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Pruebas de Calidad de voz automatizada para la calidad de VoIP de soluciones de servicio

Automatizado de señales de sonido de estimación de calidad

Oy Sevana de 2009
http://www.sevana.fi
1. INTRODUCCIÓN
estimación de calidad de la señal de sonido adquiere el valor aumenta con la distribución de las comunicaciones móviles, sistemas de telefonía sintéticas, VoIP y varios portátiles grabación de sonido y dispositivos de reproducción de sonido. El deseo surge naturalmente para resolver de una manera, que proporcionaría estimación objetiva (es decir, independientemente de la estimación del tema en particular) y la oportunidad de automatizar tal estimación. Es de gran importancia en cuanto a la comparación de productos de la competencia comercial, así como para los parámetros de "optimización de los productos patentados.
Uno de los principales parámetros en los sistemas de compresión, transferencia y reproducción de la información adecuada es la calidad de la restauración, recibida o reproducir sonido.
La medición cuantitativa de calidad de sonido tiene características específicas debido al hecho de que el receptor final de una señal de sonido es siempre un ser humano, y un ser humano es también una fuente de la mayoría de las señales de sonido. De acuerdo con el conocido De hecho, la calidad de las señales de sonido está determinada no sólo por las características técnicas de procesamiento de sonido y sistemas de transferencia, sino también por las propiedades de las peculiaridades individuales de percepción del habla y la producción, que varían en el tiempo y de individuo a individuo.

2.Revisar DE LOS MÉTODOS DE ESTIMACIÓN DE CALIDAD
Subjetivo y métodos objetivos para medir la calidad de voz se distinguen. Los métodos subjetivos son aquellos que incluyen la audiencia de una persona como un componente de un complejo de medición. Métodos objetivos, por el contrario, excluye la participación de la persona 's audiencia del proceso de las mediciones.
El método subjetivo más extendida de la estimación de la calidad del habla es MOS (Mean Opinion Score), la estimación de la escala de cinco puntos.
Este tipo de estimación está determinada por las estimaciones de procesamiento propuestos por los grupos de auditores a las secuencias de señales acústicas, reproducido por varios sistemas de audio. Cada auditor estima que cada señal, y luego el los resultados se promedian.
Para organizar y poner en práctica la estimación subjetiva es lo suficientemente difícil, la actividad de larga duración y costosa, por lo tanto las investigaciones se han realizado con el fin de encontrar métodos objetivos, lo que permite recibir rápido y automatizado de las estimaciones que bien podría corresponder a los exámenes subjetivos.
Hay varios métodos de estimación automática, algunos de ellos A continuación se dan [1]:
Amnistía Internacional (Índice de Articulación). La idea es que la gama de frecuencias de la señal de voz se divide en 20 grupos y la relación señal / ruido se determina en el banda. La banda ancha se define de tal manera, que cada grupo contribuye por igual en la percepción del habla. La relación señal / ruido se calcula dentro de cada banda. índice de articulación se supone que es igual al total ponderada de los valores de la banda.
La desventaja del índice de articulación es que no tiene en cuenta las propiedades de la audición y la producción del habla, aunque se dirige hacia la señal de voz.
SII (Índice de inteligibilidad del habla) es la evolución del método de la influenza aviar. El estándar americano ANSI S3.5-1997 incluye el índice de la inteligibilidad del habla. Se dispone de 4 de medición procedimientos en los grupos de banda diferente: 21 bandas críticas, 18 bandas de un tercio de octava, 17 bandas iguales por su contribución crítica y 6 bandas de octava. La relación señal / ruido se calcula en todas las bandas y el total del SII coeficiente varía de 0 a 1 se calcula.
El índice de la inteligibilidad del habla, sin embargo, sólo tiene en cuenta las propiedades de la audiencia, no la producción del habla.
Infecciones de transmisión sexual (índice de transmisión de voz). Tenemos aproximadamente puede considerar señal de voz como señal de banda ancha modulada por la señal de baja frecuencia. Articulación determina la velocidad de modulación de frecuencia. Cuando disminuye la profundidad de modulación, la señal del habla se vuelve similar al ruido y disminuye su inteligibilidad. En consecuencia, disminuir la inteligibilidad se puede estimar de acuerdo para disminuir la profundidad de modulación como así.
Toda la gama del habla se divide en bandas 7octave. Una señal de ruido es la octava entrada. La señal de prueba de distribución de la intensidad está de acuerdo con la distribución de las intensidades de señal de voz. La modulación de frecuencias de la señal varían desde 0,5 hasta 12,5 Hz con un intervalo de un tercio de octava (14 frecuencias en total).
El método de medición de las ITS se indica en la norma internacional IEC 268-16.
RATSI / STIPA (Índice Rápido de Transmisión de voz). El método de las ITS necesita una gran cantidad de procedimientos de medición y cálculos. Un método simplificado se desarrolló, que prevé que mide sólo en dos bandas con 5 modulación frecuencias y reduce el número de procedimientos de medición y cálculos. Para obtener una buena inteligibilidad valores RASTI no deberá ser inferior a 0,6.
Tanto el índice de transmisión de voz (ITS), así como índice de rápida transmisión de voz (RASTI) imitar proceso de producción del habla por medio del modelo de ruido, pero a tener en cuenta las propiedades de la producción del habla y el oído de tal manera está lejos de óptima.
C50 (factor de claridad) determina la claridad de sonido y claridad. Se calcula que cerca de eco / lejos eco relación. El método se basa en el hecho de que reduce el eco de la inteligibilidad de la señal. El eco de cerca / lejos eco proporciones en varias bandas de frecuencias se calculan. Consideran cerca de eco (menos de 33 ms) como señal útil y de gran eco (más de 33 ms) como señal inquietante.
La factor de claridad tiene en cuenta un solo tipo de las posibles distorsiones y vale la pena que se aplican sólo como uno de los enfoques de calidad en las estimaciones del habla.

UIT P.862 PESQ (Evaluación perceptual de la calidad de la conversación). PESQ es un método de medición objetiva que predice los resultados de las pruebas subjetivas de escucha en sistemas de telefonía. PESQ utiliza un modelo sensoriales para comparar la señal original, sin procesar con la señal degradada desde el elemento de la red o la red. El nivel de calidad resultante es similar a lo subjetivo "Mean Opinion Score» (MOS), medido mediante pruebas de panel según P.800 UIT-T. Las calificaciones PESQ se realizará con una gran base de datos de pruebas subjetivas. El método tiene en cuenta las distorsiones de codificación, errores, pérdida de paquetes, retraso y variable de retraso, y el filtrado de componentes de la red analógica.
Siendo uno de los instrumentos más populares PESQ tiene una serie de desventajas como la exigencia de las señales de prueba que se habla y porque muchos sistemas están optimizados para la voz y responder de una manera representativa a las señales no-voz (por ejemplo, P.50 tonos, el ruido, la UIT-T). señal PESQ prueba es que será establecido por las estimaciones de proveedores probador y por lo tanto pueden variar de las estimaciones de los clientes finales. El enfoque lleva a cabo la igualación del nivel de señal lo que en teoría no es muy bueno, porque cuando se habla volúmenes de sonido diferentes pueden tener diferentes espectros. PESQ no puede contraer una pérdida significativa de calidad, que se produce cuando la voz se iguala de manera que hay mucho menos frecuencia y baja energía de alta frecuencia en comparación con el archivo de voz original.
La necesidad de desarrollar nuevos métodos y mejorar los ya existentes es causado por el deseo de traer juntos estimación objetiva y subjetiva de la calidad y utilizar de manera explícita en dichos sistemas nuestro conocimiento acerca de la audición y la producción del habla.
Para utilizar la señal arbitraria o particularizados como señal de la fuente depende del propósito de estimación (evaluación inteligibilidad del habla, la calidad de reproducción de sonido, la calidad estimación de la palabra transmitida a través de canales de intercomunicación, etc) y permite aumentar la objetividad de estimación.

3. ESQUEMA GENERAL DEL SISTEMA

La la figura 1 representa la estructura del sistema de estimación de calidad para señales de sonido.

Fig. 1. Esquema general del sistema de estimación de calidad para señales de sonido

Un generador de señales de prueba permite que la señal de sonido que forman de acuerdo a uno de los modelos de flujo de sonido. Puede ser un particularizado conjunto de señales de sonido o la señal de uno, recibieron en la producción de estadísticas modelo de discurso. (Modelos de señales en los detalles se consideran más adelante.) Generador de señal 's se pueden guardar para el seguimiento del uso o estar expuesto a la transformación y la estimación. Banco de tiendas de señales de sonido datos, recibidos como resultado del trabajo generador de señales de "o de algunas fuentes externas.
En consecuencia, una entrada del bloque de estimación es una señal del generador directamente o uno de los bancos de las señales. señal de prueba es la entrada del sincronizador o del dispositivo bajo prueba, que puede ser, por ejemplo, un vocoder o un canal de comunicación. La señal de salida del dispositivo bajo prueba es una entrada del sincronizador también.
El sincronizador de los partidos en tiempo una señal inicial y una señal procesada. Las señales de entrada sincronizada en pedazos en el módulo de análisis, que determina el grado de similitud de las señales y las cuestiones de la estimación de la calidad como la medida de similitud entre las iniciales y las señales procesadas.
Que 's en cuenta el funcionamiento de los módulos del sistema en los detalles.
3.1. Generador de señales de prueba

El generador de señales de prueba consiste en un generador de señales de ruido y un modelo simplificado del habla estadística. Los dos generadores de simular el proceso de "hablar ", pero sus enfoques de la producción del habla simular diferentes. Los modelos de formularios estadísticos de flujo de sonido en la base de los patrones del habla humana y el generador de señales de ruido de las bases en el conocimiento sobre el sonido percepción y producción del habla.
3.2. Generador de señales de ruido
El generador de señales de ruido opera en el modelo de flujo del habla como uno, que utilizó en el método de las ITS. La idea es que que aproximadamente puede considerar señal de voz como señal de banda ancha modulada por la señal de baja frecuencia. Articulación determina la velocidad de modulación de frecuencia, que varía desde 0,63 hasta 13,44 Hz.

Como una señal de modulación de la señal de ruido se utiliza, como resultado de ruido blanco por medio del corte de las bandas fundamentales de la audición y la producción del habla. En el primer caso la señal generada permite estimación de la calidad de la señal de sonido en general, en el otro caso – en especial la estimación de la señal del habla. bandas críticas en los detalles se consideran en la descripción del módulo de análisis.
3.3. Modelo estadístico del habla
El lenguaje consiste en sonidos. Cada persona genera un conjunto único de los sonidos. Sin embargo, se pueden distinguir los altavoces estándar (SS), la generación de las clases media de sonidos. altavoces estándar se subdividen de acuerdo a su edad, sexo, región, condición social, educación, ocupación, etc
Hay que determinar las frecuencias de sonido, las probabilidades de sonidos después de unos a otros, los contornos de la entonación, vocabulario, las propiedades físicas de los sonidos individuales para cada altavoz estándar. Con base en estos datos se puede simular el flujo del habla natural.
Uno También debe incluir en el sistema de información estadística sobre la estructura de la población y con su ayuda generar flujos de discurso con las características que caracterizan a la población de una región o toda la país.
En términos generales, el modelo estadístico contiene datos estadísticos sobre la estructura de la población, las bases de discurso de los oradores estándar, instalaciones de procesamiento de señales del habla (algoritmos de síntesis), los medios de determinación de los parámetros de velocidad de los sonidos, los algoritmos de generación de sonidos y la distribución de altavoces estándar.

El bloque de interfaz proporciona interacción con mundo exterior (o de usuario) y también sincroniza las funciones de los otros bloques del modelo estadístico.

El bloque de la opción del altavoz genera muestra de altavoces estándar (o secuencia de índices de altavoces estándar). Dependiendo del comando de una muestra representativa de hablantes estándar o una muestra de un altavoz estándar se pueden generar. La muestra es representativa en el sentido que la distribución del habla en los parámetros que corresponde a la distribución del habla parámetros de la población, que se describe en el modelo.

La secuencia de los índices de altavoces estándar se guarda en el bloque de la opción de altavoces estándar para su uso posterior.

El bloque de la opción de sonido constituye la prosodia (las descripciones de los sonidos). Dependiendo del comando prosódicos es constituirse en una muestra representativa de sonido, o de una secuencia específica de sonidos, o de un sonido determinado.

Prosódica se guarda en el búfer de prosódicos seguimiento uso.

El bloqueo del flujo del habla se transforma en las descripciones de los sonidos en las lecturas de la señal del habla.

El bloque de las descripciones de la norma tiendas de altavoces en las descripciones de altavoces estándar y, sobre la consulta de las partes necesarias de las descripciones, la información sobre su número, la lista de oradores.
3.4. Sincronizador de señales
El sincronizador coincide en el tiempo dominio inicial y se procesa señales. Entrada del sincronizador recibe segmentos de la señal (PDATA), cuya duración es igual a VAD (Voice Activity Detection) marco y criterios de actividad VAD para ellos se especifican en los segmentos PDATA.
Cualquier señal de sonido se puede dividir en fases activas e inactivas. La primera corresponde a los procesos de sonido activa, esta última – a los conocimientos previos de bajo nivel ruido. La forma primaria de dividir estas dos fases es dividir de acuerdo a la señal de nivel de energía. Sin embargo este enfoque no es suficientemente preciso. En nuestro enfoque algoritmo VAD presentados en la recomendación G.723 se utiliza para este fin (como parte de vocoder VAD).
Después de la filtración los criterios estatales y los marcos de la señal de entrar en el sincronizador de los bloques, que se combinan fragmentos activos de la señal y hace una pausa. Los módulos de uso común de datos: Un búfer de la señal etalon activa (EBuffer1), tampón de la señal activa bajo prueba (TBuffer1), tampón de la pausa de la señal etalon (EBuffer0), tampón de la señal en una pausa del ensayo (TBuffer0), el criterio de disposición de los buffers de señal activa y se detiene (Dready [0 .. 1]). También hay un contador de errores de sincronización (dErrorCounter).
Salida del sincronizador es un par de topes con señales activas o un par de topes con pausas. Los dos bloques del sincronizador puede iniciar una aparición de un par de amortiguadores sincronizados.
La buffers sincronizados y el criterio de actividad son la entrada del módulo de análisis.
3.5. Analítica módulo
El módulo de análisis compara por separado los pares de combinación de fragmentos de señal de la fase activa e inactiva, que permite obtener una estimación más precisa.

El espectro integral se determina para cada fragmento con la transformación discreta del coseno (DCT). la integración del espectro se calcula de acuerdo con la fórmula patentada.
En el cálculo del espectro de la interpenetración de las ventanas llega a N / 2 muestras, la más conocida de Hamming o Blackmann Harris- función de la ventana se aplica a todas las ventanas.
Los niveles de energía del espectro en las bandas se determinan para todos los conjuntos de bandas. Grupos de bandas críticas [2-6], determinada por diferentes autores como resultado de los diferentes modelos de percepción del sonido y la producción del habla son ya conocidos.

los límites de la banda (los índices inicial y final), así como los valores de banda de energía se determinan de acuerdo con un conjunto de fórmulas de propiedad.

El valor de la calidad de la estimación inicial se toma como 100%. Además de ello, disminuye proporcionalmente a la distinción de las energías en las bandas. Calidad estimación de los valores se determinan en cada conjunto de bandas. La estimación global de la calidad en todas las bandas se calcula de acuerdo a las fórmulas de propiedad.

Para determinar de sonido (D) y fórmulas palabra (W) la inteligibilidad del Pokrovskij 's se puede utilizar:
Para ir desde la pérdida de calidad coeficiente al valor de la inteligibilidad del sonido, una mesa de corresponsales se utiliza.

Para determinar el valor en puntos intermedios, la interpolación (por ejemplo, el polinomio de interpolación de Lagrange) se utiliza.

estimaciones de calidad se puede traducir de manera similar en los valores de estimación del MOS.

4. APLICACIÓN Y CONCLUSIONES
Algoritmos descritos se aplican para la estimación de la calidad de voz y la comparación de señales externas inicial y la señal bajo prueba.
Como las señales externas arbitrarias grabado con la frecuencia de muestreo de 8 kHz y la capacidad de las muestras igual a 16 bits se pueden usar. Supone, la señal bajo prueba se recibe una señal inicial, como resultado de una serie de transformaciones (por ejemplo, la compresión / restauración, la transmisión a través de los canales de comunicación, filtración). En otros como inicial señal externa de un registro del texto fonéticamente representante dio lectura en voz alta por varios altavoces de diferente edad de ambos sexos.
Como señales internas inicial (es decir, las señales, que el usuario de el programa no tiene acceso a) las señales generadas según el modelo de ruido (la descripción del generador es la siguiente) y las señales generadas en la base del modelo estadístico.
Las señales internas son puestos en el sistema de comparación de datos de sonido / restauración, implementado por ejemplo, como un archivo DLL con la interfaz especificada. La señal procesada por medio de métodos contenidos en DLL se considera como la señal bajo prueba y se expone al procedimiento de estimación de calidad descritos anteriormente.

Presentado el método de estimación de calidad de la señal de sonido tiene un número de ventajas sobre los métodos conocidos de las mediciones de la calidad, a saber:
• que es universal, ya que permite juzgar la calidad de las señales de la fuente de diversos tratados de diferentes maneras;
• se puede optimizar la señal de estimación de la calidad en función de los fines:
o en la velocidad (por ejemplo, es posible recibir estimación aproximada rápidamente);
o en la señal tipo (con diferentes bandas de señales de voz y señales de sonido en general);
• estimaciones resultantes se correlacionan bien con la de S;
• La calidad de las estimaciones recibidas para señales de voz se puede traducir en los valores de varios tipos de inteligibilidad.

resultados de la prueba que representa la calidad de las estimaciones de varios códecs de voz estándar, recibida el prueba varias señales utilizando el método propuesto y la aplicación descritos tienen una correspondencia muy fuerte con los valores más reconocidos de estos codecs [6].

5. TENDENCIAS DE DESARROLLO

De acuerdo con la estructura del sistema de calidad estimación sugerida de señales de sonido del sistema se puede desarrollar en las siguientes tendencias:
• La señal de prueba de la mejora del modelo. Aquí el modelo de ruido se pueden suministrar con un conjunto de señales de ruido multibanda modulada, el conjunto de datos y algoritmos del modelo de discurso de estadística puede ser enriquecido, el número de señales de prueba preprepared (Tales como registros de PHRT) puede ser ampliada;
• el desarrollo de algoritmos más actualizada de la sincronización, basada, por ejemplo, en coincidencia del máximo de la señal de la energía espectros;
• la modernización modelo acústico con tomar en cuenta los efectos de ocultación y el hecho de que los tonos puros y ruido de banda que causa la vista de alguna manera diferente;
• la comparación de la señal plan de modernización. medir la distancia actual no es suficientemente preciso para las señales muy diferentes. Para una mayor universalidad del sistema que se desea utilizar el análisis de correlación métodos de comparación;
• para resolver una serie de problemas concretos de los sistemas requiere la posibilidad de trabajar con múltiples canales (estéreo, Quadro, etc) y para recibir inmediata estimaciones de la calidad;
• traducción absolutamente correcto de las estimaciones de estimación objetiva de los valores MOS requiere más investigaciones experimentales.
REFERENCIAS
1. Aldoshina I., "Bases de la psicoacústica ", el productor de sonido de 2002, 5, 8
2. Sekunov N., "El tratamiento de un sonido en el PC ", BHV, San Petersburgo, 2001
3. Sapozhkov MA, "la señal de voz en la cibernética y las comunicaciones ", Svyazizdat, Moscú, 1963
4. Pokrovskiy NB, "Cálculo y medición de la legibilidad del habla ", Svyazizdat, Moscú, 1962
5. Sorokin VN, "La síntesis de voz ", Nauka, Moscú, 1992
6. http://www.sevana.fi/audio_speech_codecs_quality_analysis.php

Sevana Oy (Ltd) es una compañía de software de propiedad privada fundada en 2003 en Finlandia, con oficinas en compañía de Rusia y Estonia.The crea software en tecnologías informáticas y de telecomunicaciones. En 2008 se creó una nueva tecnología de voz automatizados y analysis.In calidad de audio 1er trimestre de 2009 se anunció un motor nuevo algoritmo basado en las asociaciones para el análisis de la cesta.

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About the Author

Sevana Oy (Ltd) is a privately owned software company founded in 2003 in Finland with offices in Russia and Estonia.The company creates software in computer and telecommunications technologies. In 2008 it created a new technology for automated voice and audio quality analysis.In Q1 2009 it announced a new algorithm based engine for associations for market basket analysis.

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