[發明專利]基于神經網絡的VoIP無參考視頻通信質量客觀評價方法

有效

• 申請號: 201710268980.7
• 申請日: 2017-04-24
• 公開（公告）號: CN107027023B
• 公開（公告）日: 2018-07-13
• 發明（設計）人: 王晶;費澤松;趙曉涵;李成才
• 申請（專利權）人: 北京理工大學
• 主分類號: H04N17/00
• 分類號: H04N17/00
• 代理公司: 北京理工正陽知識產權代理事務所(普通合伙) 11639
• 代理人: 毛燕

本發明公開的基于神經網絡的VoIP無參考視頻通信質量客觀評價方法，主要適用于實時通信場景下的VoIP視頻通信質量監測，屬于視頻質量客觀評價領域。本發明的方法通過如下步驟實現：在VoIP視頻通話過程中對網絡參數進行提取，同時對該段視頻進行主觀測試打分，對提取的網絡參數進行標準化處理和降維處理，得到的降維數據作為神經網絡的輸入，主觀測試得分作為神經網絡的參考輸出進行神經網絡訓練，得到各神經節點的權重及閾值，即完成神經網絡構建；神經網絡的輸出即為根據輸入參數映射得到的客觀質量評分，所述的客觀質量評分用于VoIP無參考視頻通信質量客觀評估。本發明能夠實現對VoIP視頻質量做出準確且實時評價。

技術領域

本發明涉及基于神經網絡的VoIP無參考視頻通信質量客觀評價方法，主要適用于實時通信場景下的VoIP視頻通信質量監測，屬于視頻質量客觀評價領域。

背景技術

隨近些年來，隨著互聯網技術的進步、多媒體通訊技術的發展和第四代移動通訊系統的普及，移動視頻通信業務在生活和工作中愈發重要，其中基于VoIP的實時視頻技術憑借其便捷性以及高性價比得到了廣泛的應用。但IP網絡的實時通信性能與專用通信網絡相比不夠穩定，由此帶來的丟包、抖動和延時會影響視頻通信的質量，從而影響用戶體驗。因此如何準確地對視頻通信質量進行評價是實時通訊中的關鍵部分。

根據ITU和VQEG等國際組織對于視頻質量評估相關技術標準的規定，視頻質量評估方法有兩種，一種是主觀的評估方式，還有一種就是客觀的評估方式。主觀的視頻質量評估方法以人的主觀感受作為唯一衡量標準，因此具有極高的準確性，但主觀評估方法復雜性較高，并且需要大量人力物力支持，因此不適用于實時通信中的視頻質量評估。根據處理待測視頻時有無對應的原始參考視頻和參考程度，客觀質量評估方法分為三大類：全參考方法、部分參考方法、無參考方法。其中，全參考方法需要與原始視頻相比較，目前比較典型的全參考評價技術有“基于全像素失真的統計方法”和“基于人眼視覺系統的評價方法”。部分參考方法需要傳輸部分參考信息，這些參考信息可以來源于原始視頻本身，也可以是非原始數據的額外信息，典型的兩種方法是“基于結構相似性的質量評價方法”和“基于數字水印的部分參考視頻質量評估”。無參考方法無需額外傳輸信息就能直接評價，典型的方法有塊狀檢測評價方法和檢測塊邊緣模糊方法。

綜上所述，現有視頻質量客觀評估方法中，全參考方法和部分參考方法技術體系較為成熟，但這兩種評價方法用于VoIP視頻客觀質量評價時會存在兩個問題：一是無法準確衡量因為IP網絡的延遲、抖動而帶來的問題，從而影響整個測試結果的準確性。二是上述兩種方法作為有參考體系，在進行評價的過程中需要原始數據或部分參考數據，這在實時通信中是難以實現的。因此，為了提升VoIP視頻通信質量評價的準確性，就需要使用無參考客觀質量評價算法，但現有無參考質量評價體系還不成熟，研究主要還局限在對已知劣化(如塊效應、邊緣模糊等)的檢測和評價，當出現未假設到的錯誤時算法不適應，因此結果常與主觀評價偏差較大。我國授權公開號為CN200810163592.3的發明專利“Motion Jpeg2000視頻客觀質量的無參考評估方法”公開了一種無參考體系的視頻客觀質量評價方法，但該方法需要對每幀圖像進行處理，在實時性和計算復雜度上仍無法達到VoIP視頻通信質量的評估要求。

發明內容

為解決現有的視頻客觀質量評價算法無法對VoIP視頻質量做出準確且實時的評價，本發明公開的基于神經網絡的VoIP無參考視頻通信質量客觀評價方法，要解決的技術問題是提供一種VoIP無參考視頻通信質量客觀評估方法，能夠實現對VoIP視頻質量做出準確且實時評價。

本發明的目的是通過下述技術方案實現的。