机器学习驱动的VoLTE视频通话质量实时评估与关键技术

本文主要探讨了在VoLTE（Voice over Long-Term Evolution）视频通话质量评估方面的创新研究，针对当前评估方法存在的局限性，提出了一种基于机器学习技术的解决方案。该方法的核心在于利用网络指标参数和机器学习算法来提高VoLTE视频通话质量的实时评估精度。 首先，文章强调了数据采集的重要性，即从解码核心网收集网络参数指标数据，这些数据反映了通话过程中的关键性能指标。经过预处理，可以清洗和标准化数据，确保其适用于后续的分析。预处理步骤解决了特征指标的标准化问题，使得不同来源的数据能够有效地输入到评估模型中，提高了模型的通用性和准确性。 接下来，文章关注特征选择和工程。通过精心挑选出对VoLTE视频通话质量有显著影响的关键特征，如延迟、丢包率、带宽利用率等，作者减少了特征维度，这不仅简化了机器学习算法，还降低了计算复杂度。这一策略有助于提高模型的效率，同时避免了过拟合的风险。 在算法选择上，文中特别提到了梯度提升树（Gradient Boosting Tree，GBT）作为机器学习算法，因其在处理复杂非线性关系和集成学习方面表现出色。GBDT能够通过迭代地添加弱学习器来逐步改进预测结果，对于这类涉及多变量交互的问题非常适用。 文章的关键目标是构建一个不依赖于特定测试环境或原始视频的VoLTE视频通话质量评估模型，这意味着该模型具有良好的泛化能力，能够在实际网络环境中实时且准确地评估通话质量，这对于VoLTE服务的优化和用户体验的提升具有重要意义。 总结来说，本文的研究主要贡献在于提出了一种结合机器学习与网络参数的VoLTE视频通话质量评估框架，通过数据预处理、特征工程和选择高效的机器学习算法，实现了对VoLTE服务质量的客观、实时和准确评估，为运营商提供了一种有效的质量控制工具。这将有助于提升VoLTE通话体验，推动无线通信行业的持续优化和发展。