CN112118442A - Ai视频通话质量分析方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents

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CN112118442A CN202010990036.4A CN202010990036A CN112118442A CN 112118442 A CN112118442 A CN 112118442A CN 202010990036 A CN202010990036 A CN 202010990036A CN 112118442 A CN112118442 A CN 112118442A
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Abstract

本申请涉及数字医疗技术，公开了一种AI视频通话质量分析方法，包括：获取设备进行视频通话时的所有数据；提取数据中的SIP消息及其对应的端口信息和第一RTP数据；在数据库中提取SIP消息的端口信息对应的第二RTP数据，将第一RTP数据与第二RTP数据进行比对，若比对成功则识别SIP消息并计算第一RTP数据的时间戳差值和丢包率；当识别到SIP消息为通话结束指令，则基于时间戳差值和丢包率对视频通话进行异常判断；根据判断结果，将第一RTP数据对应的特征码记录到数据库中。本发明还涉及区块链技术，所述视频通话时的所有数据存储于区块链中。本申请能对远程视频会诊通话中出现的异常情况进行准确分析检测。

Description

AI视频通话质量分析方法、装置、计算机设备及存储介质
技术领域
本申请涉及数字医疗的远程会诊通话技术领域，尤其涉及一种AI视频通话质量分析方法、装置及计算机可读存储介质。
背景技术
人工智能(Artificial Intelligence，Al)属于一种新的技术科学，是对模拟、延伸以及拓展人的智能的相关理论和方法进行研究的科学，属于计算机科学的一个分支。各种AI技术已经趋于发展成熟，目前AI视频通话已经开始逐渐取代人工，在远程面审、视频回访、远程开户等场景得到了应用。但是在远程会诊的通话过程当中，当网络波动或网络抖动，影响音视频通话效果时，AI还无法准确智能识别音视频效果，后续无法根据音视频效果进行对应处理，使得会诊通话的视频录制不能作为相关凭证保留。
发明内容
本申请提供一种AI视频通话质量分析方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，以解决现有技术中在远程会诊的视频通话时无法准确的检测音视频的质量问题。
为解决上述问题，本申请提供的一种AI视频通话质量分析方法，包括：
获取设备进行视频通话时的所有数据；
提取所述数据中的SIP消息及其对应的端口信息和第一RTP数据；
在数据库中提取所述SIP消息的端口信息对应的第二RTP数据，将所述第一RTP数据与所述第二RTP数据进行比对，若比对成功，则识别所述SIP消息，并计算所述第一RTP数据的时间戳差值和丢包率；
当识别到所述SIP消息为通话结束指令时，则基于所述时间戳差值和丢包率对所述视频通话进行异常判断；
根据所述判断结果，将所述第一RTP数据对应的特征码记录到所述数据库中。
进一步的，所述提取所述数据中的SIP消息及其对应的端口信息和第一RTP数据包括：
从所述数据中提取所述SIP消息中的INVITE消息，从所述INVITE消息中获取固定字段并记录到所述数据库和内存中，以及提取SIP消息中对应的端口信息；
提取所述数据中的第一RTP数据包，作为第一RTP数据。
进一步的，所述识别所述SIP消息，并计算所述第一RTP数据的时间戳差值和丢包率包括：
分析所述SIP消息的状态码；
依次记录所述第一RTP数据中每个数据包的序列号和时间戳，将每个所述数据包的序列号和时间戳分别依次减去上一数据包的序列号和时间戳，得到两个相邻的所述数据包的时间戳差值；
分析两个相邻的所述数据包的序列号差值，若差值不为1，则在总的丢失的数据包数量中增加对应的所述差值，根据所述总的丢失的数据包数量计算出数据包的丢包率，并记录到所述数据库和内存中；
将所述时间戳差值与数据库和内存中上一次记录的时间戳差值相比较，若比数据库和内存中记录的时间戳差值大，则将所述数据库和内存中的时间戳差值进行更新。
进一步的，所述依次记录所述第一RTP数据中每个数据包的序列号和时间戳，将每个所述数据包的序列号和时间戳分别依次减去上一数据包的序列号和时间戳，得到两个相邻的所述数据包的时间戳差值之后，还包括：
以序列号最小的所述数据包的时间戳为起始，依次设定预设秒数的计时段；
记录一个计时段内的所述数据包的发送数量，将所述发送数量除以预设秒数得到每秒钟发送的所述数据包的数量，并记录到所述数据库和内存中。
进一步的，所述当识别到所述SIP消息为通话结束指令时，则基于所述时间戳差值和丢包率对所述视频通话进行异常判断包括：
提取数据库中存储的所述视频通话的所述数据包的时间戳差值、丢包率以及每秒钟发送的数据包的数量；
判断所述数据包的时间戳差值、丢包率以及每秒钟发送的数据包的数量是否符合预设要求；
若不符合所述预设要求，则确定所述视频通话数据异常。
进一步的，所述数据包包括音频包和/或视频包；所述若不符合所述预设要求，则确定所述视频通话数据异常包括：
当所述音频包每秒钟的发送数量不满足所述预设要求中的第一预设发送标准时，则所述视频通话的音频异常；
当所述视频包每秒钟的发送数量不满足所述预设要求中的第二预设发送标准时，则所述视频通话的视频异常；
当所述音频包和/或视频包的所述时间戳差值大于所述预设要求中的第一预设数值时，则所述视频通话的音频异常和/或视频异常；
当所述音频包和/或视频包的所述时间戳差值大于所述预设要求中的第二预设数值，且所述丢包率大于所述预设要求中的第三预设数值时，则所述视频通话的音频异常和/或视频异常；
当所述音频包的丢包率大于所述预设要求中的第四预设数值，且所述视频包的丢包率大于所述预设要求中的第五预设数值时，则所述视频通话的音视频异常。
进一步的，所述根据所述判断结果，将所述第一RTP数据对应的特征码记录到所述数据库中包括：
若判断结果为正常，则将正常的所述第一RTP数据匹配对应的预设特征码；
若判断结果为异常，则将所述第一RTP数据的异常数量累加到所述数据库中的异常总量上，并根据异常判断结果对应的时间戳差值、丢包率或者每秒钟发送的数据包数量来确定所述第一RTP数据的异常类别；
基于所述异常类别匹配对应的所述预设特征码；
将所述第一RTP数据对应的所述预设特征码组成编码并记录到所述数据库中。
为了解决上述问题，本申请还提供一种AI视频通话质量分析装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取设备进行视频通话时的所有数据；
解析模块，用于提取所述数据中的SIP消息及其对应的端口信息和第一RTP数据；
比对分析模块，用于在数据库中提取所述SIP消息的端口信息对应的第二RTP数据，将所述第一RTP数据与所述第二RTP数据进行比对，若比对成功，则识别所述SIP消息，并计算所述第一RTP数据的时间戳差值和丢包率；
判断模块，用于当识别到所述SIP消息为通话结束指令时，则基于所述时间戳差值和丢包率对所述视频通话进行异常判断；
特征码记录模块，用于根据所述判断结果，将所述第一RTP数据对应的特征码记录到所述数据库中。
为了解决上述问题，本申请还提供一种计算机设备，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上述所述的AI视频通话质量分析方法。
为了解决上述问题，本申请还提供一种非易失性的计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如上述所述的AI视频通话质量分析方法。
根据本申请实施例提供的AI视频通话质量分析方法、装置、计算机设备及存储介质，与现有技术相比至少具有以下有益效果：
通过获取视频通话时的所有数据，并将数据中的SIP消息及其对应端口信息和第一RTP数据提取出，首先在数据库中将SIP消息对应端口的对应第二RTP数据提取出并和第一RTP数据进行比对，确保端口的一致性，后将计算第一RTP数据的时间戳差值和丢包率,在获取到所述SIP消息中的通话结束指令时，将第一RTP数据的时间戳差值和丢包率进行判断，判断数据是否异常，将第一RTP数据对应的特征码记录到数据库中。通过将对第一RTP数据进行检测，并将不同的第一RTP数据匹配对应对特征码，可以实现在远程会诊的视频通话中出现的异常情况进行准确检测，本申请还通过对异常数据的进一步分析判断，将异常数据及异常类型统计出，方便后续对会诊视频通话异常进行快速处理。
附图说明
为了更清楚地说明本申请中的方案，下面将对本申请实施例描述中所需要使用的附图做一个简单介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请一实施例提供的RTP数据包头的封装结构示意图；
图2为本申请一实施例提供的AI视频通话质量分析方法的流程示意图；
图3为本申请一实施例提供的AI视频通话质量分析装置的模块示意图；
图4为本申请一实施例的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同；本文中在申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请；本申请的说明书和权利要求书及上述附图说明中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。本申请的说明书和权利要求书或上述附图中的术语“第一”“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是是相同的实施例，也不是与其它实施例相互排斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地或隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
下面结合本申请实施例中对附图对本申请实施例进行描述。
下面介绍本申请涉及对实时传输协议(Real-time Transport Protocol，RTP)数据包，本申请中也称RTP数据。实时传输协议(RTP)为数据提供了具有实时特征对端对端传送服务，如在组播或单播网络服务下对交互式游戏、影像、语音、传真、网络会议等数据。
SIP(Session Initiation Protocol，会话发起协议)，是用来帮助提供跨越因特网对高级电话业务，是IETF标准进程对一部分，它是在诸如SMTP(简单邮件传送协议)和HTTP(超文本传送协议)基础上建立起来的。用于建立、改变和终止基于IP网络的用户间呼叫。
SIP的六种基本方法，REGISTER，注册联系信息；INVITE，初始化一个会话，可以理解为发起一个呼叫；ACK，对INVITE消息的最终响应；CANCEL，取消一个等待处理货正常处理的请求；BYE，终止一个会话；OPTIONS，查询服务器和能力，也可以用作ping测试。
上述请求方法之后，必须包含的头域包括：CALL_ID,用于区分不同会话的唯一标志；CSeq，顺序号，用于在同一会话中区分请求方法，在一段对话中每一个新的请求都会增加这个整数的值，保证这个数值是有序的；FORM，说明请求来源；TO，说明请求接收方；MAX-Forwards，限制跳跃点数和最大转发次数。
请参阅图1，图1是本申请实施例提供对一种RTP包头的封装结构示意图。
V：RTP协议对版本号，占2比特。
P：填充标志，占1比特；若P＝1，则在该报文对尾部填充一个或多个额外对八位组，它们不是有效载荷对一部分。
X：扩展标志，占1比特；若X＝1，则在RTP报头后跟有一个扩展报头。
CC：CSRC(Contributing Source)计数器，占4比特，指示CSRC标示符对个数。
M：该位解释由配置文档来承担，目的在于允许重要事件在包流中标记出来，占位1比特；如不同对有效载荷由不同对含义，对于视频，标记一帧对结束；对于音频，标记会话对开始。
PT：(Payload Type)载荷类型，标识流RTP载荷对类型，用来指示声音或影像等使用对编码类型，由发送端决定，占位7比特。
SN：(Sequence Number)序列号，用于标识发送者所发送的RTP报文的序列号，每发送一个报文，序列号增加1，序列号对初始值是随即产生的，可以用于检查丢包以及进行数据包排序，占位16比特。
Timestamp：时间戳，记录该RTP数据包中数据的第一个字节对采样时间。接收方根据时间戳能够确定数据的到达是否受到流延迟抖动对影响。在一次会话开始时，时间戳初始化成一个初始值，且时间戳的数值也随时间的增加而不断地增加，占位32比特。
SSRC：(Synchronization Source)同步信源标识符，用于标识同步信源，该标识符时随机产生对，参加同意视频会议对两个同步信源不能有相同对SSRC，占位32比特。
CSRC列表：(Contributing Source)特约信源列表，包括0～15项CSRC标识符，用来标识包含在RTP包有效载荷中所有的特约信源，以便接收端RTP包能正确指出会话双方对身份，每个CSRC标识符站32比特。
本申请提供一种AI视频通话质量分析方法。参照图2所示，为本申请一实施例提供的AI视频通话质量分析方法的流程示意图。
在本实施例中，AI视频通话质量分析方法包括：
S1、获取设备进行视频通话时的所有数据。
详细的，在设备进行视频通话时将设备发出的数据通过分光器或分流器，镜像的分成多份数据，在发送至对方设备的同时，还发送至处理设备，处理设备将其保存至数据库中，所以获取发送至设备的镜像数据。
所述设备为视频通话两端的设备，即视频通话发起方和视频通话接收方。在本申请中为客户的设备和AI端设备。即同时分析一端视频通话的两端的数据。所述视频通话两端的质量分析方法都是一致的，所以以下就一端为例进行说明。
所述设备包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等。
所述处理设备包括但不限于服务器等具有处理能力的电子设备。
分光器为对光信号用光学器件进行比例分配。其中大比例光信号给业务链路，小比例光信号给旁路监控链路即本案中的处理设备。
分流器可以按照策略分流，并在多端口负载情况下保证同源同宿。常用的有2.5G分流器、10G分流器、40G分流器和测试接入端口(TAP)，是一个硬件设备，它直接插入到网络电缆和发送一份网络通信给其它设备。
S2、提取所述数据中的SIP消息及其对应的端口信息和第一RTP数据。
详细的，在视频通话结束后，处理设备获取到该次视频通话的所有数据后，提取其中的SIP消息及其对应的端口信息和第一RTP数据。
进一步的，S2具体包括：
从所述数据中提取所述SIP消息中的INVITE消息，从所述INVITE消息中获取固定字段并记录到数据库和内存中，所述固定字段即INVITE消息中的CALL_ID字段，即在数据库和内存以CALL_ID字段为名称建立一个文件夹，该字段是一通通话的唯一标识。
以及提取SIP消息中对应的端口信息；
提取所述数据中的第一RTP数据包，作为第一RTP数据。
具体的，对所有第一RTP数据进行解析，将其携带的数据包依次提取出来，并按照RTP数据的序列号，将其携带的数据包依次排列。并且提取SIP消息及其端口信息，在一段视频通话中端口信息是固定的。
在本案中，数据包包括音频包和视频包，在一个较佳的实施例中，在视频通话结束后，对所有第一RTP数据进行解析，将其携带的音频包和视频包依次提取出来，并按照音频包和视频包的序列号，将其携带的音频包和视频包分类型依次排列。
需要强调的是，为了进一步保证上述视频通话时的所有数据的私密性和安全性，视频通话时的所有数据还可以存储于一区块链的节点中。
通过采用上述方法，将一段视频通话的相关信息保存至以CALL_ID命名的文件夹中并将文件夹保存至数据库和内存中，保证了该视频通话数据的唯一性，避免数据紊乱。并提取SIP消息及其对应的端口，以及第一RTP数据中的数据包。
S3、在数据库中提取所述SIP消息的端口信息对应的第二RTP数据，将所述第一RTP数据与所述第二RTP数据进行比对，若比对成功，则识别所述SIP消息，并计算所述第一RTP数据的时间戳差值和丢包率。
详细地，在步骤S2中获取到SIP消息对应的端口信息后，利用该端口信息找到数据库中对应的第二RTP数据。并将第一RTP数据与第二RTP数据进行比对。比对端口的作用在于，本申请的AI视频通话质量分析方法在分析时，不止仅分析一段视频通话，而是同时进行多段视频通话的质量分析，例如同时进行几十段视频通话的质量分析。所以比对不成功，就表示最先提取的第一RTP数据有误，若继续进行分析检测的话，会造成数据紊乱。比对成功再进行数据的分析检测就可避免上述问题。
对SIP消息的识别，主要在于识别其状态码及BYE方法，所述状态码分为1XX:临时应答，表示请求消息正在被处理；2XX：会话成功，表示请求已被成功接收并完全理解；3XX：重定向，表示需采取进一步完成请求；4XX，请求失败，表示请求消息中包含语法错误信息或服务器无法完成客户机的请求；5XX，服务器错误，表示服务器无法合法完成请求；6XX：全局故障，表示任何服务器都无法完成该请求。而BYE方法则表示终结会话连接。
通过获取第一RTP数据中的数据包信息来计算相邻数据包之间的时间戳差值，并获取整个视频通话过程中序列号丢失的部分，来数据包的丢包率。
进一步地，所述数据包包括音频包和/或视频包，S3具体包括：
分析所述SIP消息的状态码，即分析识别SIP消息中的状态码及BYE方法，并且状态码为200OK时，表示会话成功。
依次记录所述第一RTP数据中每个音频包的序列号和时间戳，将每个所述音频包的序列号和时间戳分别依次减去上一音频包的序列号和时间戳，得到两个相邻的所述音频包的时间戳差值，记为delta1；
分析两个相邻的所述音频包的序列号差值，若差值不为1，则在总的丢失的音频包数量中增加对应的所述差值，根据所述总的丢失的音频包数量计算出音频包的丢包率，并记录到数据库和内存中；
将所述delta1与数据库和内存中上一次记录的delta1相比较，若比数据库和内存中记录的delta1大，则将数据库和内存中的delta1进行更新；若比数据库中记录的delta1小，则不做处理。
具体的，首先将RTP数据中的音频包进行分析检测，即通过依次记录RTP数据中携带的音频包的序列号和时间戳，将序列号从小到大的顺序将音频包依次排列，并将每个所述音频包的序列号和时间戳分别减去上一音频包的序列号和时间戳，并将所述时间戳的差值记录为delta1；若出现两个相邻的所述音频包的序列号差值不为1，则在总的丢失的音频包数量中增加对应的所述差值，即统计在该次视频通话中丢失的音频包的总数量，以便利用该丢失的音频包的总数量除以总的音频包，以计算出该次视频通话的音频包的丢包率；将每个delta1与在数据库和内存中先前存储的delta1，即上一次存储的delta1相比较，若比先前存储在数据库和内存中的delta1大，则利用当前的delta1对数据库中先前存储的值进行更新；若比先前存储在数据库和内存中的delta1小，则不做更新处理。更新delta1的作用在于确定该次视频通话中音频包的最大时延。
进一步地，依次记录所述第一RTP数据中每个视频包的序列号和时间戳，将每个所述视频包的序列号和时间戳分别依次减去上一视频包的序列号和时间戳，得到两个相邻的所述视频包的时间戳差值，记为delta2；
分析两个相邻的所述视频包的序列号差值，若差值不为1，则在总的丢失的视频包数量中增加对应的所述差值，根据所述总的丢失的视频包数量计算出视频包的丢包率，并记录到数据库和内存中；
将所述delta2与数据库和内存中上一次记录的delta2相比较，若比数据库和内存中记录的delta2大，则将数据库和内存中的delta2进行更新；若比数据库中记录的delta2小，则不做处理。
具体的，首先将RTP数据中的视频包进行分析检测，即通过依次记录RTP数据中携带的视频包的序列号和时间戳，将序列号从小到大的顺序将视频包依次排列，并将每个所述视频包的序列号和时间戳分别减去上一视频包的序列号和时间戳，并将所述时间戳的差值记录为delta2；若出现两个相邻的所述视频包的序列号差值不为1，则在总的丢失的视频包数量中增加对应的所述差值，即统计在该次视频通话中丢失的视频包的总数量，以便利用该丢失的视频包的总数量除以总的视频包，以计算出该次视频通话的视频包的丢包率；将每个delta2与在数据库和内存中先前存储的delta2相比较，即上一次存储的delta1相比较，若比先前存储在数据库和内存中的delta2大，则利用当前的delta2对数据库中先前存储的值进行更新；若比先前存储在数据库和内存中的delta2小，则不做更新处理。更新delta2的作用在于确定该次视频通话中视频包的最大时延。
上述所述RTP数据中的视频包和音频包的处理顺序不分先后，并可以同时进行。上述进行的时间戳差值分析和序列号差值分析同样不分先后。
通过采用上述方法计算出该段视频通话的时间戳差值分析和序列号差值分析，计算出该段视频通话的最大时间戳差值和丢包率，实现对该段视频通话的质量分析。
进一步地，以序列号最小的所述数据包的时间戳为起始，依次设定预设秒数的计时段；
记录一个计时段内的所述数据包的发送数量，将所述发送数量除以预设秒数得到每秒钟发送的所述数据包的数量，并记录到所述数据库和内存中。
具体的，通过先获取到序列号最小的数据包的时间戳，即找到最早发送的数据包为起始，依次设定预设秒数的计时段，记录一个计时段内的数据包发送数量，通过将所述发送数量除以预设秒数得到每秒钟发送的音频包或视频包的数量，，在本实施例中，预设秒数为1，来判断该次视频通话的整体质量，并记录到数据库和内存中。
通过上述方法来计算出该段视频通话的每秒钟视频包或音频包的发送数量，进一步实现对该段视频通话的质量分析。
S4、当识别到所述SIP消息为通话结束指令时，则基于所述时间戳差值和丢包率对所述视频通话进行异常判断。
详细的，在对RTP数据进行分析检测时，也在对SIP消息依次进行分析检测，当在SIP消息中识别出通话结束指令时，结束对第一RTP数据中的音频包和视频包的分析检测，并开始对所述时间戳差值和丢包率对所述视频通话进行判断；所述通话结束指令包括BYE方法和结束确认的200OK消息。
进一步的，S4具体包括：
提取数据库中存储的所述视频通话的音频包和视频包的时间戳差值、丢包率以及每秒钟发送的数据包的数量；
判断所述音频包和视频包的时间戳差值、丢包率以及每秒钟发送的数据包的数量是否符合预设要求；
若不符合所述预设要求，则确定所述视频通话数据异常。
具体的，上述在分析检测音频包和视频包的同时，将分析检测结果存储到数据库和内存中，所以在解析到通话结束指令时，直接从数据库中提取先前存储的音频包和视频包的时间戳差值、丢包率以及每秒钟发送的数量；
根据预设数值来判断音频包和视频包的时间戳差值、丢包率以及每秒钟发送的数据包数量是否符合要求；
若不符合所述预设要求，则确定所述视频通话数据异常。
通过获取到时间戳差值、丢包率以及每秒钟发送的数量信息，来和预设的要求进行比较判断，判断该段视频通话是否异常，通过该步骤能够实现质量分析的异常情况的得出。
所述时间戳差值、丢包率和每秒钟发送的数据包的数量分别对应有三种预设数值，并且对于数据包包括音频包和视频包，即音频包和视频包对应的时间戳差值、丢包率和每秒钟发送的数量的预设数值也不相同。并且只要有音频包或视频包不符合其时间戳差值、丢包率和每秒钟发送的数量对应的预设数值任一项时，即只要出现一项不符合，就可确定该段视频通话异常。下面将对所述音频包和视频包的时间戳差值、丢包率和每秒钟发送的数量对应的预设数值进行详细描述。
再进一步的，所述若不符合预设要求，则确定所述视频通话数据异常包括：
根据音频包的预设要求，所述第一预设发送标准为每秒发送50～60个音频包为正常，若本次视频通话中每秒发送的音频包低于50或大于60则表示数据异常，视频通话中的音频异常；
根据视频包的预设要求，所述第二预设发送标准为每秒发送45个视频包，且误差在15个视频包内则为正常，若本次视频通话中每秒发送的视频包低于30或大于60则表示数据异常，视频通话中的视频异常；
所述第一预设数值为2000，则当音频包或视频包的时间戳差值大于2000，则表示音视频记录为异常；
所述第二预设数值为1000，所述第三预设数值为3％，则当音频包或视频包的时间戳差值大于1000且丢包率大于3％，则表示音视频记录为异常；
所述第四预设数值为5％，所述第五预设数值为4％，根据数据库中存储的音频包和视频包的丢包率，若音频包的丢包率大于5％且视频包的丢包率大于4％，则表示数据异常，具体为音视频流异常；
只要出现上述任一情况，就可得出该段视频通话异常，但还需将上述判断都进行，以便得出第一RTP数据的异常数量。此处是进行粗略判断，得出第一RTP数据为正常或异常。
需要说明的是，这里对第一预设数值大于第二预设数值，第三预设数值小于第四和第五预设数值，并限定了具体数值，这仅是提出的最佳实施例。在其他方案中也可能设定为第三预设数值大于第四或第五预设数值等情况。
上述步骤对预设要求进行了明确的限制，能更明确的判断出该段视频通话的质量情况，为异常还是正常。
S5、根据所述判断结果，将所述第一RTP数据对应的特征码记录到所述数据库中。
详细的，根据判断结果，即上述的判断结果为异常对应的正常或异常情况，通过将正常情况或异常情况中RTP流少发或多发等情况对应的特征码记录到数据库中，实现对异常情况或正常情况的记录。根据上述粗略的判断，将匹配异常和正常的特征码并记录，若判断结果为正常，则对应匹配特征码2；若判断结果为异常的匹配对应特征码7。
进一步的，S5具体包括：
若判断结果为正常，则将正常的所述第一RTP数据匹配对应的预设特征码；
若判断结果为异常，则将所述第一RTP数据的异常数量累加到所述数据库中的异常总量上，并根据异常判断结果对应的时间戳差值、丢包率或者每秒钟发送的数据包数量来确定所述第一RTP数据的异常类别；
基于所述异常类别匹配对应的所述预设特征码；
将所述第一RTP数据对应的所述预设特征码组成编码并记录到所述数据库中。
具体地，在一个较佳的实施例中，通过上述的异常判断，判断结果为正常时，直接获取正常的所述第一RTP数据匹配对应的预设特征码，即RTP流正常。
若判断结果为异常，则统计所述第一RTP数据的异常数量，并将所述第一RTP数据的异常数量累加到所述数据库中的异常总量上，从而可以得出多段视频通话检测出的异常总量，并根据上述异常判断结果，在数据库中提取判断结果为异常的所述视频通话的所述数据包的时间戳差值、丢包率以及每秒钟发送的数量对异常的第一RTP数据进行异常类别的确定。即
当所述每秒钟发送的音频包或视频包的数量为0即对应RTP流为0；
当音频包每秒钟发送的数量少于50个或视频包每秒钟发送的数量少于30个时即对应RTP流少发；
当音频包每秒钟发送的数量超过60个或音频包每秒钟发送的数量超过60个时即对应RTP流超发；
当所述音频包或视频包的丢包率不为0时则对应RTP丢包；
当音频包或视频包的时间戳差值超过2000时即对应Delta异常；
当音频包或视频包的丢包率高于70％时音视频将无法合成即对应音视频未合成。
并将对上述的异常类型匹配对应的预设特征码，即预先设置RTP流为0对应特征码为0、RTP流少发对应特征码为1、RTP流正常对应特征码为2、RTP流超发对应特征码为3、RTP丢包对应特征码为4、Delta值异常对应特征码为5以及音视频未合成对应特征码为6。将上述的数据对应的预设特征码按照[标识位(2位)]+[编码位(4位)]，例如VE0000,VE即videoerror,但该位并无实际意义，其可为任一两位英文字母替代，编码位按顺序分别代表SRC_AUDIO(客户端的音频情况)、SRC_VIDEO(客户端的视频情况)、DST_AUDIO(AI端的音频情况)、DST_VIDEO(AI端的视频情况),即客户端发出的音视频数据情况和AI端发出的音视频数据情况。若一段视频通话中，出现上述多种情况时，按RTP流超发/RTP流少发/RTP流为0、DELTA异常、RTP丢包、音视频未合成的顺序，优先级从高到低展示特征码。但未展示的特征码及其对应的异常情况同样保存至数据库中。例如若一段视频通话中的音频包既有RTP流超发又有RTP丢包的情况，其特征码将只展示3，但数据库中将保存RTP流超发和RTP丢包的异常情况及其对应特征码。最后将上述编码保存至数据库中。
同时，将实时提取数据库中的编码，将其对应的异常情况汇总显示出来，可以看见各个类别的数据情况，可以及时了解到视频通话的通话质量情况。此处对第一RTP数据再进行判断为细化判断，得出第一RTP数据的具体异常类型。
通过上述步骤，将该段视频通话的异常数据进行了分类，使得异常数据的情况能更清楚的展示出来，便于后续的异常数据的处理。
进一步的，所述数据包包括音频包和/或视频包，在上述的实施例中所述数据包包括音频包和视频包。也可以只包括音频包或视频包。
在本申请的其他实施例中，可以通过只获取第一RTP数据的时间戳差值和丢包率来判断所述视频通话是否异常，不用记录每秒钟发送的数据包数量。
通过获取视频通话时的所有数据，并将数据中的SIP消息及其对应端口信息和第一RTP数据提取出，首先在数据库中将SIP消息对应端口的对应第二RTP数据提取出并和第一RTP数据进行比对，确保端口的一致性，后将计算第一RTP数据的时间戳差值和丢包率,在获取到所述SIP消息中的通话结束指令时，将第一RTP数据的时间戳差值和丢包率进行判断，判断数据是否异常，将第一RTP数据对应的特征码记录到数据库中。通过将对第一RTP数据进行检测，并将不同的第一RTP数据匹配对应对特征码，可以实现在远程会诊的视频通话中出现的异常情况进行准确检测，本申请还通过对异常数据的进一步分析判断，将异常数据及异常类型统计出，方便后续对视频通话异常进行快速处理。
如图3所示，是本申请AI视频通话质量分析装置的功能模块图。
本申请所述AI视频通话质量分析装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述AI视频通话质量分析装置100可以包括获取模块101、解析模块102、比对分析模块103、判断模块104和特征码记录模块105。本发所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：
在本实施例中，所述数据包包括音频包和数据包。
获取模块101，用于获取设备进行视频通话时的所有数据。
详细的，在设备进行视频通话时将设备发出的数据通过分光器或分流器，镜像的分成多份数据，在发送至对方设备的同时，还发送至处理设备，处理设备将其保存至数据库中，所以获取发送至设备的镜像数据。
所述设备为视频通话两端的设备，即视频通话发起方和视频通话接收方。在本申请中为客户的设备和AI端设备。即同时分析一端视频通话的两端的数据。所述视频通话两端的质量分析方法都是一致的，所以以下就一端为例进行说明。
所述设备包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等。
所述处理设备包括但不限于服务器等具有处理能力的电子设备。
分光器为对光信号用光学器件进行比例分配。其中大比例光信号给业务链路，小比例光信号给旁路监控链路即本案中的处理设备。
分流器可以按照策略分流，并在多端口负载情况下保证同源同宿。常用的有2.5G分流器、10G分流器、40G分流器和测试接入端口(TAP)，是一个硬件设备，它直接插入到网络电缆和发送一份网络通信给其它设备。
需要强调的是，为了进一步保证上述视频通话时的所有数据的私密性和安全性，视频通话时的所有数据还可以存储于一区块链的节点中。
解析模块102，用于提取所述数据中的SIP消息及其对应的端口信息和第一RTP数据。
详细的，解析模块102用于在视频通话结束后，处理设备获取到该次视频通话的所有数据包后，提取其中的SIP消息及其对应的端口信息和第一RTP数据。
进一步的，解析模块102包括SIP解析子模块、RTP解析子模块。
SIP解析子模块用于提取所述SIP消息中的INVITE消息，从所述INVITE消息中获取固定字段并记录到数据库和内存中，所述固定字段即INVITE消息中的CALL_ID字段，即在数据库和内存以CALL_ID字段为名称建立一个文件夹，该字段是一通通话的唯一标识。
SIP解析子模块还用于提取SIP消息中对应的端口信息；
RTP解析子模块用于提取所述数据中的第一RTP数据包，作为第一RTP数据。
具体的，RTP解析子模块对所有第一RTP数据进行解析，将其携带的数据包依次提取出来，并按照RTP数据的序列号，将其携带的数据包依次排列。并且提取SIP消息及其端口信息，在一段视频通话中端口信息是固定的。
具体的，RTP解析子模块用于对所有第一RTP数据进行解析，将其携带的音频包和视频包依次提取出来，并按照第一RTP数据的序列号从小到大，将其携带的音频包和视频包分类型依次排列。
比对分析模块103，用于在数据库中提取所述SIP消息的端口信息对应的第二RTP数据，将所述第一RTP数据与所述第二RTP数据进行比对，若比对成功，则识别所述SIP消息，并计算所述第一RTP数据的时间戳差值和丢包率。
详细地，比对分析模块103在解析模块102中获取到SIP消息对应的端口信息后，利用该端口信息找到数据库中对应的第二RTP数据。并将第一RTP数据与第二RTP数据进行比对。比对端口的作用在于，本申请的AI视频通话质量分析方法在分析时，不止仅分析一段视频通话，而是同时进行多段视频通话的质量分析，例如同时进行几十段视频通话的质量分析。所以比对不成功，就表示最先提取的第一RTP数据有误，若继续进行分析检测的话，会造成数据紊乱。比对成功再进行数据的分析检测就可避免上述问题。
对SIP消息的识别，主要在于识别其状态码及BYE方法，所述状态码分为1XX:临时应答，表示请求消息正在被处理；2XX：会话成功，表示请求已被成功接收并完全理解；3XX：重定向，表示需采取进一步完成请求；4XX，请求失败，表示请求消息中包含语法错误信息或服务器无法完成客户机的请求；5XX，服务器错误，表示服务器无法合法完成请求；6XX：全局故障，表示任何服务器都无法完成该请求。而BYE方法则表示终结会话连接。
通过获取第一RTP数据中的数据包信息来计算相邻数据包之间的时间戳差值，并获取整个视频通话过程中序列号丢失的部分，来数据包的丢包率。
进一步地，比对分析模块103包括SIP分析检测子模块、RTP分析检测子模块。
SIP分析检测模块用于分析所述SIP消息的状态码，即分析识别SIP消息中的状态码及BYE方法，并且状态码为200OK时，表示会话成功。
RTP分析检测子模块用于依次记录所述第一RTP数据中每个音频包的序列号和时间戳，将每个所述音频包的序列号和时间戳分别依次减去上一音频包的序列号和时间戳，得到两个相邻的所述音频包的时间戳差值，记为delta1；
RTP分析检测子模块还用于分析两个相邻的所述音频包的序列号差值，若差值不为1，则在总的丢失的音频包数量中增加对应的所述差值，根据所述总的丢失的音频包数量计算出音频包的丢包率，并记录到数据库和内存中；
RTP分析检测子模块还用于将所述delta1与数据库和内存中上一次记录的delta1相比较，若比数据库和内存中记录的delta1大，则将数据库和内存中的delta1进行更新；若比数据库中记录的delta1小，则不做处理。
具体的，RTP分析检测子模块用于首先将RTP数据中的音频包进行分析检测，即通过依次记录RTP数据中携带的音频包的序列号和时间戳，将序列号从小到大的顺序将音频包依次排列，并将每个所述音频包的序列号和时间戳分别减去上一音频包的序列号和时间戳，并将所述时间戳的差值记录为delta1；若出现两个相邻的所述音频包的序列号差值不为1，则在总的丢失的音频包数量中增加对应的所述差值，即统计在该次视频通话中丢失的音频包的总数量，以便利用该丢失的音频包的总数量除以总的音频包，以计算出该次视频通话的音频包的丢包率；将每个delta1与在数据库和内存中先前存储的delta1，即上一次存储的delta1相比较，若比先前存储在数据库和内存中的delta1大，则利用当前的delta1对数据库中先前存储的值进行更新；若比先前存储在数据库和内存中的delta1小，则不做更新处理。更新delta1的作用在于确定该次视频通话中音频包的最大时延。
进一步地，RTP分析检测子模块还用于依次记录所述第一RTP数据中每个视频包的序列号和时间戳，将每个所述视频包的序列号和时间戳分别依次减去上一视频包的序列号和时间戳，得到两个相邻的所述视频包的时间戳差值，记为delta2；
RTP分析检测子模块还用于分析两个相邻的所述视频包的序列号差值，若差值不为1，则在总的丢失的视频包数量中增加对应的所述差值，根据所述总的丢失的视频包数量计算出视频包的丢包率，并记录到数据库和内存中；
RTP分析检测子模块还用于将所述delta2与数据库和内存中上一次记录的delta2相比较，若比数据库和内存中记录的delta2大，则将数据库和内存中的delta2进行更新；若比数据库中记录的delta2小，则不做处理。
具体的，RTP分析检测子模块还用于首先将RTP数据中的视频包进行分析检测，即通过依次记录RTP数据中携带的视频包的序列号和时间戳，将序列号从小到大的顺序将视频包依次排列，并将每个所述视频包的序列号和时间戳分别减去上一视频包的序列号和时间戳，并将所述时间戳的差值记录为delta2；若出现两个相邻的所述视频包的序列号差值不为1，则在总的丢失的视频包数量中增加对应的所述差值，即统计在该次视频通话中丢失的视频包的总数量，以便利用该丢失的视频包的总数量除以总的视频包，以计算出该次视频通话的视频包的丢包率；将每个时间戳差值delta2与在数据库和内存中先前存储的delta2相比较，即上一次存储的delta1相比较，若比先前存储在数据库和内存中的delta2大，则利用当前的delta2对数据库中先前存储的值进行更新；若比先前存储在数据库和内存中的delta2小，则不做更新处理。更新delta2的作用在于确定该次视频通话中视频包的最大时延。
上述所述RTP数据中的视频包和音频包的处理顺序不分先后，并可以同时进行。上述进行的时间戳差值分析和序列号差值分析同样不分先后。
进一步地，比对分析模块103还包括数量记录子模块，数量记录子模块用于以序列号最小的所述数据包的时间戳为起始，依次设定预设秒数的计时段；
记录一个计时段内的所述数据包的发送数量，将所述发送数量除以预设秒数得到每秒钟发送的所述数据包的数量，并记录到所述数据库和内存中。
具体的，通过先获取到序列号最小的数据包的时间戳，即找到最早发送的数据包为起始，依次设定预设秒数的计时段，记录一个计时段内的数据包发送数量，通过将所述发送数量除以预设秒数得到每秒钟发送的音频包或视频包的数量，来判断该次视频通话的整体质量，并记录到数据库和内存中。
判断模块104，用于当识别到所述SIP消息为通话结束指令时，则基于所述时间戳差值和丢包率对所述视频通话进行异常判断。
详细的，所述判断模块104在对RTP数据进行分析检测时，也在对SIP消息依次进行分析识别，当在SIP消息中分析识别出通话结束指令时，结束对RTP数据中的音频包和视频包的分析检测，并开始对所述时间戳差值和丢包率对所述视频通话进行判断；所述通话结束指令包括BYE的消息和结束确认的200OK消息。
进一步的，判断模块104包括数据提取子模块、数据判断子模块。
数据提取子模块用于通过提取数据库中存储的所述视频通话的音频包和视频包的时间戳差值、丢包率以及每秒钟发送的数据包的数量；
数据判断子模块用于判断所述音频包和视频包的时间戳差值、丢包率以及每秒钟发送的数据包的数量是否符合预设要求；
数据判断子模块还用于，若不符合所述预设要求，则确定所述视频通话数据异常。
具体的，上述在分析检测音频包和视频包的同时，将分析检测结果存储到数据库和内存中，所以在解析到通话结束指令时，数据提取子模块直接从数据库中提取先前存储的音频包和视频包的时间戳差值、丢包率以及每秒钟发送的数据包数量；
若不符合所述预设要求，则确定所述视频通话数据异常。
通过获取到时间戳差值、丢包率以及每秒钟发送的数据包的数量信息，来和预设的要求进行比较判断，判断该段视频通话是否异常，通过该步骤能够实现质量分析的异常情况的得出。
数据包包括音频包和视频包，当音频包或视频包不满足时间戳差值、丢包率以及每秒钟发送的数据包的数量预设数值中的任一个时，就可确定该段视频通话异常。
再进一步的，所述数据包包括音频包和/或视频包，数据判断子模块还包括比对判断单元；
所述比对判断单元用于：
根据音频包的预设要求，所述第一预设发送标准为每秒发送50～60个音频包为正常，若本次视频通话中每秒发送的音频包低于50或大于60则表示数据异常，视频通话中的音频异常；
根据视频包的预设要求，所述第二预设发送标准为每秒发送45个视频包，且误差在15个视频包内则为正常，若本次视频通话中每秒发送的视频包低于30或大于60则表示数据异常，视频通话中的视频异常；
所述第一预设数值为2000，则当音频包或视频包的时间戳差值大于2000，则表示音视频记录为异常；
所述第二预设数值为1000，所述第三预设数值为3％，则当音频包或视频包的时间戳差值大于1000且丢包率大于3％，则表示音视频记录为异常；
所述第四预设数值为5％，所述第五预设数值为4％，根据数据库中存储的音频包和视频包的丢包率，若音频包的丢包率大于5％且视频包的丢包率大于4％，则表示数据异常，具体为音视频流异常；
只要出现上述任一情况，就可得出该段视频通话异常，但还需将上述判断都进行，以便得出第一RTP数据的异常数量。此处是进行粗略判断，得出第一RTP数据为正常或异常。
特征码记录模块105用于根据所述判断结果，将所述第一RTP数据对应的特征码记录到所述数据库中。
详细的，特征码记录模块105用于根据判断结果，即上述的判断结果为异常对应的正常或异常情况，通过将正常情况或异常情况中RTP流少发或多发等情况对应的特征码记录到数据库中，实现对异常情况或正常情况的记录。根据上述粗略的判断，将匹配异常和正常的特征码并记录，若判断结果为正常，则对应匹配特征码2；若判断结果为异常的匹配对应特征码7。
进一步的，特征码记录模块105包括特征码匹配子模块、异常判断分类子模块、特征编码子模块、异常统计子模块。
特征码匹配子模块用于，若判断结果为正常，则将正常的所述第一RTP数据匹配对应的预设特征码；
若判断结果为异常，异常统计子模块用于将所述第一RTP数据的异常数量累加到所述数据库中的异常总量上，并根据异常判断结果对应的时间戳差值、丢包率或者每秒钟发送的数据包数量来确定所述第一RTP数据的异常类别；
特征码匹配子模块还用于基于所述异常类别匹配对应的所述预设特征码；
特征编码子模块用于将所述第一RTP数据对应的所述预设特征码组成编码并记录到所述数据库中。
具体地，特征码匹配子模块用于通过上述的异常判断，判断结果为正常时，直接获取正常的所述第一RTP数据匹配对应的预设特征码，即RTP流正常。
若判断结果为异常，异常统计子模块用于先计算所述第一RTP数据的异常数量，后在所述数据库中的异常总量上加所述异常数量，从而可以得出多段视频通话检测出的异常总量，异常判断分类子模块用于根据上述异常判断结果，在数据库中提取判断结果为异常的所述视频通话的所述数据包的时间戳差值、丢包率以及每秒钟发送的数量对异常的第一RTP数据进行异常类别的确定。即
当所述每秒钟发送的音频包或视频包的数量为0即对应RTP流为0；
当音频包每秒钟发送的数量少于50个或视频包每秒钟发送的数量少于30个时即对应RTP流少发；
当音频包每秒钟发送的数量超过60个或音频包每秒钟发送的数量超过60个时即对应RTP流超发；
当所述音频包或视频包的丢包率不为0时则对应RTP丢包；
当音频包或视频包的时间戳差值超过2000时即对应Delta异常；
当音频包或视频包的丢包率高于70％时音视频将无法合成即对应音视频未合成。
特征码匹配子模块用于将对上述的异常类型匹配对应的预设特征码，即预先设置RTP流为0对应特征码为0、RTP流少发对应特征码为1、RTP流正常对应特征码为2、RTP流超发对应特征码为3、RTP丢包对应特征码为4、Delta值异常对应特征码为5以及音视频未合成对应特征码为6。特征编码子模块用于将上述的数据对应的预设特征码按照[标识位(2位)]+[编码位(4位)]，例如VE0000,VE即videoerror,但该位并无实际意义，其可为任一两位英文字母替代，编码位按顺序分别代表SRC_AUDIO(客户端的音频情况)、SRC_VIDEO(客户端的视频情况)、DST_AUDIO(AI端的音频情况)、DST_VIDEO(AI端的视频情况),即客户端发出的音视频数据情况和AI端发出的音视频数据情况。若一段视频通话中，出现上述多种情况时，按RTP流超发/RTP流少发/RTP流为0、DELTA异常、RTP丢包、音视频未合成的顺序，优先级从高到低展示特征码。但未展示的特征码对应的异常情况同样保存至数据库中。例如若一段视频通话中的音频包既有RTP流超发又有RTP丢包的情况，其特征码将只展示3，但数据库中将保存RTP流超发和RTP丢包的异常情况。最后将上述编码保存至数据库中。
同时，将实时提取数据库中的编码，将其汇总显示出来，可以看见各个类别的数据情况，可以及时了解到视频通话的通话质量情况。此处对第一RTP数据再进行判断为细化判断，得出第一RTP数据的异常类型。
通过采用上述装置，所述装置通过获取模块、解析模块、比对分析模块、判断模块和特征码记录模块配合使用，从而实现对远程会诊的视频通话中出现的异常情况进行准确分析检测，并将异常数据及异常类型统计出来，方便后续对视频通话异常进行快速处理。
为解决上述技术问题，本申请实施例还提供计算机设备。具体请参阅图4，图4为本实施例计算机设备基本结构框图。
所述计算机设备4包括通过系统总线相互通信连接存储器41、处理器42、网络接口43。需要指出的是，图中仅示出了具有组件41-43的计算机设备4，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。其中，本技术领域技术人员可以理解，这里的计算机设备是一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuit，ASIC)、可编程门阵列(Field－Programmable GateArray，FPGA)、数字处理器(Digital Signal Processor，DSP)、嵌入式设备等。
所述计算机设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述计算机设备可以与用户通过键盘、鼠标、遥控器、触摸板或声控设备等方式进行人机交互。
所述存储器41至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，所述存储器41可以是所述计算机设备4的内部存储单元，例如该计算机设备4的硬盘或内存。在另一些实施例中，所述存储器41也可以是所述计算机设备4的外部存储设备，例如该计算机设备4上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(FlashCard)等。当然，所述存储器41还可以既包括所述计算机设备4的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，所述存储器41通常用于存储安装于所述计算机设备4的操作系统和各类应用软件，例如AI视频通话质量分析方法的计算机可读指令等。此外，所述存储器41还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
所述处理器42在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器42通常用于控制所述计算机设备4的总体操作。本实施例中，所述处理器42用于运行所述存储器41中存储的计算机可读指令或者处理数据，例如运行所述AI视频通话质量分析方法的计算机可读指令。
所述网络接口43可包括无线网络接口或有线网络接口，该网络接口43通常用于在所述计算机设备4与其他电子设备之间建立通信连接。
本实施例通过处理器执行存储在存储器的计算机可读指令时实现如上述实施例AI视频通话质量分析方法的步骤，通过获取视频通话时的所有数据，并将数据中的SIP消息及其对应端口信息和第一RTP数据提取出，首先在数据库中将SIP消息对应端口的对应第二RTP数据提取出并和第一RTP数据进行比对，确保端口的一致性，后将计算第一RTP数据的时间戳差值和丢包率,在获取到所述SIP消息中的通话结束指令时，将第一RTP数据的时间戳差值和丢包率进行判断，判断数据是否异常，将第一RTP数据对应的特征码记录到数据库中。通过将对第一RTP数据进行检测，并将不同的第一RTP数据匹配对应对特征码，可以实现在视频通话中出现的异常情况进行准确检测，本申请还通过对异常数据的进一步分析判断，将异常数据及异常类型统计出，方便后续对视频通话异常进行快速处理。
本申请还提供了另一种实施方式，即提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如上述的AI视频通话质量分析方法的步骤，通过获取视频通话时的所有数据，并将数据中的SIP消息及其对应端口信息和第一RTP数据提取出，首先在数据库中将SIP消息对应端口的对应第二RTP数据提取出并和第一RTP数据进行比对，确保端口的一致性，后将计算第一RTP数据的时间戳差值和丢包率,在获取到所述SIP消息中的通话结束指令时，将第一RTP数据的时间戳差值和丢包率进行判断，判断数据是否异常，将第一RTP数据对应的特征码记录到数据库中。通过将对第一RTP数据进行检测，并将不同的第一RTP数据匹配对应对特征码，可以实现在视频通话中出现的异常情况进行准确检测，本申请还通过对异常数据的进一步分析判断，将异常数据及异常类型统计出，方便后续对视频通话异常进行快速处理。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。
本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
显然，以上所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例，附图中给出了本申请的较佳实施例，但并不限制本申请的专利范围。本申请可以以许多不同的形式来实现，相反地，提供这些实施例的目的是使对本申请的公开内容的理解更加透彻全面。尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来而言，其依然可以对前述各具体实施方式所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等效替换。凡是利用本申请说明书及附图内容所做的等效结构，直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理在本申请专利保护范围之内。

Claims (10)

1.一种AI视频通话质量分析方法，其特征在于，所述方法包括：
获取设备进行视频通话时的所有数据；
提取所述数据中的SIP消息及其对应的端口信息和第一RTP数据；
在数据库中提取所述SIP消息的端口信息对应的第二RTP数据，将所述第一RTP数据与所述第二RTP数据进行比对，若比对成功，则识别所述SIP消息，并计算所述第一RTP数据的时间戳差值和丢包率；
当识别到所述SIP消息为通话结束指令时，则基于所述时间戳差值和丢包率对所述视频通话进行异常判断；
根据所述判断结果，将所述第一RTP数据对应的特征码记录到所述数据库中。
2.根据权利要求1所述的AI视频通话质量分析方法，其特征在于，所述提取所述数据中的SIP消息及其对应的端口信息和第一RTP数据包括：
从所述数据中提取所述SIP消息中的INVITE消息，从所述INVITE消息中获取固定字段并记录到所述数据库和内存中，以及提取SIP消息中对应的端口信息；
提取所述数据中的第一RTP数据包，作为第一RTP数据。
3.根据权利要求1所述的AI视频通话质量分析方法，其特征在于，所述识别所述SIP消息，并计算所述第一RTP数据的时间戳差值和丢包率包括：
分析所述SIP消息的状态码；
依次记录所述第一RTP数据中每个数据包的序列号和时间戳，将每个所述数据包的序列号和时间戳分别依次减去上一数据包的序列号和时间戳，得到两个相邻的所述数据包的时间戳差值；
分析两个相邻的所述数据包的序列号差值，若差值不为1，则在总的丢失的数据包数量中增加对应的所述差值，根据所述总的丢失的数据包数量计算出数据包的丢包率，并记录到所述数据库和内存中；
将所述时间戳差值与数据库和内存中上一次记录的时间戳差值相比较，若比数据库和内存中记录的时间戳差值大，则将所述数据库和内存中的时间戳差值进行更新。
4.根据权利要求3所述的AI视频通话质量分析方法，其特征在于，所述依次记录所述第一RTP数据中每个数据包的序列号和时间戳，将每个所述数据包的序列号和时间戳分别依次减去上一数据包的序列号和时间戳，得到两个相邻的所述数据包的时间戳差值之后，还包括：
以序列号最小的所述数据包的时间戳为起始，依次设定预设秒数的计时段；
记录一个计时段内的所述数据包的发送数量，将所述发送数量除以预设秒数得到每秒钟发送的所述数据包的数量，并记录到所述数据库和内存中。
5.根据权利要求4所述的AI视频通话质量分析方法，其特征在于，所述当识别到所述SIP消息为通话结束指令时，则基于所述时间戳差值和丢包率对所述视频通话进行异常判断包括：
提取数据库中存储的所述视频通话的所述数据包的时间戳差值、丢包率以及每秒钟发送的数据包的数量；
判断所述数据包的时间戳差值、丢包率以及每秒钟发送的数据包的数量是否符合预设要求；
若不符合所述预设要求，则确定所述视频通话数据异常。
6.根据权利要求5所述的AI视频通话质量分析方法，其特征在于，所述数据包包括音频包和/或视频包；所述若不符合所述预设要求，则确定所述视频通话数据异常包括：
当所述音频包每秒钟的发送数量不满足所述预设要求中的第一预设发送标准时，则所述视频通话的音频异常；
当所述视频包每秒钟的发送数量不满足所述预设要求中的第二预设发送标准时，则所述视频通话的视频异常；
当所述音频包和/或视频包的所述时间戳差值大于所述预设要求中的第一预设数值时，则所述视频通话的音频异常和/或视频异常；
当所述音频包和/或视频包的所述时间戳差值大于所述预设要求中的第二预设数值，且所述丢包率大于所述预设要求中的第三预设数值时，则所述视频通话的音频异常和/或视频异常；
当所述音频包的丢包率大于所述预设要求中的第四预设数值，且所述视频包的丢包率大于所述预设要求中的第五预设数值时，则所述视频通话的音视频异常。
7.根据权利要求4所述的AI视频通话质量分析方法，其特征在于，所述根据所述判断结果，将所述第一RTP数据对应的特征码记录到所述数据库中包括：
若判断结果为正常，则将正常的所述第一RTP数据匹配对应的预设特征码；
若判断结果为异常，则将所述第一RTP数据的异常数量累加到所述数据库中的异常总量上，并根据异常判断结果对应的时间戳差值、丢包率或者每秒钟发送的数据包数量来确定所述第一RTP数据的异常类别；
基于所述异常类别匹配对应的所述预设特征码；
将所述第一RTP数据对应的所述预设特征码组成编码并记录到所述数据库中。
8.一种AI视频通话质量分析装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取设备进行视频通话时的所有数据；
解析模块，用于提取所述数据中的SIP消息及其对应的端口信息和第一RTP数据；
比对分析模块，用于在数据库中提取所述SIP消息的端口信息对应的第二RTP数据，将所述第一RTP数据与所述第二RTP数据进行比对，若比对成功，则识别所述SIP消息，并计算所述第一RTP数据的时间戳差值和丢包率；
判断模块，用于当识别到所述SIP消息为通话结束指令时，则基于所述时间戳差值和丢包率对所述视频通话进行异常判断；
特征码记录模块，用于根据所述判断结果，将所述第一RTP数据对应的特征码记录到所述数据库中。
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至7中任一所述的AI视频通话质量分析方法。
10.一种非易失性的计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一所述的AI视频通话质量分析方法。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112911385A (zh) * 2021-01-12 2021-06-04 平安科技（深圳）有限公司 待识别图片的提取方法、装置、设备以及存储介质
CN114095879A (zh) * 2021-11-09 2022-02-25 善理通益信息科技(深圳)有限公司 一种语音质量监测方法及装置

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101945407A (zh) * 2010-10-22 2011-01-12 东南大学 一种应用于移动业务内容监控的负载均衡方法
CN103067217A (zh) * 2012-12-14 2013-04-24 北京思特奇信息技术股份有限公司 一种通信网络服务质量的指示系统及方法
CN103384247A (zh) * 2013-07-05 2013-11-06 福建星网锐捷通讯股份有限公司 一种基于sip监控系统的视频多播实现方法
CN107566776A (zh) * 2017-08-14 2018-01-09 深圳市金立通信设备有限公司 一种图像处理方法、终端及计算机可读存储介质
CN108650550A (zh) * 2018-07-05 2018-10-12 平安科技（深圳）有限公司 网络传输质量分析方法、装置、计算机设备和存储介质
US20180359660A1 (en) * 2017-06-09 2018-12-13 Qualcomm Incorporated System and method for maintaining a network connection
CN109302603A (zh) * 2017-07-25 2019-02-01 中国移动通信集团北京有限公司 一种视频通话质量评估方法和装置
CN109600341A (zh) * 2017-09-30 2019-04-09 华为技术有限公司 一种即时通信检测方法及设备
CN110996103A (zh) * 2019-12-12 2020-04-10 杭州叙简科技股份有限公司 一种根据网络情况对视频编码码率进行调节的方法

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101247432B (zh) * 2007-07-18 2011-12-07 北京九合创胜网络科技有限公司 一种VoIP语音数据实时监控的方法及装置
CN103124412A (zh) * 2012-11-16 2013-05-29 佳都新太科技股份有限公司 一种基于rtp协议的网络抖动处理技术
CN106937073B (zh) * 2015-12-29 2019-10-15 展讯通信（上海）有限公司 基于VoLTE的视频通话码率调整方法、装置及移动终端

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101945407A (zh) * 2010-10-22 2011-01-12 东南大学 一种应用于移动业务内容监控的负载均衡方法
CN103067217A (zh) * 2012-12-14 2013-04-24 北京思特奇信息技术股份有限公司 一种通信网络服务质量的指示系统及方法
CN103384247A (zh) * 2013-07-05 2013-11-06 福建星网锐捷通讯股份有限公司 一种基于sip监控系统的视频多播实现方法
US20180359660A1 (en) * 2017-06-09 2018-12-13 Qualcomm Incorporated System and method for maintaining a network connection
CN109302603A (zh) * 2017-07-25 2019-02-01 中国移动通信集团北京有限公司 一种视频通话质量评估方法和装置
CN107566776A (zh) * 2017-08-14 2018-01-09 深圳市金立通信设备有限公司 一种图像处理方法、终端及计算机可读存储介质
CN109600341A (zh) * 2017-09-30 2019-04-09 华为技术有限公司 一种即时通信检测方法及设备
CN108650550A (zh) * 2018-07-05 2018-10-12 平安科技（深圳）有限公司 网络传输质量分析方法、装置、计算机设备和存储介质
CN110996103A (zh) * 2019-12-12 2020-04-10 杭州叙简科技股份有限公司 一种根据网络情况对视频编码码率进行调节的方法

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112911385A (zh) * 2021-01-12 2021-06-04 平安科技（深圳）有限公司 待识别图片的提取方法、装置、设备以及存储介质
WO2022151639A1 (zh) * 2021-01-12 2022-07-21 平安科技（深圳）有限公司 待识别图片的提取方法、装置、设备以及存储介质
CN114095879A (zh) * 2021-11-09 2022-02-25 善理通益信息科技(深圳)有限公司 一种语音质量监测方法及装置

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