基于改进的SOM网络模型的VoIP QoS应用研究

摘要：

VoIP的服务质量(QoS,Quality of Service)评估可以采用一系列可度量的参数来描述:业务可用性、吞吐量、延迟、抖动、分组丢失率等.现有的感知语音质量评价(PESQ)很难对不同环境下的网络结构进行实时和恰当的语音等级质量分类.为了能够综合考虑几种QoS相关因素,在给出改进的自组织映射神经网络模型(ESOMNN)的基础上,利用ESOM能够对高维输入数据有效分类的特点,提出了将端到端延迟、丢包率、抖动、语音编码以及测试系统标识作为ESOMNN的输入数据,在对采样数据进行训练后可自动完成语音质量评价和映射,并能根据得到的实时变量有效地评价包含多种相关因素的QoS级别.

关键词：服务质量映射、网络语音、感知语音质量评估、自组织映射神经网络模型、扩展自组织神经网络模型

所属期刊栏目：44

分类号：TP393.01(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金50427401

在线出版日期：2008-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：107-109,125