IP-коммуникации в NGN. Атцик А.А - 16 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

СПбГУТ | Санкт-Петербург

Составители: 

Рубрика: 

16
кодека как средняя оценка качества большой группой слушателей по пятибалльной
шкале. Для прослушивания экспертам предъявляются разные звуковые фрагменты –
речь, музыка, речь на фоне различного шума и т.д. Оценки интерпретируют
следующим образом:
o 4-5 – высокое качество; аналогично качеству передачи речи в ISDN, или
еще выше.
o 3.5-4 – качество ТфОП (toll quality); аналогично качеству
речи,
передаваемой с помощью кодека ADPCM при скорости 32 Кбит/с. Такое качество
обычно обеспечивается при большинстве телефонных разговоров. Мобильные сети
обеспечивают качество чуть ниже toll quality.
o 3-3.5 – качество речи, по-прежнему, удовлетворительно, однако его
ухудшение хорошо заметно на слух.
o 2.5-3 – речь разборчива, однако требует концентрации внимания для
понимания. Такое качество обычно
обеспечивается в системах связи специального
применения (например, в вооруженных силах).
В рамках существующих технологий качество ТфОП (toll quality) невозможно
обеспечить при скоростях менее 5 Кбит/с.
Подавление периодов молчания (VAD, CNG, DTX)
При диалоге один его участник говорит, в среднем, только 35 процентов
времени. Таким образом, если применить алгоритмы, которые позволяют уменьшить
объем информации, передаваемой в периоды молчания, то можно значительно сузить
необходимую полосу пропускания. В двустороннем разговоре такие меры позволяют
достичь сокращения объема передаваемой информации до 50%, а в
децентрализованных многоадресных конференциях (за счет большего количества
говорящих) – и более. Технология подавления таких периодов имеет три важные
составляющие.
Нужно отметить, что определение границ пауз в речи очень существенно для
эффективной синхронизации передающей и приемной сторон: приемник может,
незначительно изменяя длительности пауз, производить подстройку скорости
воспроизведения для каждого отдельного сеанса связи, что исключает необходимость
синхронизации тактовых генераторов всех элементов сети, как это имеет место в
ТфОП.
Детектор речевой активности (Voice Activity Detector – VAD) необходим для
определения периодов времени, когда пользователь говорит. Детектор VAD должен
обладать малым временем реакции, чтобы не допускать потерь начальных слов и не

Страницы