公衆無線 LAN におけるマルチレート特性を考慮した
VoIP の音声品質改善アルゴリズムの評価
M2011MM073 田財 彰久
指導教員：奥村 康行

1

はじめに

企業側では有線のデスクトップ PC でソフトウェア電話を利用する．主な留意点は以下の 2 つとなる．
また，呼び出しや切断処理は広域インターネットに繋がる SIP Server を経由して実行する．

近年，映像や音声サービスを IP ネットワークに統合する無線の LTE のサービス展開に伴い，固定電話回線の経済的代案として注目される無線の Voice over Internet
1. VoIP ユーザのランダム移動
Protocol(以下 VoIP) の商業展開が進んでいる．既に，LTEで利用可能な VoIP として，VoLTE のサービスが世界各
公衆無線 LAN のようなアウトドア系の VoIP の場合，国で商用段階に突入している．しかし，LTE 過渡期は従 通話中に VoIP ユーザは常に移動する．よって，VoIP ユー
来の回線交換方式の通話が主流で，輻輳に弱く災害発生 ザの初期配置はランダムとし，公衆無線 LAN 圏内で常に時の利用には向いていない．
移動する．
よって，本研究では災害発生時のライフラインとなる
2. トラフィックの過密状態
公衆無線 LAN の利用を想定した環境をシミュレートし，1 つのアクセスポイントが許容できる複数の VoIP 通話
LTE 過渡期や災害発生時にも通話可能な WLAN VoIP をが同時にあり，更に TCP や UDP といった他のトラフィッ研究対象とする．
クも混在するマルチレート環境を想定する．
当研究分野の先行研究の一例である An Adaptive
Codec and Frame Size Modification Based QoS Algo公衆無線ＬＡＮ
rithm over Multi-rate WLANs [1] において，VoIP を無会社
線 LAN 環境で使用するさいの混雑を想定する音声品質
VoIP
VoIP+TCP+UDP
Access Point
改善アルゴリズムが考案された．しかし，先行研究のシミュレーションでは，無線ノードの電波減衰に伴う通信TCP
VoIP
帯域変化，すなわちマルチレート特性の考慮が不十分で
UDP
TCP
WiredUDP
ある．さらに，E-model[2] と呼ばれる計算モデルを使用
RouterGlobal Internet
しており，音声品質を 0 から 100 で客観的評価する R 値
AccessPointを算出している．この音声評価手法から算出される R 値
WiredRouterで主観品質を推定することは難しい．
VoIP
VoIP
SIP Server
そこで，本研究では先行研究よりも再現度の高いマル
公衆無線ＬＡＮ
家庭チレート環境を想定したネットワークをシミュレータ上で構築し，先行研究と同じく E-model で客観的評価する．
図 1 VoIP の利用想定
そして，マルチレート環境による音声品質劣化要因を反映させた実音声サンプルを作成した上で，その音源を評価する PESQ ツール [3] を用いて主観品質を推定する． 2.2 NS2 と OMNET++の利用目的
2 つの評価値を比較することで，先行研究の音声品質改
1 節で述べたように，先行研究 [1] で考慮していない「マ善アルゴリズムに対して，より信頼性の高い評価をするルチレート環境での VoIP 利用」と「ユーザの主観品質ことを本研究の目的とする．
を推定する実音声サンプルの生成」を，本研究では十分に考慮する．
2 シミュレーションモデルしかし，この 2 つの機能を両立したネットワークシミュ
本節では VoIP シミュレーションの対象となるモデルレータが現時点で存在しない．本研究では 2 つの要件をと，次節から取り扱う 2 つのシミュレータの利用目的を満たすために，マルチレート環境をシミュレート可能な説明する．
NS2 と，実音声サンプルを生成可能な OMNET++の 22.1 利用想定つを並行して使用する．
本研究では 1 節で述べたように，VoIP ユーザが LTE 過3 NS2 によるマルチレート VoIP シミュレー
渡期や災害発生時のようにトラフィック過密状態で VoIPションを使用する図 1 の状況を想定する．
図 1 では，IEEE802.11g の公衆無線 LAN と一般家庭， 本節では，NS2 によるマルチレート VoIP シミュレー
企業ネットワークが VoIP を利用するインフラストラク ションで使用する先行研究及び本研究のモデルと，ネッチャーネットワークを想定している．公衆無線 LAN では トワーク構成を説明する．
スマートフォンのソフトウェア電話を利用し，一般家庭，3.1

NS2 で使用するモデル

本研究考案：マルチレートモデル(NS2)NS2 によるマルチレート VoIP シミュレーションでは，先行研究 [1] の音声品質評価・改善モデルと，本研究で新たに取り扱うマルチレート環境の模倣に必要な 3 つのモデルを使用する．

移動モデル

電波伝搬モデル

ランダム移動[m/s]

リンクアダプテーション

伝送レート[Mbps]

電波強度
[W]

MAC
プロトコル

• 音声品質評価モデル (E-model)[2]

Ppl
[%]

音声品質に関係する計 20 個のパラメータから，音声品質を 0 から 100 で客観的評価する R 値を算出する式．
TTC(情報通信技術委員会) の策定に準拠し，20 個のパラメータの内 18 個に TTC 標準値を用いる．他 2 個（パケット損失率，遅延）に関しては適宜計測が必要不可欠である．

音声Codec
決定アルゴリズム
No.1
フレーム化間隔決定

R値

E-modelアルゴリズム
No.2• 音声品質改善アルゴリズム 1(音声 Codec 切り替え)

先行研究[1]考案：音声品質評価・改善モデル

VoIP の音声コーデックを無線リンク状態に応じて切り替える．VoIP 通信開始時は，高ビットレートの音声コーデック G.711 を使用する．パケット損失率や遅延の増加により，R 値が ITU-T（国際電気通信連合電気通信標準化部門）が定める音声品質の許容範囲 (R 値＞ 70) を満たさなくなった場合，低ビットレートの音声コーデックG.729 に切り替える．

図 2 NS2：マルチレート VoIP シミュレーションの流れ• 音声品質改善アルゴリズム 2(フレーム化間隔変更)
音声信号を切り出す時間単位を示す，フレーム化間隔を変更する．フレーム化間隔を長くし，Voice ペイロードを大きくすることで，オーバーヘッド問題を回避し伝送効率を向上させる．なお，フレーム化間隔は伝送レートの高い無線ノードを優先して長くする．

• 移動モデル (RWP：Random Waypoint)
RWP モデルは本研究の想定通り，無線ノードのランダム初期配置をし，指定したシミュレーション時間だけランダム移動を繰り返すといった移動性を持たせるモデルである．
• 電波伝搬モデル (大地反射モデル)
RWP モデルによる無線ノードの移動に伴い，受信信号電力の変動を模倣するモデル．大地反射モデルはアクセスポイントから発生する直接波と地面の反射波を考慮したものである．
• リンクアダプテーション機能

3.2

NS2 におけるネットワーク構成

2.1 節に基づいて，VoIP ユーザのランダム移動とトラフィック過密状態を想定したネットワークを構成する．
IEEE802.11g における同時通話の限界許容数に合わせて，24 台の有線ノード，24 台の無線ノードの構成で VoIP通話を開始する．さらに，1000Byte の UDP トラフィッ
ク，TCP トラフィックを 1 つずつ追加し，NS2 のネットワーク構成は 26 台の有線ノード，26 台の無線ノード，1台の AP(IEEE802.11g) とする．
また，公衆無線 LAN の利用可能伝送距離が平均 100mであることを考慮し，アクセスポイントを中心に 200m ×200m の平面エリアをシミュレートする．公衆無線 LAN
圏内の各無線ノードは，この平面エリア内を移動する．

4

OMNET++による実音声シミュレーショ
ン

本節ではネットワークシミュレータ OMNET++における，音声品質劣化要因を反映させた実音声サンプルの生成方法を説明する．

4.1

実音声サンプルの生成

OMNET++による実音声シミュレーションは，OMNET++パッケージの配布先で提供されている VoIPTool2.0 と，INET Framework を OMNET++に導入することで可能になる．VoIPTool のサンプルプログラムである，以下の VoIPToolTest.ned を直接編集することで，NS2 で計測した遅延やパケット損失率を反映させた劣化音声サンプルを作成できる．

遅延・パケット損失率の変更 (VoIPToolTest.ned) 

大地反射モデルで与えられる受信信号電力に伴い，適切な伝送レートの切り替えをする機能．ACK フレームの連続送信成功/失敗回数でレート変化させる ARF(AutomaticRate Fallback) 方式と，RTS(Request to Send) パケットを受信した無線端末の受信信号電力に基づいてレート変化させる RBAR(Receiver Based Autorate) 方式がある．
channel line1 extends ned.DatarateChannel {NS2 に上記の 6 つのモデルを組み込んだマルチレート
parameters:
VoIP シミュレーションの流れを，以下の図 2 にまとめる．
delay = 10ms;
NS2 では図 2 のように，マルチレートモデルと音声品
per = 0.1;
質評価・改善モデルの 2 つを組み合わせて，先行研究 [1]}の 2 種類の音声品質改善アルゴリズムを再評価すること
を目的とする．
しかし，OMNET++に遅延パラメータを与えても，実音声サンプルに反映されない仕様になっている．そこで，

OMNET++にパケット損失率のみ与え，次節の改良版 ミュレーション時間を 100 秒とし，計 20 回全 VoIP 通話
PESQ に遅延を代入する．パケット損失率を反映させた の R 値を測定する．
音源を生成した後，遅延による劣化予測値を改造版 PESQ• OMNET++：実音声シミュレーションによる音声評価段階で適宜減算するといった手順を踏む．
本研究では 2.2 節で述べた通り，マルチレート環境によ
なお，OMNET++の実音声シミュレーションのネットる音声品質劣化要因を反映させた実音声サンプルを作成
ワーク構成は，NS2 で模倣したマルチレート環境で計測した上で，その音源を評価することを目的とする．先にした遅延とパケット損失率をそのまま反映させるために，
NS2 でパケット損失率・遅延を計測した後，OMNET++無劣化の有線区間の 1 対 1 通信をしている．
でも同じ値を使用する．
4.2 音声品質評価 (PESQ) の改良
5.2 NS2(マルチレート VoIP シミュレーション) の音
声品質評価
PESQ[3] と呼ばれる音声品質評価ツールを用いて音声評価値を求める．PESQ は ITU-T P.862 で勧告された客リンクアダプテーション機能のうち，ARF 方式と観的評価手法であり，原音と評価対象音声を入力とし，雑 RBAR 方式を使用したシミュレーション想定で 10 回実音や歪み等の妨害値を計算し主観品質評価値である MOS 行し，R 値・パケット損失率 (Ppl)・遅延 (T) を計算した値にマッピングする．
結果を，以下の表 1 に示す．
本研究では E-Model の遅延計算部分を PESQ に引用することで，遅延を反映させた音声品質評価値を算出する
表 1 マルチレート VoIP シミュレーションの音声品質改良を施した．以下に，改良版 PESQ の実行例を示す．
評価
改良版 PESQ の実行例
ARF 方式./PESQ +8000 sent.wav results.wav 100.0 //delay
アルゴリズム [1]
平均 R 値
信頼区間
Reading reference file sent.wav...done.
適用無70.68
70.68 ± 6.62
Reading degraded file results.wav...done.
適用有78.91
78.91 ± 2.35
Level normalization...
アルゴリズム [1]
平均 Ppl[%]
信頼区間 [%]
IRS filtering...
適用無2.41
2.41 ± 1.44
Variable delay compensation...
適用有0.76
0.76 ± 0.71
Acoustic model processing...
アルゴリズム [1] 平均遅延 [ms] 信頼区間 [ms]P.862 Prediction (Raw MOS, MOS-LQO): = 3.173
適用無79.96
79.96 ± 0.42
3.080
適用有105.42
105.42 ± 4.06
MOS-LQO → Rfactor: = 59.612
RBAR
方式
Delay(100.0ms) → Rfactor: = 57.212
アルゴリズム [1]
平均 R 値
信頼区間Rfactor(add delay) → MOS-CQE: = 2.955
適用無
適用有
原音の sent.wav と，劣化音源の results.wav を入力しアルゴリズム [1]た実行例である．コマンドライン引数の最後に，遅延パラメータを入力することで，遅延反映させた MOS 値と適用無R 値に変換している．
適用有評価

5

本節では以下の 3 段階の評価を経て，先行研究の音声品質改善アルゴリズムについて考察する．

1. NS2 にマルチレート特性を加え，音声品質改善アルゴリズム使用時の音声品質を評価 (5.2 節)
2. NS2 で測定したパケット損失率，遅延を OMNET++に与え，実音声サンプルの音声品質を評価 (5.3 節)
3. 両者の評価値を比較した上で，最終的に音声品質改善アルゴリズムを評価 (5.4 節)
5.1

評価方法

• NS2：マルチレート VoIP シミュレーション
実際の VoIP 通話では遅延・パケット損失率を含むフィードバック情報を，RTCP パケットを用いて最短周期 5 秒で受信ノードから送信ノードへと送出する．よって，本研
究では 5 秒間隔で E-model の計算を繰り返す．また，シ

74.46
80.13
平均 Ppl[%]74.46 ± 4.93
80.13 ± 2.63
信頼区間 [%]

アルゴリズム [1]1.820.58
平均遅延 [ms]1.82 ± 0.81
0.58 ± 0.42
信頼区間 [ms]適用無適用有79.78
103.2679.78 ± 0.19
103.26 ± 5.57

ARF 方式使用時は音声品質改善アルゴリズム [1] を適用することで，平均 R 値は 8.23 向上した．また，分散が小さくなり，信頼区間下限を見ても R 値の音声許容値である 70 を下回ることが無くなっていることが分かる．それに伴い，パケット損失率 (Ppl) も 2%未満に収まる．一方，遅延は適用後に音声コーデックの原理遅延分増加してしまい，パケット損失率ほどではないが R 値を下げる原因になると考えられる．
次に，RBAR 方式使用時は音声品質改善アルゴリズム[1] を適用することで，平均 R 値は 5.67 向上した．ARF方式の結果と比較すると，RBAR 方式は平均 R 値の伸び代は少ないものの，R 値・パケット損失率・遅延全てにおいて ARF 方式よりも優れた結果を出した．

ARF 方式より RBAR 方式が優れる理由としては， 31.23 であったのが，適用することで 82.44 まで改善されRBAR 方式の場合，送信時に受信信号電力を基に伝送 た．よって，音声品質改善アルゴリズム [1] は全体的な音レートを設定し，ARF よりも無線リンク状態に適した伝 声品質の改善よりも，極端に音声品質が悪い VoIP 通話送レート選択が可能であり，R 値やパケット損失率も安 に対して部分的に機能することが分かる．
定しやすいと考えられる．
これにより，先行研究の音声品質改善アルゴリズム [1]はマルチレート環境による VoIP 使用時にも有効である
5.3 OMNET++(実音声シミュレーション) の音声品と言える．
質評価
ϭϬϬ

5.2 節のシミュレーションで得られたパケット損失率と遅延を用いて，10 回分実音声サンプルを OMNET++で生成し，R 値の平均・分散・95%信頼区間を推定した結果を以下の表 2 に示す．

ϵϬϴϬ
ϳϬ

アルゴリズム [1]

ARF 方式 (男性)
平均 R 値ZǀĂůƵĞϲϬ

表 2 実音声サンプルの音声品質評価

ϱϬ信頼区間ϯϬ75.4484.37
ARF 方式 (女性)
平均 R 値

75.44 ± 5.50
84.37 ± 2.62

ϮϬ

71.77
82.45
RBAR 方式 (男性)
平均 R 値

71.77 ± 6.36
82.45 ± 3.11

78.40 ± 3.88
86.38 ± 2.58

アルゴリズム [1]

78.48
86.38
RBAR 方式 (女性)
平均 R 値

適用無適用有

75.74
85.26

75.74 ± 4.67
85.26 ± 2.86

適用無適用有アルゴリズム [1]適用無適用有アルゴリズム [1]適用無適用有㡢ኌရ㉁ᨵၿ
䜰䝹䝂䝸䝈䝮΀ϭ΁ϰϬ

㐺⏝᭷
㐺⏝↓
ϭϬ

信頼区間

ϬϬ

Ϯϱ

ϱϬ

ϳϱ

ϭϬϬ

^ŝŵƵůĂƚŝŽŶdŝŵĞ΀Ɛ΁

図 3 NS2：RBAR 方式使用時の R 値変動の一例

信頼区間

信頼区間

6

おわりに

本研究では，NS2 でマルチレート環境を模倣し，先行研究の音声品質改善アルゴリズム [1] を評価した．そして，OMNET++でパケット損失率を反映させた音源を生成し，実音声サンプルを用いた音声評価にも取り組んだ．
2 つの評価で，マルチレート環境による VoIP 使用時にも音声品質改善ができるアルゴリズムであることを示した．
今後の課題としては，評価に使用する実音声サンプル数を増やすこと，実音声サンプルに使用する音声評価ツールをより精度の良いものに変えることが考えられる．

5.2 節の E-model による計算式から求めた R 値と比較
すると，女性音源使用時は近い値になった．一方，男性音源使用時は平均 R 値で 5.67 も差が生まれた．この原因としては，音声解析は性別や録音者本人の発音の明瞭度等， 参考文献
録音者の発声の特徴に依存するところが大きく，PESQ[1] M. F. Tuysuz, and H. A. Mantar, “An Adapによる実音声分析アルゴリズムでは音質劣化の要因が検tive Codec and Frame Size Modification Based
出されなかったことが考えられる．これにより，男性音QoS Algorithm over Multi-rate WLANs,” In Proc
源は 5.2 節の NS2 の R 値とは異なる結果になった．
of Second International Conference, WiMo 2010,
5.4 音声品質改善アルゴリズムの評価
Ankara, Turkey, Jun. 2010, pp. 137–147.
最後に，NS2 と OMNET++による 2 つの音声品質評
価を基に，音声品質改善アルゴリズム [1] を評価する．
表 1，表 2 の通り，本研究のマルチレート環境を想定した VoIP シミュレーションの場合，全 VoIP 通話の平均値をとると，大きく R 値が改善されたようには見受けられない．しかし，R 値が許容値である 70 を大きく下回る VoIP 通話に対して効果が大きく，R 値が 40 を下回る場合も，70 以上に改善する結果が出た．その例を図 3 に示す．
図 3 の場合，シミュレーション時間 40 秒経過時に，音声品質改善アルゴリズム [1] を適用しない場合は R 値が[2] International Telecommunication Union, “G.107:
The E-model: a computational model for use
in transmission planning,” accessed Aug. 2012,
http://www.itu.int/rec/T-REC-G.107/.
[3] International Telecommunication Union, “P.862 :Perceptual evaluation of speech quality (PESQ):
An objective method for end-to-end speech quality assessment of narrow-band telephone networks and speech codecs,” accessed Oct. 2012,
http://www.itu.int/rec/T-REC-P.862/.