解锁高品质音频体验:探索音频质量评估与测试的科学之道

一、引言

在数字化浪潮席卷的今天,音频质量直接影响着从VoIP通话、视频会议到智能音箱等应用的沉浸式体验。音频质量评估与测试,不仅是电信、广播和消费电子领域的技术基石,更是确保用户感知卓越的关键环节。主观方法如MOS评分直观反映人类听感,而客观方法如PESQ和E-model以高效算法驱动自动化测试,二者结合为行业提供了精准的质量评估方案。本文将深入解析音频质量评估的核心方法与测试实践,带您走进高品质音频的科学世界!

二、音频质量评估简介

语音质量评估就是通过人类或自动化的方法评价语音质量。在实践中,有很多主观和客观的方法评价语音质量。
(1)主观评价

主观评估通过人类听众直接评分,反映真实听觉体验。常见方法包括:

 MOS(Mean Opinion Score,平均意见得分):

MOS值作为一种主观测试方法,将用户接听和感知语音质量的行为进行调研和量化,由不同的调查用户分别对原始标准语音和经过无线网传播后的衰退声音进行主观感受对比,评出MOS分值。国际电信联盟(International Telecommunication Union,ITU)将MOS评测规范化为ITU-T P.800,其中绝对等级评分(Absolute Category Rating,ACR)应用最为广泛,ACR的详细评估标准如下表所示。

 CMOS(Comparative Mean Opinion Score)和ABX Test:

CMOS比较处理前后音频,评估处理(如噪声抑制)对质量的影响。ABX Test用于比较两段音频(A为参考,B为处理后,X随机选择),听众判断X与A/B的相似性,适合算法对比。

主观评估直观,但耗时且受听众主观性、环境噪声影响,适合关键场景验证或客观方法校准。
(2)客观评价

客观评估通过算法预测质量,分为有参考(Intrusive)和无参考(Non-Intrusive)两大类,效率高但需与主观结果校准。MOS值是广泛认同的语音质量评估标准,无论主观评价或者客观评价采用何种方法最终所有测量结果都需要对应到MOS值。

有参考客观评价

需要原始音频信号作为参考,常见方法包括:PESQ(Perceptual Evaluation of Speech Quality,基于ITU-T P.862标准)、POLQA(Perceptual Objective Listening Quality Analysis,ITU-T P.863标准),STOI(Short-Time Objective Intelligibility,用于评估语音可懂度,基于信号处理算法)和BSSEval(用于盲源分离场景,评估分离音频的质量)。

作为使用最为广泛使用的PESQ是评价音频质量的常用方法,基于ITU-T P.862标准(2001年发布),为全参考(Full-Reference)算法,需原始信号和测试信号进行比较。
工作原理:

·将参考信号(原始语音)和测试信号(经过网络传输的语音)进行时间对齐,补偿网络延迟和抖动。

·使用感知模型将信号从时间-幅度域转换为频率-响度域,模拟人类听觉。

·计算两信号的感知差异,输出Objective Difference Grade(ODG),范围0(无损害)到-4(严重损害)。

·通过ITU-T P.862.1映射为MOS-LQO(Listening Quality Objective),范围1(差)到5(优秀)。

无参考客观评价

无需原始音频,适合实时场景,常见方法包括:ITU-T P.563(基于信号,用于单端语音质量评估)、ANIQUE+(基于听觉模型,预测单端语音质量)和E-Model(ITU-T G.107,基于传输规划模型).

E-Model是国际电信联盟电信标准化部门(ITU-T)在G.107推荐中定义的计算模型,主要用于传输规划。它预测电话通话的感知质量,特别适用于评估VoIP网络中的语音质量。

工作原理:

E-Model算法主要通过三个网络参数计算出MOS值,Latency、Jitter以及Packet loss。

(1)Latency:依赖于RTCP中的SR和RR报文

RTT = T1 - T0 - (t1 - t0)

RTT = receive time ntp - send time ntp - delay_since last srt

(2)Jitter

抖动的定义是信号在某特定时刻相对于其理想时间位置上的短期偏离。在网络传输中,数据包可能会经过不同的路由链路,当时的网络或拥塞或空闲,最终到达目的地时,与预期会有所偏差。通过

数据包的到达情况,我们可以反过来估测网络的状态变化,用来对发送端进行指导。抖动的计算只依赖RTP packet。

(3)Packet Loss:根据RTP报文中的Sequence Number计算丢包率。

Packet Loss = (Expected RTP Packet Number - RIP Received Packet Number) / Expected RTP Packet Numnber

三、信而泰音频质量评估测试方案

在音频质量测试中,通常使用SIP(Session Initiation Protocol)和RTP(Real-time Transport Protocol)流量来模拟和评估实时语音通信。SIP作为信令协议,负责建立、修改和终止会话,通过与SDP(会话描述协议)配合,协商媒体参数(如RTP端口和编码格式)。RTP则负责传输音频数据,基于UDP协议提供低延迟传输,通过时间戳和序列号确保数据同步和顺序,RTCP(实时传输控制协议)辅助监控传输质量(如丢包率、抖动)。信而泰VoIP测试方案以DarPeng2000E测试设备为核心,模拟企业IP电话通过CE路由器接入WAN云,再经PE路由器连接VoIP网络/SIP服务器与远程IP电话的通信场景,通过生成SIP和RTP流量,并结合标准化算法(如PESQ、E-Model)分析音频质量,延迟,抖动和丢包等指标,确保测试结果符合ITU-T标准(如P.862),从而为客户提供可靠的语音通信优化支持,帮助客户识别潜在问题并提供针对性地优化建议,确保语音通信系统的高质量和稳定性,适用于企业部署优化、运营商网络验证及网络质量测试,帮助识别瓶颈并提供针对性改进建议。

信而泰VoIP测试方案应用场景

1.在音频质量测试中,用户可以通过信而泰自主研发的应用与安全仿真平台ALPS,直接调用内置的SIP+RTP音频流模板,快速生成标准化的语音通信流量,用于呼叫建立、媒体传输等全流程测试。同时,系统也支持用户自定义构建SIP信令和RTP媒体流,以模拟真实业务中的各种语音场景。

2.在测试过程中,用户可以灵活选择音频输入方式,既可以使用系统默认提供的标准语音样本文件进行测试,也支持上传真实的业务音频文件,以更贴近实际应用场景。默认音频文件便于快速开展基准测试,而真实音频文件则有助于验证在具体语音内容和编码格式下的传输质量。

3.关键网络性能指标统计,如丢包率、时延和抖动,全面评估语音质量的稳定性与清晰度。同时,结合ITU-T推荐的E-Model算法计算R-Factor和MOS值,以及PESQ算法的MOS评分,兼顾客观建模与主观听感模拟。多维度的质量评估帮助用户全面掌握语音通信在不同网络环境下的真实表现,为产品优化和部署提供有力支持。

四、信而泰应用和安全测试仪

信而泰DarPeng2000E是一款基于新一代x86架构设计的高性能安全测试平台,具备高计算能力、高吞吐能力、高集成度与高能效比四大核心优势。该设备配合信而泰自主研发的基于B/S架构的新一代测试软件ALPS,可实现真实业务场景下的应用层流量仿真。其HTTP/TCP协议的新建连接能力可达数百万级,并发连接支持亿级规模,充分满足超大规模网络环境的测试需求。

DarPeng2000E不仅能够精确仿真正常业务流量,还可模拟各类攻击流量、恶意行为与病毒传播行为。在加密协议测试方面,全面支持IPsec、SSL等协议的加解密功能,并兼容国密算法,满足政企级安全合规需求。同时,在应用层协议仿真中具备音视频服务质量测试能力,可实现QoE/QoS等关键性能指标的全面评估,适用于下一代网络安全测试、攻防演练与深度业务性能验证。

DarPeng2000E

相关推荐
兰亭妙微30 分钟前
用户体验的真正边界在哪里?对的 “认知负荷” 设计思考
人工智能·ux
13631676419侯35 分钟前
智慧物流与供应链追踪
人工智能·物联网
TomCode先生37 分钟前
MES 离散制造核心流程详解(含关键动作、角色与异常处理)
人工智能·制造·mes
zd2005721 小时前
AI辅助数据分析和学习了没?
人工智能·学习
johnny2331 小时前
强化学习RL
人工智能
乌恩大侠1 小时前
无线网络规划与优化方式的根本性变革
人工智能·usrp
放羊郎1 小时前
基于萤火虫+Gmapping、分层+A*优化的导航方案
人工智能·slam·建图·激光slam
王哈哈^_^1 小时前
【数据集+完整源码】水稻病害数据集,yolov8水稻病害检测数据集 6715 张,目标检测水稻识别算法实战训推教程
人工智能·算法·yolo·目标检测·计算机视觉·视觉检测·毕业设计
SEOETC1 小时前
数字人技术:虚实交融的未来图景正在展开
人工智能
boonya2 小时前
从阿里云大模型服务平台百炼看AI应用集成与实践
人工智能·阿里云·云计算