用户体验质量视角下的端到端语音质量异常检测系统

用户体验质量(QoE)的模型与评价方法综述随着互联网和信息技术的飞速发展，用户体验质量(QoE)日益成为评估产品和服务质量的重要指标。

在竞争激烈的市场环境中，提供卓越的用户体验将成为企业赢得用户和提升竞争力的关键。

因此，研究用户体验质量的模型和评价方法对于企业的成功至关重要。

一、用户体验质量模型用户体验质量模型是对用户体验进行描述、评估和解释的框架。

以下将介绍几种常见的用户体验质量模型。

1. 声学模型声学模型主要关注音频和声音方面的用户体验。

该模型通过衡量音频的清晰度、音量、噪音等指标来评估用户体验。

2. 视觉模型视觉模型主要关注视频和图像方面的用户体验。

该模型通过衡量分辨率、亮度、对比度等指标来评估用户体验。

3. 交互模型交互模型主要关注用户与产品或服务之间的互动过程。

该模型通过衡量响应时间、操作方便性、界面设计等指标来评估用户体验。

4. 情感模型情感模型主要关注用户情感、情绪和满意度对用户体验的影响。

该模型通过衡量用户的情感表达、情绪反应和满意度来评估用户体验。

5. 综合模型综合模型将以上多个方面的指标综合考虑，以综合评估用户体验。

该模型综合考虑声学、视觉、交互和情感等因素，能够更全面地评估用户体验。

二、用户体验质量评价方法用户体验质量评价方法是对用户体验质量进行量化和评估的方法。

以下将介绍几种常见的用户体验质量评价方法。

1. 主观评价方法主观评价方法通过收集用户的主观感受和意见来评估用户体验质量。

最常用的主观评价方法是用户调查和用户反馈。

用户调查可以通过问卷、访谈等方式收集用户意见，用户反馈可以通过用户在使用过程中的评论和建议来获取。

主观评价方法能够更直接地了解用户的真实感受和需求，但受到个体主观因素的影响。

2. 客观评价方法客观评价方法通过使用仪器和设备来进行量化评估。

例如，声音和图像的质量可以通过音频和视频质量分析仪器进行测量和评估。

客观评价方法具有客观性强、结果可重复等优点，但可能无法准确反映用户的主观感受。

通话质量评估与异常检测功能随着通信技术的快速发展，通话质量评估与异常检测功能在日常生活和商业活动中具有重要意义。

本文将讨论通话质量评估与异常检测功能的相关内容，包括其定义、应用、技术原理和实施方法。

一、定义通话质量评估与异常检测功能是指通过分析通话过程中的各种指标和数据，对通话质量进行评估和异常检测的技术和方法。

它主要关注通话的语音质量、通话延迟、丢包率、抖动等指标，并通过比较实际通话质量与理想通话质量之间的差异，判断通话是否存在异常情况。

二、应用通话质量评估与异常检测功能广泛应用于各种通信场景，包括语音通话、视频通话、实时会议等。

在商业活动中，它对于电信运营商、企业电话系统、呼叫中心等具有重要意义，可以提供通话质量的监控和改进，确保用户获得稳定、高质量的通信服务。

三、技术原理通话质量评估与异常检测功能的实现涉及多种技术和方法，下面将介绍一些常用的技术原理：1. 语音质量评估算法：通过对通话中的语音信号进行特征提取和分析，使用主观评估和客观评估的方法，计算出通话质量的评分。

常用的客观评估算法包括PESQ、POLQA等。

2. 通话延迟测量：通过测量信号从发送端到接收端的传输延迟，包括编码延迟、传输延迟和解码延迟，判断通话是否存在延迟异常。

3. 丢包率检测：通过分析通话中收到的数据包，计算出丢包率，并判断其是否超过阈值。

常用的算法包括平均丢包率算法、动态丢包率算法等。

4. 抖动检测：通过计算通话中各个数据包的到达时间之间的差异，判断通话是否存在抖动。

常用的算法包括平均抖动算法、最大抖动算法等。

四、实施方法通话质量评估与异常检测功能的实施需要如下几个步骤：1. 数据采集：通过合适的方式收集通话过程中的各种指标和数据，包括语音信号、延迟、丢包率和抖动等。

可以使用专门的设备或者通信软件进行数据采集。

2. 数据预处理：对采集到的数据进行清洗和预处理，去除噪声、冗余数据等，并进行特征提取，为后续的评估和检测做准备。

VoLTE语音质量的端到端在线评估方法
黄昭文
【期刊名称】《移动通信》
【年(卷),期】2018(042)003
【摘要】VoLTE业务正式商用以来,研究如何有效评估其语音质量已成为重要课题.通过对VoLTE语音质量评估方法的研究,指出现有语音评估方法在效率、准确性方面所存在的问题,提出了结合信令、业务特征进行VoLTE语音质量在线评估与定位问题的方法(EVQ),并通过实际应用验证了该方法的准确性和有效性.
【总页数】5页(P33-37)
【作者】黄昭文
【作者单位】中国移动通信集团广东有限公司,广东广州 510000
【正文语种】中文
【中图分类】TN929.5
【相关文献】
1.VoLTE端到端语音质量评估及优化研究 [J], 陈森;金岩华
2.VoLTE端到端客户感知评估方法的研究 [J], 黄昭文
3.用户体验质量视角下的端到端语音质量异常检测系统 [J], 陈磊;鲍蓉;王平;赵海峰;卑璐璐
4.浅谈VoLTE端到端客户感知评估方法 [J], 张荣芝
5.一种基于路由集的VoLTE端到端语音质量问题分段定界定位方法的实现 [J], 郑银云
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语音质量自动评估系统的设计与实现的开题报告一、研究背景及意义语音质量自动评估系统在现实生活中具有广泛应用，如电话语音质量监测、在线教育语音识别、语音助理质量监测等。

传统的语音质量评估方式通常需要人工参与，成本高、效率低且结果有主观性。

因此，设计一种能够自动评估语音质量的系统对于提高工作效率、减少人力成本、提高客户满意度具有重要意义。

二、研究目标本文旨在研究语音质量自动评估系统的设计及实现方法，主要包括以下内容：1. 分析语音质量评估的相关概念和评估方法，明确评估指标的依据。

2. 通过对现有语音质量评估系统的研究，总结其优缺点并提出改进方案。

3. 设计一种能够自动评估语音质量的系统，探索系统架构和算法的设计。

4. 实现语音质量自动评估系统，验证系统可行性。

三、研究内容1.语音质量评估相关概念的分析语音信号的评估可以从音质、语义等多个维度进行，本研究将重点分析语音音质指标的评估，如信噪比、时延、抖动、噪声等指标的原理、计算方法、适用范围等。

2.现有语音质量评估系统的研究目前已有不少语音质量评估系统，如MOS评测法、PEAQ、POLQA 等，分析其优缺点并结合实际应用场景提出改进方案。

3.系统设计根据语音质量评估系统的要求，设计相应的硬件架构和软件算法，以达到快速准确地评估语音信号的目的。

其中，硬件架构包括信号采集设备、信号处理设备等；软件算法包括特征提取、分类算法等。

4.系统实现基于已有的开源工具和语音数据集，实现语音质量自动评估系统并进行测试，验证系统可行性。

同时，通过实验结果分析系统的性能指标，如准确度、召回率等，并找出优化的方法。

四、研究计划时间节点 | 计划内容-------- | -------2021.10-2021.11 | 研究语音质量评估相关概念，明确评估指标的依据2021.11-2021.12 | 分析现有语音质量评估系统的优缺点并提出改进方案2022.01-2022.03 | 系统架构与算法设计与实现2022.04-2022.05 | 系统性能测试，结果分析2022.06-2022.07 | 论文撰写与答辩准备五、论文结构1.绪论1.1 研究背景及意义1.2 研究内容1.3 国内外研究现状2.语音质量评估相关概念2.1 语音质量评估指标2.2 评估方法3.现有语音质量评估系统的研究3.1 MOS评测法3.2 PEAQ3.3 POLQA3.4 其他语音质量评估系统4.语音质量自动评估系统设计4.1 设计目标与要求4.2 系统架构设计4.3 算法设计5.语音质量自动评估系统实现5.1 数据采集与预处理5.2 特征提取5.3 分类算法实现5.4 系统测试与结果分析6.结论与展望6.1 结论6.2 展望参考文献。

基于语音分析的智能质检系统设计作者：王颖李承桓来源：《中国新通信》2021年第12期【摘要】文章主要分析了电力客服系统的质检现状，在此基础上讲解了语音分析技术和智能质检系统，最后探讨了智能质检系统的效益，望可以为有关人员提供一定的参考和帮助。

【关键字】电力客服语音分析智能质检服务质量引言：电力行业在国民经济发展中占据着重要地位，加强供电服务建设，直接关系着供电企业的形象和客户服务体验，作为与客户直接交流的服务窗口，电力客服的服务质量十分重要，但当前服务热线质检的范围及精准度存在很大的局限性，为此文章对如何有效解决其中存在问题展开了研究和分析。

一、业务质检存在的问题传统业务质检采用人工抽检方式，质检覆盖率较低且无法准确定位问题工单。

人工听录音的质检方式，需要长时间集中精力，听取大量的无效信息，人工成本高，效率低，工作强度大。

同时大量未质检的工单中的有效内容如客户诉求信息、服务信息等未能得到充分挖掘利用。

二、语音分析通过语音识别、语音活动检测和逻辑分析，将非线性语音片段转换为线性指示器，以实现知识挖掘和大量记录文件和音频文件的快速检索，检测重要语音节点，提取关键段落并结合语音检测，结合空间因素分析，可以有效地识别和区分语音中的各种声音，例如客户与客服的语音、噪音、静音，并标记这些声音因素的位置。

2.2语音增强由于录音环境、录音设备、扬声器等因素的影响，会出现通话质量问题，例如音量小、背景噪音高、客服和客户音量不对称。

为更好地理解通话内容，需要使用噪声抑制和音量调节来提取真正的原始声音。

目前，低信噪比或低能量噪声的语音增强方法可以大大降低背景噪声，改善语音质量。

质量系统采用的方法是基于谱减法、卡尔曼滤波和信号处理技术子空间组合，针对各种方法的优缺点，提出了规则融合方法用于提高语音的增强和鲁棒性。

2.3场景分割話者分离技术可以自动分离通话记录中的客户语音和客服语音，有效语音挖掘是一个重要的支撑技术应用程序，场景分割技术是非双通道录音条件下呼叫中心语音挖掘不可缺少的技术条件。

语音质检方案一、引言随着移动互联网和人工智能技术的飞速发展，语音交互成为越来越普遍的人机交互方式。

语音助手、语音搜索、语音客服等应用场景不断涌现，使得语音数据的处理和分析变得尤为重要。

其中，语音质检作为语音数据处理的关键环节，对于提升语音交互的体验和保证语音服务的质量具有举足轻重的地位。

本文将重点探讨语音质检的方案设计。

二、语音质检概述语音质检，全称为语音质量检测，主要是对语音交互过程进行质量评估和监控，以保障语音服务的质量。

语音质检的目标是发现并纠正语音交互中的问题，包括语音清晰度、识别准确率、语义理解程度等方面。

通过语音质检，可以有效地提高语音交互的准确性和流畅性，提升用户体验。

三、语音质检方案设计1. 语料库建设：首先需要收集不同场景、不同情感的语音数据，并建立相应的语料库。

语料库应该覆盖各种可能的语音交互场景，以便为后续的质检算法提供充足的训练数据。

同时，需要对语料库进行分类标注，以供训练和使用。

2. 算法模型选择：选择适合语音质检的算法模型是至关重要的。

常见的算法模型包括基于规则的方法、基于统计的方法和基于深度学习的方法等。

其中，基于深度学习的方法由于其强大的特征提取能力和灵活性，在语音质检中表现出了显著的优势。

例如，可以使用长短时记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）或Transformer等深度学习模型进行语音质量检测。

3. 模型训练：使用标注好的语料库对算法模型进行训练，以使其能够自动识别和评估语音质量。

在模型训练过程中，需要不断调整和优化模型的参数，以提高模型的准确性和鲁棒性。

可以使用交叉验证、网格搜索等技术来优化模型参数。

4. 模型评估：在模型训练完成后，需要对模型进行评估，以确定其性能表现。

常见的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。

同时，也可以使用一些外部测试集对模型进行测试，以进一步验证模型的性能。

5. 实施部署：最后，将训练好的模型部署到实际环境中，进行实时语音质量检测。

思博伦LTE端到端业务质量测试解决方案
赵隽琪
【期刊名称】《电信网技术》
【年(卷),期】2011(000)002
【摘要】移动通讯演进到LTE,要求端到端全IP传输,并在此基础上,对业务的支持从单一的话务业务扩展到包括数据、语音、视频等各种应用服务。

由于相对于有线网络,无线网络存在高时延、低带宽和不稳定等因素,所以在测试方面,除了进行
L2～L3性能测试以外,需要从用户体验角度出发,进行真实业务服务质量的验证。

思博伦通信赵隽琪所撰《思博伦LTE端到端业务质量测试解决方案》一文详细介绍了思博伦通信LTE端到端业务质量测试解决方案。

此方案可以从基本功能和性能,QoS能力,真实应用业务仿真和质量测试,现网应用场景测试等方面对LTE系统进行端到端的研发测试、选型验证和运维验证。

【总页数】4页(P70-73)
【作者】赵隽琪
【作者单位】思博伦通信
【正文语种】中文
【中图分类】TN929.533
【相关文献】
1.基于业务监测的TD-LTE网络端到端PTN速率测试解决方案 [J], 饶亮
2.VoLTE业务端到端服务质量指标及测试 [J], 许延;陈也乐
3.商用LTEA—GPSOTA测试解决方案思博伦与ETS—Lindgren [J],
4.安捷伦科技推出用于手机设计的DigRF V4端到端测量解决方案新的测试解决方案涵盖数字域和射频域,可加快LTE和WiMAX^(TM)无线设备的开发 [J],
5.思博伦发布全新D2D VoLTE及RCS测试解决方案 [J],
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