知。

选取CDR评分小区70分的小区和每日语音投诉量进行比较，两者变化趋势匹配率平均值达到了70%左右。数据表明MVQ系统的CDR评分能够有效反映用户实际感知水平。

和传统的语音业务性能评估体系相比，能够显著增加“话音质量”的全面监测能力。该模型方法和系统平台开展了全省推广应用，取得了语音类投诉量明显下降的成效，全省基础通信类投诉量下降了13.48%。

4结束语

本文分析了传统KPI指标体系评价方法的不足，并根据ITU-E800的QoE理论，建立了一套基于用户感知的语音业务质量评估模型，从实际应用情况来看，取得了投诉量下降和用户感知提升的良好成效。

参考文献：

[1]胡兵，荣东方.移动通信网络语音质量评定指标MOS提升的探索与实践[J].广西通信技术，2012（3）：36-38.

[2]张伟伟.通信系统中语音质量评价的研究[D].北京：北京邮电大学，2014.

[3]徐功文，谢华成，张志军，等.IP语音业务在仿真环境中的实施与性能测试[J].计算机工程与设计，2011（11）：3660-3663.

[4]张健明，杨大成.移动通信网络中的IP电话语音质量的仿真方法[J].系统仿真学报，2006（9）：2559-2562.

[5]郑清，杨震.用于分布式识别的语音参数的提取和性能分析[J].南京邮电学院学报，2003（2）：31-34.

[6]张科娜，王万良，姚信威，等.IEEE802.11e无线局域网语音性能分析模型[J].小型微型计算机系统，2012（9）：2033-2037.

[7]王荣娟.语音质量评估及其优化策略[J].移动通信，2009（20）：79-81.

[8]郝益勇.提升移动网络用户体验质量的理论与方法研究[D].北京：北京邮电大学，2012.

[9]刘伟海.基于用户感知的端到端语音质量监测系统研究[D].兰州：兰州大学，2012.

[10]姜阳.GSM网络语音质量MOS提升策略研究[D].长春：吉林大学，2014.

作者简介：张瑞：硕士毕业于西安电子科技大学，现任职于中国移动通信集团广东有限公司网络管理中心核心网络维护室，主要研究方向为核心网络（CS/EPC/IMS）维护和VoLTE商用。