(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
無線電話通信システムにおける音声品質測定方法であって、
複数の無線リンクパラメータを含む無線信号を受信するステップと、
前記無線リンクパラメータに対し、所定時間内において、指数窓、矩形窓又はハミング窓関数を用いて算出した結果、若しくは、所定時間内における平均値、中間値、標準偏差、或いは自己相関関数を、時間パラメータとして出力する時間処理ステップと、
前記時間パラメータを累乗し、２乗根をとり、または３乗根をとり、或いは、指数関数変換若しくは対数変換することにより、少なくとも１つの相関パラメータを生成する相関ステップと、
少なくとも１つの前記相関パラメータから音声品質を評価する評価ステップと、
を有することを特徴とする音声品質測定方法。
【請求項２】
前記無線リンクパラメータがBER、FER、RxLev、ハンドオーバー統計値、ソフト情報、及び音声エネルギーパラメータの内の少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項１に記載の音声品質測定方法。
【請求項３】
更に、前記時間処理ステップは、０．５秒間にわたるＢＥＲの平均値を前記時間パラメータとして算出し、前記相関ステップは、前記平均値を３乗するステップを含むことを特徴とする請求項２に記載の音声品質測定方法。
【請求項４】
前記時間処理ステップは、０．５秒間にわたるＦＥＲの平均値を算出するステップを含み、前記相関ステップは、前記平均値の３乗根をとるステップを含むことを特徴とする請求項２に記載の音声品質測定方法。
【請求項５】
前記時間処理ステップは、５秒間にわたるＦＥＲの平均値を算出するステップを含み、前記相関ステップは、前記平均値の２乗根をとるステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の音声品質測定方法。
【請求項６】
前記評価ステップは、線形評価手段によって実行されることを特徴とする請求項１に記載の音声品質測定方法。
【請求項７】
前記評価ステップは、非線形評価手段によって実行されることを特徴とする請求項１に記載の音声品質測定方法。
【請求項８】
前記評価ステップは、ニューラルネットワークによって実行されることを特徴とする請求項１に記載の音声品質測定方法。
【請求項９】
前記評価ステップは、複数の線形評価手段によって実行されることを特徴とする請求項１に記載の音声品質測定方法。
【請求項１０】
前記評価ステップは、周波数ホッピングから非周波数ホッピングへ、及びその逆への変化に応じて状態を変化させることを特徴とする請求項１に記載の音声品質測定方法。
【請求項１１】
無線電話通新ネットワークにおける音声品質測定システムであって、
受信した無線信号に関する無線リンクパラメータに対し、所定時間内において、指数窓、矩形窓又はハミング窓関数を用いて算出した結果、或いは所定時間内における平均値、中間値、標準偏差、又は自己相関関数を、時間パラメータとして出力する時間処理手段と、
前記時間パラメータを累乗し、２乗根をとり、または３乗根をとり、或いは、指数関数変換若しくは対数変換することにより、少なくとも１つの相関パラメータを生成する相関処理手段と、
前記相関パラメータから音声品質の評価を決定する評価処理手段と、
を有することを特徴とする音声品質測定システム。
【請求項１２】
前記無線リンクパラメータがBER、FER、RxLev、ハンドオーバー統計値、ソフト情報、及び音声エネルギーパラメータの内の少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項11に記載の音声品質測定システム。
【請求項１３】
前記評価手段は、線形評価手段を含むことを特徴とする請求項11に記載の音声品質測定システム。
【請求項１４】
前記評価手段は、非線形評価手段を含むことを特徴とする請求項11に記載の音声品質測定システム。
【請求項１５】
前記評価手段は、ニューラルネットワークを含むことを特徴とする請求項11に記載の音声品質測定システム。
【請求項１６】
前記評価手段は、周波数ホッピングから非周波数ホッピングへ、及びその逆への変化に応じて状態を変化させるように構成されることを特徴とする請求項11に記載の音声品質測定システム。
【請求項１７】
前記評価手段は、複数の線形評価手段を含むことを特徴とする請求項11に記載の音声品質測定システム。
【発明の詳細な説明】
発明の属する技術分野
本発明は、一般に無線通信システムの無線音声品質測定に関し、特に、無線リンクパラメータを用いた音声品質の測定方法に関する。
発明の背景
無線通信産業において、セルラーサービスプロバイダは、今日ような競争の激化した環境においては、高品質で信頼できるサービスを顧客に対し提供することに強い関心をもっている。例えば、通話落ち（dropped calls）のような信頼性の問題や、フェーディング、マルチパス干渉、そして同一チャネル干渉などの音質の問題は、常に、セルラーオペレータに直面している関心事である。オペレータが大きな関心を持っている他の問題として、セルラーシステム内でエンドユーザが認識する音声品質の改善が挙げられる。従って、ネットワークのどのエリアで音質の問題が体感されるかをオペレータが決定できることが望まれている。
従来からセルラーネットワークにおいて音声品質を測定するために用いられていた方法は多数存在する。一つの一般的に用いられている方法に、既知の信号を送信し、受信した信号を、予め用意された信号データベースと比較し、音質を評価することによってセルラーネットワークをテストする方法がある。ここで用いられるその項信号は、音声及びトーンを含む、人間の可聴周波数帯域において認識可能な音を参照にしている。この方法は、図１に示されている。ここで示されているのは、既知の信号データベース２であり、所定の信号が試験用システム４を介して送信される。試験用システム４は、セルラーネットワークの全ての機能的構成要素を表す。移動スイッチングセンタ（ＭＳＣ）や無線ベースステーション（ＲＢＳ）、全ての通信リンク、そしてエアーインタフェース（the air interface）を含む。ひとたび送信信号が受信されれば、オリジナル信号パターンを格納する第２の信号データベース６が、その受信信号とステップ８において比較される。そして、評価が行われることにより、ネットワークの受信信号の品質を知ることができる。
デジタルシステムにおいては、アナログ音声信号からデジタル信号へ変換するためには望ましい帯域幅よりもずっと多くの帯域幅が送信に必要になる。無線通信システムにおいては帯域幅の制約があるために、低いビットレートに音声を符号化する必要が生じ、音質を落とさず明瞭さを維持しながら、送信のために必要なビット数をへらすのである。一般的には、低ビットレートで送信を行うことが望ましいが、音質はビットレートの低下とともに落ちる傾向にある。これらのアプリケーションに用いられる音声符号化器は、音声生成中に埋めこまれた冗長部分を移動しつつ音声を符号化するものである。
典型的なものでは、音声符号化器は、音声信号の更に効果的な表現を得るため、人間の音声生成をモデル化することによって低ビットレートとなるようにする。生の音声信号は様々な評価されたフィルタパラメータを用いて合成できる。多くの従来のテスト方法は、テスト処理手順中に音声トーンを利用していたため、デジタルシステムのテストにはあまり役に立たなかった。なぜなら、音声符号化器は音声生成後にモデル化されるものであり、トーンによって最適化されるものではないからであり、このためトーンの再生中にエラーが発生する可能性がある。
音声信号の利用の際の図１の方法に潜在的に存在する問題のもう一つの原因は比較・評価ステップ８にある。音声データベース２には、移動ネットワークを介して一般的に形成される音声パターンを表した所定の繰り返し文章が、一定の数だけ（例えば６〜８文章）格納されている。ステップ８の評価部分は、音を聴くというプロセスをまねた、知覚モデルを必要とする。このタイプのモデルは一般的に非常に複雑で、公式化することは困難である。これによりモデルと、主観的な評価の間に隔たりが生じ、それによって、信頼できない測定装置ということになる。
デジタルシステムにおいて音声品質に影響する主な要素として、ビットエラーレート（BER）がある。ビットエラーはエアーインタフェースを通信する際に発生しやすい。そのBERとは、その通信フレームにビットエラーが入り込む周波数をいう。高い同一チャンネル干渉、移動中に圏外となった場合のような弱信号、そして、建造物等の障害物によるマルチパス干渉を原因としたフェーディングといった状況のなかでしばしば、BERが高くなる。これらのエラーを訂正する試みは行われてきているが、高すぎるBERによれば、音声品質が損なわれる。
移動体通信用グローバルシステム（GSM）ネットワークにおいては、例えばBER及び、受信音質（RxQual）や受信レベル（RxLev）などの、他の関係するパラメータは、音声品質を評価するために測定されるが、この方法には欠点がある。パラメータから得ることのできる相関関係と時系情報は、さらに音声品質に関連深いパラメータを得るのに利用されるものではないからである。例えば、時系情報を抽出して音声品質を測定するために利用できる変数同士の関係のホストとなる公式を導き出すことはできる。エンドユーザが感知する音声品質は、その最高解像度での、一つの文章の長さにわたって平均化する時間に関連する。最終的な音質は、会話全体にわたって平均化される。すなわち最低解像度は、大体数分の長さになる。従って、導かれた時間パラメータ及び相関パラメータであって、ＧＳＭにおいて不足しているもの、を利用すれば、多くの状況で体感される音質状態に関してより明確な評価が得られるであろう。
GSMシステムにおけるRxQualパラメータは、０．５秒ごとに測定され本質的に２０マイクロ秒フレームごとのBERに依存する。さらに、RxQualは、フェーディングやノイズ或いは干渉によって大きく変化しうる。これを用いれば、感知される音質よりもずっと早く変化する音質測定装置をなすことができる。一つのあきらかと思われる解は、時間解像度を２〜５秒間の範囲の一定時間に増加することであろう。しかし、デジタル通信リンクと音声品質の間の関係は、単に、BERの時間平均に依存するものではないことがわかってきた。
必要なのは、信号のデータベースを用いるよりも単純でかつ正確な方法であり、無線リンクパラメータからの相関関係と時間情報とを利用するものである。さらなる目的は、利用できるパラメータを用いて、オペレータがネットワークの至る所で音質状態を測定できる効果的な方法を提供することにある。
発明の概要
上記した目的、そして本発明に係るその他の目的を達成するため、移動体通信ネットワーク内で音声品質を測定する方法およびそのアレンジをここで開示する。好適な実施の形態において、その方法は無線リンクパラメータをうけとるステップを含む。無線リンクパラメータとは、スタンダードの、あるいはそうでなくても有用なパラメータとして定義されるものであって、例えばBER、FER（Frame Erasure Rate）、RxLev、ハンドオーバー統計値（handover statistics）、そしてソフト情報（soft information）をいう。無線リンクパラメータは、時間パラメータを算出するために用いられる妥当な時間情報を探し出すために処理される。その時間処理はまた、必要であれば、無線リンクパラメータを時間軸上で変形し、さらに扱いやすい形にするステップを含む。その変形後のデータは統計的に分析することができ、例えば、いかなる従来のタイムインターバル間でも、最大値、最小値、平均値、標準偏差、そして、自己相関関数を導き出すことができる。新しく算出された時間パラメータ及び無線リンクパラメータは、さらに音質に近い関係をもつ相関パラメータを求めるために、相関される。その相関パラメータを用いる評価部は、その後、音質の評価値を算出する。
本発明の装置的側面においては、セルラー電話通信ネットワークでの音声品質の測定を行う機能的装置が記述される。装置は、３つの機能的ステージを備えるが、その第１のステージは時間処理ステージであって、移動ステーションから送信されたデータフレームに含まれる無線リンクパラメータを受け取る準備をする。時間処理部は、相関処理ステージに入力される時間パラメータを算出する。相関処理は、時間パラメータを関連づけて、そのパラメータ間の関係を導き出すが、この関係は音声品質とより近い関係にある。相関パラメータは、それから、音質の評価値を算出する評価ステージに入力される。評価部は、線形或いは非線形の評価に基づいて行ってもよい。さらにその評価部は、ニューラルネットワーク、或いは、状態機械を備えてもよく、その機械は、移動ステーションの移動速度等の動的な変数の変化、或いは、周波数ホッピング（frequency hopping）から非周波数ホッピング（non−frequency hopping）への変化に応じた状況を変化するために形成される。
無線リンクパラメータを用いる本発明は、セルラーネットワークにおいて音声品質を測定するための、本質的にシンプルで信頼できる方法を提供する。さらに、本技術の動的な性質によれば、オペレータは、ネットワークの全ての部分で音質状態を絶えず更新することができる。本発明のこれらのそして他の利点は、以下の詳細な説明を読み、様々な図面を参照することによって明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
本発明は、さらにその目的及び効果と共に、添付した図面と合わせて以下の説明を参照することによってもっともよく理解される。ここで、添付した図面中、
図１は、信号データベースを用いて音声品質を測定する従来の方法を示し、
図２は、本発明の一実施の形態に係る移動体通信ネットワークにおける音声品質の測定方法を示し、
図３は、本発明の一実施の形態に係る音質測定処理のブロック図を示し、
図４は、音声品質と相関する典型的なパラメータのグラフを示す。
好適な実施の形態の詳細な説明
音声品質の従来の測定方法を示した図１についてこれまで議論を進めてきた。基本的なセルラーシステムにおいては、移動体スイッチセンタ（MSC）は、複数のベースステーション（BS）とリンクしており、このＢＳはこのシステムのセルラー包囲エリアを形成するために地理的に散在する。各ベースステーションは、セルと呼ばれる特定のエリアをカバーする為にデザインされており、セルでは、２ウェイ無線通信をモバイルステーションNISと、そのセルでのＢＳとの間で行うことができる。そのカバーの品質レベルは様々な制御不能な要素が原因となって、包囲エリアの全ての点で均一でないものとなっている。従ってエンドユーザが感知する音質は、ネットワークのその時点でのパフォーマンスレベルについての重要な情報を提供するものである。以下に、無線リンクパラメータをモニタすることによってそのネットワークにおける音声品質を測定する方法について述べる。
図２は、無線リンクパラメータを利用する基本コンセプトを示している。つまり、例えば典型的なTDMAベースのネットワーク用のＭＳ、ＢＳ、ＭＳＣにおいて利用できるものである。例としては、関連するベースステーションのトランスミッタ１２は、アンテナ１４から空中へデジタル化された情報（デジタルパケット）のバースト形式で信号を送信する。理想的な状況では、送信された信号はＭＳのレシーバ１６によってなんのエラーもなくオリジナルな形で受信される。実際には、ディストーションによって、信号が弱くなり（シャドウ化（shadowing））、マルチパスフェードや同一チャネル干渉が起こる。これら全ては、送信信号中にエラーを発生させうる。
D-AMPSとしてのシステム動作中、例えば、声と他のデータは、フレームとして参照される２０マイクロ秒デジタルパケットの形で送信される。そのパケットは更に６つのタイムスロットに分けられる。ダウンリンク状態では、符号化された音声データは各フレームにおいて２タイムスロットを用いてＭＳに送信され、ＭＳ内の音声デコーダで復号される。フレームが送信されると,ディストーションによってビットストリーム上に発生したビットエラーはＭＳによって受信されて検波されビットエラーレート（BER）18が算出される。データを含むフレームは、そのビットエラーの数が特定のしきい値よりも多いか、或いは、チェックサムエラーが検出されると、「悪い」としてマークされうる。「悪い」ものの発生率が、パラメータ20として示されるフレームイレイザーレート（FER）を決める。必要な制御情報及びデータを含む「悪い」フレームは,信頼できないため、用いられない。この状況では、先の「よい」フレームからのデータがビットエラーを訂正するために用いられる。
MSによって記録される他のパラメータには、信号の強さを示す、受信信号レベル（RxLev）22がある。ハンドオーバーイベントの統計を表すハンドオーバーパラメータ24も記録されるが、これは、通話状態が他の周波数へスイッチしたことをしめすものであり、すなわち、セル内でハンドオーバー状態にある時に他のセルに移った場合がある。さらに、例えばソフト情報を含む他のパラメータ６も、レシーバ１６から得られる。ソフト情報は、例えば、デザインされたフレームにおけるビットの品質についての情報を含んでいてもよい。ソフト情報を用いて音質評価を改善する方法は、９５年７月１１日に発行されたMindeらの米国特許Patent No. 5,432,778、タイトル「無線通信システムのレシーバにおけるフレーム検出品質の評価方法及びアレンジ」に開示があり、その全てを参照することによって、本技術と一体となる。音声品質評価28は、測定されたパラメータから、以下のように形成されうる。
セルラーネットワークにおいてはあらかじめ定義された音声通信リンクが存在し、従って、特定の基準に一致する既に知られた音声符号化／復号部（codec）が用いられる。感知されるエンド音声品質は、ビットエラーの数にのみ影響を受けるものではなく、その時間配分にもよる。例えば、一時的に大きくフェーディングすること（deep fading dip）により、ビットストリーム中のエラーの短いバーストが起こりうる。これらのエラーは、時間的に集中して起こり、つぎに、チャネルデコーダが復号中に誤りを起こしうる。これによりフレーム消去が挿入され、音声の誤った復号が起こりうる。フレーム消去は、前のフレームからのパラメータデータビットの繰り返しを通じて補正することができ、結果としてそのような再生によって、「合成」音となりうる。さらに、復号失敗による誤った音声復号及び合成は、新しいフレームにおいて増加し、望ましくない大きなカチカチいう音あるいはバンという音を発生させうる。このような連続ビットエラーの短いバーストによれば、音質が大きく低下する場合がある。一方、一時的に多くの早いフェーディングが起こること（many fast fading dips）によれば、低い平均残存BERを発生させ、より良い音声品質が感知される。これは、チャネル復号がほとんどのエラーを訂正できるからである。従って、前述したとおり、音声品質に関連するパラメータの時間的特徴を考慮すべきである。これらのパラメータは、異なる特性についての情報を持つ。例えば、フェーディング率、フェーディング長さ、フェーディング深さ、信号誤り率、信号干渉率、信号レベルそしてハンドオーバー状態である。従って、これらのパラメータの時間での相関、及び相互相関から、感知される音質についてのさらなる情報を抽出できる。
ここで、図３を参照して、時間処理及び相関処理を利用した音声品質測定方法を本発明の一実施の形態として示す。本好適な実施の形態は、マルチステージ部を含む。これは、時間処理ステージ３２と相関処理ステージ３４と評価ステージ３６を含む。BER、FER、RxLev、H.O.、そしてソフト情報といった、無線リンクパラメータは、時間処理ステージ３２に入力される。これらのパラメータから、新しいパラメータを算出することができる。当業者なら理解できるように、これらのパラメータの時間処理は、例えば、その時間区域で、いわゆる「ウィンドウスライド処理」或いは単に「ウィンドウ化」を適用することによって行われうる。ウインドウは、例えば、時間的な重みづけを行うために方形で、指数関数でハミング（sin2window）である。それから、そのパラメータは、さらに適当な形にするため、例えばその関数のルート、指数関数、或いはログをとることによって相関されることができる。さらに、変換されたデータは、統計的な方法によって分析されうる。この方法は、最大値、最小値、中間値、標準偏差、ひずみ（skewness）、尖り（kurtosis）などを決定するステップを含んでもよい。これらの処理は、望む関係を得るために独立に行ってもよい。
ブロック３２での時間処理は、望ましくは、特定されたタイムインターバル中のパラメータの前の動きを調べることによりパラメータから時間情報を抽出する処理である。例えば、パラメータ測定の処理履歴を検討してみれば、時間パラメータ、例えば、最後のX秒の中間値,Y秒間の評価した標準偏差或いは、最後のZ秒間の自己相関関数のようなパラメータを算出することができる。例としては、最後の３秒間の平均BER、或いは、最後の５秒間に消去されたフレーム数は、音声品質の側面に更に深く関連したパラメータを導くための新しい時間パラメータの典型である。
ブロック３４の相関ステージはオリジナルの、あるいは新しく算出された時間パラメータを相関させて、より音声品質に直接的に関連する相関パラメータを生成する。例えば、近代セルラーシステムは、ビットエラーによるフレームのロスを、聞こえることのない希望をもって直前の２０ｍｓフレームを繰り返すことによって、隠そうとする。つまり、欠損したフレームのビットエラー数は関係がない。なぜなら、そのフレームのないようは、聞き手には決して届かないからである。これは、すなわち、音声品質に深く相関する新しいパラメータを、例えばフレームロスのＢＥＲを相関させることによって算出してもよい。
本発明に関してうまく働く第１の例であって、時間処理及び相関処理の使用を示す例においては、平均ＢＥＲが、０．５秒間にわたって、時間処理ステージ３２において、新しい時間パラメータRXQ_MEAN_5を生成するために算出される。相関ステージ３４においてRXQ_MEAN_5パラメータは、（RXQ_MEAN_5）3相関パラメータを産み出す第３のパワー変換を適用することによって相関される。第２の例において、ＦＥＲは、０．５秒間にわたってに計算され、時間パラメータFER_MEAN_5を形成する。３乗根変換は、時間パラメータFER_MEAN_5に適用され、相関パラメータ（FER_MEAN_5）1/3を形成する。第３の例において、FERは、５秒間にわたって計算され、連続した消去フレーム数を決定し、パラメータFER_BURSTS_5を生成する。引き続き、時間パラメータに対して２乗根変換を行なうことによって相関が実行され、相関パラメータ（FER_BURSTS_5）1/2が生成される。時間パラメータ及びそれに関連する相関パラメータの概略を以下の表Ａに示す。
0004201146.tif 000002
他の潜在的なパラメータも、同様のオペレーションを行なうことによって、残存ビットエラーレート（RBER、ここで、RBERは、フレームが消去された場合にはゼロに等しくなり、フレームが消去されない場合にはBERに等しくなる。時間処理および統計的分析を、相関パラメータに対して行なってもよく、例えばRBERを「生」データに対して算出してもよいことは、特筆すべき点である。
ブロック３６の評価ステージは相関パラメータを利用して、感知される音声品質の評価を算出する。評価部３６は、いくつかの数学的モデル例えば、線形、非線形、あるいはニューラルネットワークを含むモデルに基づくことが出来る。単純な線形モデルは以下のように形成できる。
評価値=A（パラメータ1）+B（パラメータ1）+
ここで、係数A及びBは、最高のパフォーマンスで最適化される。係数は、例えば、線形回帰係数技術を,主格に格付けされたトレーニング要素に用いることによって求められる。線形評価は、適当な結果を導くが、当業者なら理解できるように、非線形評価部は、更に正確な評価を導くことができる。
線形評価を用いる典型的な処理は、上記例の相関パラメータに対して以下のように実行することができる。
評価値=A*（FER_MEAN_5）1/3+B*...
ここで、係数Ａ及びＢは、周知の前記線形回帰係数技術によって求められる。さらに、どんな数でも、無線リンクの組合せ、時間パラメータ或いは相関パラメータと、当業者により、様々な状況で最適であると決定されるような評価のために、組合せることが可能である。更には、時間パラメータ及び相関パラメータの特定の例が提供されているので、それが、当業者にとって、本発明の思想及び範囲の中にあるものであれば、ここで記載したパラメータに対して様々に変形を加えてもよい。特に、時間及び相関パラメータを考慮に入れた関係の変形及び、タイムインターバルの長さの変形を、特別な干渉或いは体感される状況に合せて行なってもよい。
また、非線形評価を、複数の線形評価部によって行ない、モデル化された曲線の略線形部分に近似してもよい。図４は、この技術を用いて、搬送波対干渉（C/I）の割合と品質（Q）との関係を示すグラフである。曲線60は、いくつかの略線形部分に分割され、連続した線形評価としてモデル化される。例えば、部分62は、急な傾斜を有し、ほとんど曲率を有していないため、線形モデルとして表現してよい。同様に、部分64は、それよりももう少し曲率を有しているが、この部分もまた線形モデルによって近似することができる。この曲線の部分66からは水平となっており、まさしく、線形モデルに近似できる。モデル間でシームレスに推移させるため、現在のオペレーティングポイントがどこであるかを決定する必要が生じる。これを解決するために用いられる方法として、特定の部分に存在する可能性を決定するモデルを使用する方法がある。複数評価部アプローチにおいて用いられる線形モデルは、比較的単純で正確なモデル化を提供することができる。
更に、マルチステージニューラルネットワークを用いてより正確な結果を得てもよい。ニューラルネットワークは、データを搬送し重みづけされた単方向性接続によってリンクされたプロセッサ或いはニューロンのネットワークである。そのニューロンは、独立して動作し、その重みに従った入力のみに基づいて動作する。一般に、ニューラルネットワークには、与えられたパターンに基づく負荷を調整するために、トレーニングアルゴリズムが必要である。例えば、ニューラルネットワーク評価部に適用できるトレーニング技術として、試験用の音声に関する無線リンクパラメータを同時に記録する方法がある。記録された音声は、格付けを示すリスニングパネルによって評価される。例えば無線リンクパラメータは、図３の時間処理ステージ３４及び相関処理ステージ３４で処理され、そこで、格付けが加えられた結果は、ネットワークをトレーニングするために用いられる。当業者には周知のように、ニューラルネットワークを用いる利点は、ネットワークが従来の評価部よりもこのタスクに適しているため、ステージ３２及び３４での処理をより単純化できることにある。本発明として用いられ得るニューラルネットワークの例としては、米国特許Patent No. 5,432,778に開示があり、これを参照することによって、その開示技術は本技術に組合わされる。
更に、例えば、搬送波周波数や周波数ホッピング等のシステムの特徴に合せて、適当な他のタイプの評価部として、いくつかの動的基準に従って状況を変える有限状態機械を基礎とするものがある。例えば,そのような評価部は、移動体のスピード変化、或いは、周波数ホッピングから非周波数ホッピングへの変化、更にその逆の変化に応じて状態を変化するように形成され得る。これは、例えば、周波数ホッピングが無い場合に比して周波数ホッピングがある呼び出しでは、モデルが異なるような状況に合せてもよい。
本発明は、セルラー電話通信システムにおいて無線リンクパラメータを監視することによる音声品質測定方法を意図するものである。これまでの議論は更に、本質的に単純で正確な音声品質評価技術を開示するものであり、この技術は、音声データベース及び知覚モデルに関する複雑さを回避する。本発明はカレント無線リンクパラメータの時間情報を利用して新しいパラメータを算出するものであり、パラメータ間の関係及び相互相関が音声品質評価を改善するために用いられる。
いくつかの特定の好適な実施の形態を参照して本発明を記述してきたが、それらの様々な変形及びそこへの適用が当業者には明らかであろう。特に、D-AMPSに加えて、例えば、符号分割多元接続（CDMA）、移動体通信用グローバルシステム（GSM）、或いはパーソナルデジタルセルラー（PDC）等に合せて動作する、他のデジタルベースシステムにも、本発明のコンセプトは適用可能である。従って、以下の請求の範囲も、解釈を狭めるものではなく、開示された発明の主題から導かれる種々の変形を含むものと考察すべきである。
【図１】
0004201146.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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