Objective non-intrusive conversational voip quality prediction using data mining methods
บทความในวารสาร
ผู้เขียน/บรรณาธิการ
กลุ่มสาขาการวิจัยเชิงกลยุทธ์
ไม่พบข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
รายละเอียดสำหรับงานพิมพ์
รายชื่อผู้แต่ง: Valaisathien S., Vanijja V.
ผู้เผยแพร่: Springer Science Business Media
ปีที่เผยแพร่ (ค.ศ.): 2015
วารสาร: Lecture Notes in Electrical Engineering (1876-1100)
Volume number: 339
หน้าแรก: 135
หน้าสุดท้าย: 142
จำนวนหน้า: 8
นอก: 1876-1100
ภาษา: English-Great Britain (EN-GB)
บทคัดย่อ
Nowadays, there is a growth in the number of applications running on the Internet involving real-time transmission of speech and audio streams. Among these applications, Voice over Internet Protocol (VoIP) has become a widespread application based on the Internet Protocol (IP). However, its quality- of-service (QoS) is not robust to network impairments and codecs. It is hard to determine conversational voice quality within real-time network by using ITU-T standards, PESQ and E-model. In this research, three data mining methods: Regression-based, Decision tree and Neural network were used to create the prediction models. The datasets were generated from the combination of PESQ and E-model. The statistical error analysis was conducted to compare accuracy of each model. The results show that the Neural network model proves to be the most suitable prediction model for VoIP quality of service. ฉ Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2015.
คำสำคัญ
E-model
ติดต่อสอบถามเพิ่มเติมได้ที่