本文關(guān)鍵詞：無線網(wǎng)絡(luò)音視頻業(yè)務(wù)的用戶感知質(zhì)量研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：無線網(wǎng)絡(luò)的快速更迭和性能提升帶來了豐富的業(yè)務(wù)形態(tài),其中話音業(yè)務(wù)和視頻業(yè)務(wù)成為了當(dāng)前無線網(wǎng)絡(luò)中最重要和最受關(guān)注的業(yè)務(wù)。既有的業(yè)務(wù)質(zhì)量評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)是基于網(wǎng)絡(luò)和設(shè)備的服務(wù)質(zhì)量(Quality of Service, QoS)的,不能完全符合通信的最終享用者的感知和體驗(yàn),因此引入了用戶感知質(zhì)量(Quality of Experience, QoE)作為無線網(wǎng)絡(luò)中話音業(yè)務(wù)和視頻業(yè)務(wù)的質(zhì)量評價(jià)的新維度。但是,依賴于主觀評價(jià)的QoE評估方法需要大量的人力和時(shí)間,并且對具體業(yè)務(wù)的評估結(jié)果是后驗(yàn)的。如何針對具體業(yè)務(wù)進(jìn)行準(zhǔn)確有效、客觀先驗(yàn)的感知質(zhì)量評價(jià)成為了一個(gè)有著重要理論和實(shí)際應(yīng)用意義的研究課題。與此同時(shí),作為業(yè)務(wù)質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)之一,QoE評價(jià)僅僅給出整個(gè)業(yè)務(wù)的質(zhì)量結(jié)果還不夠,還應(yīng)該定位和量化業(yè)務(wù)感知質(zhì)量損傷的來源。在這樣的背景下對視頻業(yè)務(wù)質(zhì)量損傷的不同環(huán)節(jié)進(jìn)行有針對性的研究也非常必要。在本文中,主要研究了話音業(yè)務(wù)和視頻業(yè)務(wù)的QoE客觀評價(jià)方法,建立了多個(gè)針對具體場景的QoE模型。針對中文話音業(yè)務(wù)對ITU P.862標(biāo)準(zhǔn)中的感知語音質(zhì)量評價(jià)算法(Perceptual Evaluation of Speech Quality, PESQ)進(jìn)行了性能分析和校正,針對視頻業(yè)務(wù),建立了端對端視頻業(yè)務(wù)的QoE模型,分別對編碼壓縮損傷的感知質(zhì)量影響和網(wǎng)絡(luò)傳輸對視頻業(yè)務(wù)的感知質(zhì)量影響進(jìn)行了研究,最后建立了新型自適應(yīng)流媒體業(yè)務(wù)的QoE模型。本論文的主要成果分為以下幾方面：一、建立了嚴(yán)格符合ITU標(biāo)準(zhǔn)要求的中文語料庫,搭建了語音業(yè)務(wù)傳輸損傷模型,獲得了符合真實(shí)傳輸損傷的語料樣本,通過大量的主觀測試獲得了中文語料庫的感知質(zhì)量,基于此,對中文話音環(huán)境下的PESQ算法性能進(jìn)行了分析,并在此基礎(chǔ)之上提出了中文話音業(yè)務(wù)感知質(zhì)量校正模型CPESQ,分析結(jié)果表明,CPESQ模型更好的適應(yīng)了主觀感知質(zhì)量,相關(guān)性和準(zhǔn)確度都較PESQ有一定的提升。二、在端對端的視頻業(yè)務(wù)中,提取了影響視頻業(yè)務(wù)感知質(zhì)量的影響因子,分析了業(yè)務(wù)指標(biāo)(起始時(shí)延、播放卡頓、音視頻同步)和畫面指標(biāo)(塊效應(yīng)、模糊度、運(yùn)動(dòng)性、畫面劣化等)對感知質(zhì)量的影響,通過回歸分析了以上因子之間的相互關(guān)系,并給出了視頻業(yè)務(wù)QoE模型VQAM的數(shù)學(xué)表達(dá)。三、針對視頻編碼壓縮環(huán)節(jié),提出了一種無參考的視頻感知質(zhì)量評價(jià)模型NR-VMOS,以運(yùn)動(dòng)性和視頻內(nèi)容作為分類,引入了無參考的PSNR估算,針對不同的編碼尺寸和壓縮碼率建立了分類模型。通過性能分析,認(rèn)為該無參考QoE模型對不同視頻內(nèi)容有著良好的適應(yīng)性,可用于視頻發(fā)布平臺上對不同編碼器性能的評價(jià)之中。四、針對網(wǎng)絡(luò)傳輸對流媒體業(yè)務(wù)感知質(zhì)量的影響進(jìn)行了研究。對不同傳輸方式的流媒體業(yè)務(wù)進(jìn)行了分類討論：1)引入結(jié)構(gòu)相似性指標(biāo)SSIM研究流媒體業(yè)務(wù)中傳輸丟包造成的畫面質(zhì)量劣化；基于對SSIM指標(biāo)的無參考估算,討論丟包造成的幀的直接失真和由幀間預(yù)測帶來的錯(cuò)誤傳遞；提出了兩種網(wǎng)絡(luò)丟包造成的e-SSIM估算方法,對兩種估算方法做了分析和對比；并在此基礎(chǔ)之上建立了SSIM對流媒體業(yè)務(wù)感知質(zhì)量的模型。2)研究了時(shí)延過大和吞吐量不足導(dǎo)致的播放卡頓的影響�；谄鹗紩r(shí)延、卡頓次數(shù)、卡頓時(shí)長建立了流媒體業(yè)務(wù)卡頓模型,并通過仿真研究了網(wǎng)絡(luò)丟包和時(shí)延、TCP吞吐量、流媒體業(yè)務(wù)起始時(shí)延和播放卡頓分布的關(guān)系,分析了播放卡頓對主觀感知質(zhì)量的影響。五、討論了自適應(yīng)流媒體業(yè)務(wù)的感知質(zhì)量,自適應(yīng)流媒體業(yè)務(wù)的質(zhì)量損傷融合了編碼損傷波動(dòng)和播放卡頓損傷兩種場景。本文闡述了碼率切換和碼率分布、播放卡頓、起始碼率等特征因子對感知質(zhì)量的影響；基于起始時(shí)延、播放卡頓和碼率波動(dòng),建立了DASH業(yè)務(wù)QoE模型,通過大量的人群測試進(jìn)行了回歸分析,并與其他類似模型進(jìn)行了性能的對比,結(jié)果顯示該模型可以較為準(zhǔn)確的用于對DASH業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)感知質(zhì)量的推導(dǎo)。
【關(guān)鍵詞】：QoE 話音業(yè)務(wù)質(zhì)量 PESQ 流媒體業(yè)務(wù) DASH業(yè)務(wù) 無參考客觀評價(jià)
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN912.3
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-12
• 第一章 緒論12-24
• 1.1 研究背景12-19
• 1.1.1 無線網(wǎng)絡(luò)的迭代和業(yè)務(wù)承載的發(fā)展12-15
• 1.1.2 無線接入音視頻業(yè)務(wù)的重要地位15-18
• 1.1.3 業(yè)務(wù)質(zhì)量和基于用戶感知的質(zhì)量評價(jià)18-19
• 1.2 本文安排19-22
• 參考文獻(xiàn)22-24
• 第二章 QoE的基本評價(jià)方法24-45
• 2.1 QoE的定義24-25
• 2.2 QoE的量化描述25-27
• 2.3 QoE評價(jià)方法27-34
• 2.3.1 語音業(yè)務(wù)和視頻業(yè)務(wù)的主觀評價(jià)27-31
• 2.3.2 音視頻業(yè)務(wù)QoE的客觀評價(jià)31-34
• 2.3.3 偽主觀評價(jià)34
• 2.4 QoE建模34-37
• 2.4.1 影響用戶感知的QoS參數(shù)35-36
• 2.4.2 建模工具36-37
• 2.4.2.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)36-37
• 2.4.2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)37
• 2.5 不同業(yè)務(wù)感知質(zhì)量研究現(xiàn)狀37-40
• 2.5.1 音頻業(yè)務(wù)38
• 2.5.2 視頻業(yè)務(wù)38-39
• 2.5.3 無線網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)和業(yè)務(wù)分類39-40
• 2.6 本章小結(jié)40
• 參考文獻(xiàn)40-45
• 第三章 語音業(yè)務(wù)的QoE質(zhì)量評價(jià)研究45-64
• 3.1 PESQ模型對話音業(yè)務(wù)的感知質(zhì)量評價(jià)45-47
• 3.2 中文語料庫的建立47-51
• 3.3 PESQ評估和MOS-LQO映射51-52
• 3.4 主觀測試數(shù)據(jù)采集52-53
• 3.5 PESQ模型在中文語音環(huán)境下的準(zhǔn)確度分析53-57
• 3.6 中文話音業(yè)務(wù)的感知質(zhì)量模型CPESQ57-60
• 3.7 CPESQ模型的性能分析60-61
• 3.8 本章小結(jié)61
• 參考文獻(xiàn)61-64
• 第四章 視頻業(yè)務(wù)的QoE模型研究及編碼損傷分析64-91
• 4.1 系統(tǒng)模型64-66
• 4.2 影響視頻業(yè)務(wù)感知質(zhì)量的特征因子66-70
• 4.3 視頻業(yè)務(wù)特征因子對感知質(zhì)量的影響分析和模型建立70-79
• 4.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)71-73
• 4.3.2 模型回歸分析73-78
• 4.3.3 端對端的視頻感知質(zhì)量模型及性能78-79
• 4.4 無參考的視頻QoE評價(jià)模型NR-VMOS79-87
• 4.4.1 無參考KPI提取80-81
• 4.4.2 編碼損傷數(shù)據(jù)獲取81-82
• 4.4.3 NR-VMOS非線性回歸建模82-84
• 4.4.4 NR-VMOS模型性能分析84-87
• 4.5 本章小結(jié)87-89
• 參考文獻(xiàn)89-91
• 第五章 網(wǎng)絡(luò)傳輸對流媒體視頻的感知影響研究91-130
• 5.1 網(wǎng)絡(luò)傳輸對視頻業(yè)務(wù)QoE的影響91-92
• 5.2 丟包對RTP流媒體業(yè)務(wù)的QoE的影響92-112
• 5.2.1 基于無參考的結(jié)構(gòu)相似性的客觀視頻質(zhì)量評價(jià)93-95
• 5.2.2 無參考的結(jié)構(gòu)相似性估算95-109
• 5.2.2.1 精確的無參考SSIM估算96-106
• 5.2.2.2 低開銷的無參考SSIM估算106-109
• 5.2.3 網(wǎng)絡(luò)丟包對RTP流媒體業(yè)務(wù)的QoE模型109-112
• 5.3 絡(luò)傳輸對HTTP流媒體業(yè)務(wù)的影響112-126
• 5.3.1 HTTP流媒體應(yīng)用和網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)母兄绊懛治?/span>112-113
• 5.3.2 TCP吞吐量113-115
• 5.3.3 HTTP流媒體業(yè)務(wù)卡頓模型115-118
• 5.3.4 網(wǎng)絡(luò)傳輸對HTTP流媒體業(yè)務(wù)質(zhì)量影響的仿真分析118-123
• 5.3.4.1 網(wǎng)絡(luò)傳輸對TCP吞吐量的仿真分析118-120
• 5.3.4.2 傳輸丟包和時(shí)延對HTTP流媒體視頻業(yè)務(wù)卡頓分布的影響120-123
• 5.3.5 卡頓與感知質(zhì)量之間的關(guān)系123-126
• 5.4 本章小結(jié)126
• 參考文獻(xiàn)126-130
• 第六章 自適應(yīng)流媒體業(yè)務(wù)的感知質(zhì)量研究130-156
• 6.1 自適應(yīng)流媒體簡介130-132
• 6.2 DASH服務(wù)架構(gòu)132-134
• 6.3 DASH業(yè)務(wù)感知質(zhì)量的分析134-144
• 6.3.1 自適應(yīng)流媒體樣本的制作和實(shí)網(wǎng)DASH業(yè)務(wù)仿真134-139
• 6.3.2 感知質(zhì)量主觀得分獲取139
• 6.3.3 對自適應(yīng)流媒體業(yè)務(wù)的影響因素分析139-144
• 6.4 碼率切換對QoE的影響模型144-147
• 6.5 DASH業(yè)務(wù)QoE的模型回歸建立147-151
• 6.6 基于傳輸狀態(tài)對DASH業(yè)務(wù)感知質(zhì)量的推導(dǎo)151-153
• 6.7 本章小結(jié)153-154
• 參考文獻(xiàn)154-156
• 第七章 總結(jié)與展望156-158
• 附錄 縮略語表158-161
• 致謝161-163
• 作者攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄163-164

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