严重的呼叫质量和性能管理问题会影响VoIP (Voice over IP)系统的运作.网络管理员等人需要理解基本的呼叫质量测量技术才能很好地监测.管理和诊断在VoIP中出现的这些问题.本文介绍了常用的几种呼叫质量测量方法,联系实际对这些方法进行了解释,并描述了VoIP网络服务中的用户可接受的话音质量.VoIP呼叫质量会受噪声.畸变.信号幅度过高或过低.回声.通话间隙和许多其他问题的影响. 在测量呼叫质量时,需要研究三类基本的服务质量: 1. 收听质量--指用户对呼叫过程中所听到的声音质量的评价.

最近研究如何通过android评估通话质量,希望获取的参数有:(1)接通时长 (2)掉话次数 (3)语音是否清晰,以下将给出接通时长和掉话次数的详细定义: 接通时长:通话一方开始拨号到另一方开始振铃的时间: 掉话次数:非人为的通话异常中断的次数: 现状:目前android尚未开放通话状态的所有API,只能通过接收广播获取三种状态即IDLE, Ringing, Offhook. 思路:(1)通过服务器对android终端记录的时间综合分析,接通时间=A的振铃时刻-B的拨号时刻: (2)判断通话中断

SipAnalysis.exe使用python开发,通过抓取网卡通信包进行质量分析:1) 分析VOIP通话的发起方.挂机方及对应时间点2) 分析通话使用的媒体信息(方向.载荷.切换时间)3) 分析通话语音质量(丢包率 .抖动.延时等)* 涉及python模块:pypcap,dpkt 使用说明:1) 解压附件:SipCapDist.zip2) 双击:SipAnalysis.exe3) 选择需要监控的网卡4) 输入pcap 过滤表规则(直接回车默认 udp)5) 日志滚动显示正在进行的通话6) 通话

日常音视频开会中我们或多或少会遭遇这些场景:"喂喂喂,可以听到我说话吗?我听你的声音断断续续的","咦,我怎么可以听到回声?","太吵啦,我听不清楚你在说啥" 等等.这些语音质量问题影响音视频开会体验,如若是重要的会议,那足够让人 "恼羞成怒".那么如何有效的减少这些问题发生呢?本系列文章就将为大家分享阿里云视频云在保障 RTC 语音质量方面的测试经验. 作者|柯淮 审校|泰一 背景介绍 音频质量是指正常网络下的听觉质量和音频

python实现六大分群质量评估指标(兰德系数.互信息.轮廓系数) 1 R语言中的分群质量--轮廓系数 因为先前惯用R语言,那么来看看R语言中的分群质量评估,节选自笔记︱多种常见聚类模型以及分群质量评估(聚类注意事项.使用技巧): 没有固定标准,一般会3-10分群.或者用一些指标评价,然后交叉验证不同群的分群指标. 一般的指标:轮廓系数silhouette(-1,1之间,值越大,聚类效果越好)(fpc包),兰德指数rand:R语言中有一个包用30种方法来评价不同类的方法(NbClust),但是速

术语"编解码器 Coder/Decoder"是压缩器/解压缩器或编码器/解码器一词的缩写.顾名思义,编码可使视频文件变小以进行存储,然后在需要再次使用时将压缩后的数据转换成可用的图像. 视频质量评价(VQA)是以人眼的主观质量评估结果为依据,使用算法模型对失真视频进行评估. 传 统的评估方法难以做到主观评价结果与客观评价结果相一致.基于深度学习的视频质量评价方法无需加入 手工特征,通过模型自主学习即可进行评估,对视频质量的监控和评价有重要意义 计算机视觉的数据集开源下载 https:/

目录 文章目录 目录 问题描述 Rally 简介 应用场景 应用案例 Rally 安装 Rally 使用 Rally 架构 Rally Plugin 分析与实现 程序入口 执行 rally task start 的 UML 最后 问题描述 需求实现 Rally 扩展插件的缘起是因为希望通过 Rally 来自动化测试 Octavia 项目的稳定性以及评估大规模 LB 工作负载对自身云平台的性能影响,所以下述的内容主要记录了在 Rally(stable/0.12)Benchmark Engine/T

URL: https://github.com/Netflix/vmaf libvmaf Obtain the VMAF (Video Multi-Method Assessment Fusion) score between two input videos. The obtained VMAF score is printed through the logging system. It requires Netflix's vmaf library (libvmaf) as a pre-r

以上模型,暂且称之为W-P2P吧.

VMAF 方法: 基本想法: 面对不同特征的源内容.失真类型,以及扭曲程度,每个基本指标各有优劣.通过使用机器学习算法(支持向量机(Support Vector Machine,SVM)回归因子)将基本指标“融合”为一个最终指标,可以为每个基本指标分配一定的权重,这样最终得到的指标就可以保留每个基本指标的所有优势,借此可得出更精确的最终分数.我们还使用主观实验中获得的意见分数对这个机器学习模型进行训练和测试. VMAF可在支持向量机(SVM)回归因子中使用下列基本指标进行融合: 1.视觉信息保真

信噪比(SNR) 有用信号功率与噪声功率的比(此处功率为平均功率),也等于幅度比的平方 $$SNR(dB)=10\log_{10}\frac{\sum_{n=0}^{N-1}s^2(n)}{\sum_{n=0}^{N-1}d^2(n)}=10*\log_{10}(\frac{P_{signal}}{P_{noise}})=20*log_{10}(\frac{A_{signal}}{A_{noise}})$$ $$SNR(dB)=10\log_{10}\frac{\sum_{n=0}^{N-1}s

NetEQ使得WebRTC语音引擎能够快速且高解析度地适应不断变化的网络环境,确保了音质优美且缓冲延迟最小,其集成了自适应抖动控制以及丢包隐藏算法. WebRTC和NetEQ概述 WebRTC WebRTC (Web Real-Time Communications) 是一项实时通讯技术,它允许网络应用或者站点,在不借助中间媒介的情况下,建立浏览器之间点对点(Peer-to-Peer)的连接,实现视频流和(或)音频流或者其他任意数据的传输.WebRTC包含的这些标准使用户在无需安装任何插件或者第

CRUSE: Convolutional Recurrent U-net for Speech Enhancement 本文是关于TOWARDS EFFICIENT MODELS FOR REAL-TIME DEEP NOISE SUPPRESSION的介绍,作者是Microsoft Research的Sebastian Braun等.相关工作的上下文可以参看博文 概述 本文设计的是基于深度学习的语音增强模型,工作的贡献点有二: 基于深度学习语音增强模型在实录数据的性能 一套用于语音增强的数据增

做音频软件开发10+年,包括语音通信.语音识别.音乐播放等,大部分时间在做语音通信.做语音通信中又大部分时间在做VoIP语音处理.语音通信是全双工的,既要把自己的语音发送出去让对方听到,又要接收对方的语音让自己听到.发送又可叫做上行或者TX,接收又可叫做下行或者RX.之前写了好多关于VoIP语音处理方面的文章,本文想结合框图对相关知识做一个梳理.先综述发送和接收方向的处理,再具体到每个知识点上.讲到某个知识点,如曾经写过相关的文章,就给出链接,如没有写过,等以后写到时再补上链接.由于一些知识点在

原文:基于Asterisk的VoIP开发指南--(1)实现基本呼叫功能 说明: 1．本文档探讨基于Asterisk如何实现VoIP的一些基本功能,包括基本呼叫功能的方案选取.主叫号码透传.如何编写Asterisk AGI程序.Radius认证计费模块等. 2．本文档VoIP软终端使用X-Lite,其它终端均可以接入测试. 3．文章内容仅供参考,转载请注明出处.   1 VoIP系统相关协议和标准 由于I P电话技术标准的开发涉及多个领域,因此,VOIP系统要想实现这些IP电话之间的通信,则必须提

本文首发在云+社区,未经许可,不得转载. 云+导语:4月21日,腾讯云+社区在京举办"'音'你而来,'视'而可见--音视频技术开发实战沙龙",腾讯音视频实验室高级工程师张轲围绕网络传输方面讲解了<腾讯云H5语音通信QoE优化>,包含腾讯云H5解决方案,音频QOS优化整体框架及优化技术,和运营方法几个方面.QOS优化包含带宽估计拥塞控制.抗丢包技术.延时.抗抖动技术四个领域.张珂重点分享了WebRTC与WebRTC之间,tbs与WebRTC之间,tbs与natvie之间互通所

ITU-R BT.1788建议书 对多媒体应用中视频质量的主观评估方法 (ITU‑R 102/6号研究课题) (2007年) 范围 数字广播系统允许提供多媒体和数据广播应用,包括视频.音频.静态图像.文本和图表.本建议书规定评估多媒体应用视频质量的非交互式主观评估方法. 国际电联无线电通信全会, 考虑到 a)        许多国家正在引入数字广播系统: b)        利用数字广播系统,已经引入或计划引入包括视频.音频.静态图像.文本.图表等的多媒体和数据广播服务: c)        多

转:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MTA3OTIwMw==&mid=401344844&idx=1&sn=497b351f524af77586943a357fff52ac&pass_ticket=CTp4f2hDiw%2F2GvtcPyZV8XBwxwKDPkIaCDcD9fy6SCwXvu7IiT7XIH8eRPnztU42 VoLTE就像一位优雅的败家姑娘,千呼万唤使出来!难免有人会在VoLTE与VoIP之间打量对比.关于两者

VOIP Bandwidth consumption naturally depends on the codec used.  VOIP消耗的带宽一般取决于所使用的语音编码. When calculating bandwidth, one can't assume that every channel is used all the time. Normal conversation includes a lot of silence, which often means no packets

转:http://www.qbiao.com/16776.html 这个问题要从移动核心网的角度来理解.我们平时说的WCDMA.TD-SCDMA.TD-LTE其实通常指空口技术,即从手机到基站的通信技术.而移动通信的核心控制部分,则由核心网完成——如何在两个基站间建立起语音连接?何时给拨号方返回嘟嘟的线音?何时给接收方发出振铃?如何判断一个用户是否开通了呼叫转移业务,如何实现?如何建立从手机到因特网服务器的数据连接?如何判断用户是3G用户还是LTE用户? 这些都是由移动核心网完成的. 下面来说移