[發明專利]語音質量分析方法及裝置有效
| 申請號: | 201010137008.4 | 申請日: | 2010-03-29 |
| 公開(公告)號: | CN102208990A | 公開(公告)日: | 2011-10-05 |
| 發明(設計)人: | 林燦榕;朱偉松;盧曰萬;宋濤 | 申請(專利權)人: | 華為技術有限公司 |
| 主分類號: | H04L12/24 | 分類號: | H04L12/24;H04L29/06 |
| 代理公司: | 北京三友知識產權代理有限公司 11127 | 代理人: | 任默聞 |
| 地址: | 518129 廣東省*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 語音 質量 分析 方法 裝置 | ||
技術領域
本發明涉及通信技術領域,尤其涉及語音質量分析方法及裝置。
背景技術
在NGN(Next?Generation?Network,下一代網絡)/IMS(IP?Multimedia?Subsystem,IP多媒體子系統)組網的應用下,IP(Internet?Protocol,網際協議)化呼叫的SIP(Session?initiation?protocol,會活發起協議)/BICC(Bearer?Independent?Call?Control?protocol,呼叫保持協議)得到了廣泛應用。呼叫語音流承載在IP網絡中,由于IP網絡的開放性,承載于IP網絡的呼叫難免出現語音質量問題,因此,語音質量的監控成為一個例行化的網絡維護工作,如何在大量呼叫中,針對具備某種特征的呼叫進行語音質量分析,成為一個難題。
在NGN/IMS組網網絡中,常用的語音質量分析方法是:在承載網中部署一個裝有網絡數據抓包工具的設備,將網絡交換機的所有網絡數據鏡像到該設備上;該設備再根據具備指定特征的呼叫的信令消息過濾IP數據包得到該呼叫的語音數據包。
發明人在實現本發明的過程中,發現上述現有技術存在如下不足:
現有技術中語音質量分析的工作量非常大,語音質量分析工作效率低下。
發明內容
本發明實施例提供一種語音質量分析方法,用以減少語音質量分析的工作量,提高語音質量分析效率,該方法包括:
獲得待分析呼叫的承載信息,所述待分析呼叫具備指定特征;
根據所述承載信息獲得所述待分析呼叫的語音數據包;
對所述語音數據包進行語音質量分析。
本發明實施例還提供一種語音質量分析裝置,用以減少語音質量分析的工作量,提高語音質量分析效率,該裝置包括:
第一獲得模塊,用于獲得待分析呼叫的承載信息,所述待分析呼叫具備指定特征;
第二獲得模塊,用于根據所述承載信息獲得所述待分析呼叫的語音數據包;
分析模塊,用于對所述語音數據包進行語音質量分析。
本發明實施例中,先獲得具備指定特征的待分析呼叫的承載信息,再根據所述承載信息獲得所述待分析呼叫的語音數據包,對所述語音數據包進行語音質量分析,因此不必在抓取所有網絡數據后再進行數據過濾處理,所處理的數據量大大減少,從而有效減少了語音質量分析的工作量,提高了語音質量分析效率。
附圖說明
為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案,下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹,顯而易見地,下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例,對于本領域普通技術人員來講,在不付出創造性勞動性的前提下,還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。在附圖中:
圖1為本發明實施例中語音質量分析方法的處理流程圖;
圖2為本發明實施例中語音質量分析的一個具體實例的示意圖;
圖3為本發明實施例中語音質量分析的另一具體實例的示意圖;
圖4為本發明實施例中語音質量分析裝置的結構示意圖;
圖5為本發明實施例中語音質量分析裝置的結構示意圖;
圖6為本發明實施例中語音質量分析裝置的結構示意圖;
圖7為本發明實施例中語音質量分析裝置的具體實例的結構示意圖。
具體實施方式
為使本發明實施例的目的、技術方案和優點更加清楚明白,下面結合附圖對本發明實施例做進一步詳細說明。在此,本發明的示意性實施例及其說明用于解釋本發明,但并不作為對本發明的限定。
如圖1所示,本發明實施例中,語音質量分析方法的處理流程可以包括:
步驟101、獲得具備指定特征的待分析呼叫的承載信息;
步驟102、根據承載信息,獲得待分析呼叫的語音數據包;
步驟103、對語音數據包進行語音質量分析。
由圖1所示流程可以得知,本發明實施例中,先獲得具備指定特征的待分析呼叫的承載信息,再根據承載信息獲得待分析呼叫的語音數據包,對語音數據包進行語音質量分析,因此不必在抓取所有網絡數據后再進行數據過濾處理,所處理的數據量大大減少,從而有效減少了語音質量分析的工作量,提高了語音質量分析效率。本發明實施例實現了IP網絡中呼叫級的語音抓包、語音質量分析,并能夠根據呼叫的一些相關信息,包括呼叫所具備的指定特征和呼叫的承載信息等,實現語音流分析,而不是現有技術中的網絡級語音分析。
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