JP2006115256A - 総合品質推定装置、方法、およびプログラム - Google Patents

総合品質推定装置、方法、およびプログラム Download PDF

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仁志 青木
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Abstract

【課題】リアルタイムコミュニケーションサービスに関する利用者の心理的要因を考慮した総合品質を、サービスの物理的な性能を示す物理的特徴量から容易に推定できるようにする。
【解決手段】総合品質推定装置１の記憶部１４で、心理的特徴量推定モデル１４Ａと総合品質推定モデル１４Ｂとを記憶しておき、心理的特徴量推定部１５Ａにより、心理的特徴量推定モデル１４Ａに基づいて、サービスの物理的特徴量から心理的特徴量を推定し、総合品質推定部１５Ｂにより、総合品質推定モデル１４Ｂに基づいて、心理的特徴量推定部１５Ａで推定した心理的特徴量から当該サービスに関する所望の総合品質を推定する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、通信品質推定技術に関し、特にパケット網で提供される音声通信などのリアルタイムコミュニケーションサービスを利用する利用者がそのサービスに対して主観的に感じる品質評価を推定する通信品質推定技術に関する。
インターネットに代表されるパケット網のブロードバンド化に伴って、従来の電話帯域音声による通信に対する音声信号周波数帯域の広帯域化、ステレオ化、あるいは端末の拡声化といった音声メディアの高品質化に加えて、映像メディアを加えたテレビ電話／会議を行うリアルタイムコミュニケーションサービスの普及が見込まれる。
この種のリアルタイムコミュニケーションサービスでは、パケット網の品質設計や管理の観点から、その通信品質を評価し管理するため、パケットレベルで容易に計測可能で客観的な値を示すネットワーク品質だけでなく、サービスを利用するユーザが感じる主観的な品質（ユーザ体感品質）が重要となる。
従来、このようなリアルタイムコミュニケーションサービスの通信品質を推定する技術として、当該サービスの物理的な性能を示す物理的特徴量から利用者による知覚的特徴量を推定し、これら知覚的特徴量からそのサービスの総合品質を推定する技術が提案されている（例えば、非特許文献１など参照）。
このような技術では、例えば音声通話サービスで用いられるデータパケットの遅延時間、符号化方式、パケット損失率などの物理的特徴を入力として、音質、遅延感、エコー感などの知覚的特徴量を推定し、これらを距離尺度上で加算して所望の総合品質を推定している。
なお、出願人は、本明細書に記載した先行技術文献情報で特定される先行技術文献以外には、本発明に関連する先行技術文献を出願時までに発見するには至らなかった。
ITU-T勧告 G.107，"The E-model，a computational model for use in transmission planning"，03/2003 神宮英雄著，"印象測定の心理学"，川嶋書店，1996 柳井、高木編著，"多変量解析ハンドブック"，現代数学社，1986
しかしながら、このような従来技術では、通信品質の特徴に関するバリエーションが少ない電話サービスを想定しているため、遅延やエコーといった知覚的特徴量は把握できるものの、利用者がサービスから感じる心理的な影響を考慮した品質を得ることができないという問題点があった。
例えば、音声通話サービスに対する利用者の主観的な品質評価としては、知覚的特徴量で表現される品質の良し悪しだけでなく、例えば音声通話から受ける印象として「きめ細かい−粗い」や「明るい−暗い」など、利用者の嗜好を含む心理的要因にも品質評価が左右される。
したがって、リアルタイムコミュニケーションサービスにより利用されるパケット網の品質設計や管理を行う際、このような心理的要因を含む総合品質を容易に推定する必要がある。
本発明はこのような課題を解決するためのものであり、リアルタイムコミュニケーションサービスに関する利用者の心理的要因を考慮した総合品質を、サービスの物理的な性能を示す物理的特徴量から容易に推定できる総合品質推定装置、方法、およびプログラムを提供することを目的としている。
このような目的を達成するために、本発明にかかる総合品質推定装置は、各種演算処理を行う演算処理部と各種情報を記憶する記憶部とを有し、パケット網の任意の通信路で提供されるリアルタイムコミュニケーションサービスの品質を左右する各種要因を示す特徴量に基づいて、当該サービスを利用する利用者がそのサービスに対して総合的に体感する総合品質を推定する総合品質推定装置であって、サービスの物理的な性能を示す物理的特徴量とサービスから利用者が受ける心理的影響を示す心理的特徴量との関係を示す心理的特徴量推定モデルと、心理的特徴量と総合品質との関係を示す総合品質推定モデルとを記憶する記憶部と、この記憶部の心理的特徴量推定モデルを参照してサービスの通信路に関する物理的特徴量から心理的特徴量を推定する心理的特徴量推定部と、記憶部の総合品質推定モデルを参照して心理的特徴量推定部で推定された心理的特徴量からサービスに関する総合品質を推定する総合品質推定部とを備えるものである。
この際、記憶部で、サービスの利用目的に対応した心理的特徴量推定モデルをそれぞれ記憶し、心理的特徴量推定部で、心理的特徴量を推定する際、記憶部に記憶されている各心理的特徴量推定モデルのうち当該サービスの利用目的に対応する心理的特徴量推定モデルを用いて心理的特徴量を推定するようにしてもよい。
また、記憶部で、サービスの利用目的に対応した総合品質推定モデルをそれぞれ記憶し、総合品質推定部で、総合品質を推定する際、記憶部に記憶されている各総合品質推定モデルのうち当該サービスの利用目的に対応する総合品質推定モデルを用いて総合品質を推定するようにしてもよい。
また、心理的特徴量推定モデルとして、物理的特徴量の範囲と当該範囲に予め対応付けた心理的特徴量の値との対応関係を用いてもよい。
また、総合品質推定モデルとして、所定の係数で複数の心理的特徴量を線形結合させて総合品質を求める数式を用いてもよい。
また、本発明にかかる総合品質推定方法は、各種演算処理を行う演算処理部と各種情報を記憶する記憶部とを有し、パケット網の任意の通信路で提供されるリアルタイムコミュニケーションサービスの品質を左右する各種要因を示す特徴量に基づいて、当該サービスを利用する利用者がそのサービスに対して総合的に体感する総合品質を推定する総合品質推定装置が行う総合品質推定方法であって、記憶部により、サービスの物理的な性能を示す物理的特徴量とサービスから利用者が受ける心理的影響を示す心理的特徴量との関係を示す心理的特徴量推定モデルと、心理的特徴量と総合品質との関係を示す総合品質推定モデルとを記憶するステップと、演算処理部により、記憶部の心理的特徴量推定モデルを参照してサービスの通信路に関する物理的特徴量から心理的特徴量を推定する心理的特徴量推定ステップと、演算処理部により、記憶部の総合品質推定モデルを参照して心理的特徴量推定ステップで推定された心理的特徴量からサービスに関する総合品質を推定する総合品質推定ステップとを備えるものである。
また、本発明にかかるプログラムは、各種演算処理を行う演算処理部と各種情報を記憶する記憶部とを有し、パケット網の任意の通信路で提供されるリアルタイムコミュニケーションサービスの品質を左右する各種要因を示す特徴量に基づいて、当該サービスを利用する利用者がそのサービスに対して総合的に体感する総合品質を推定する総合品質推定装置のコンピュータに、記憶部により、サービスの物理的な性能を示す物理的特徴量とサービスから利用者が受ける心理的影響を示す心理的特徴量との関係を示す心理的特徴量推定モデルと、心理的特徴量と総合品質との関係を示す総合品質推定モデルとを記憶するステップと、演算処理部により、記憶部の心理的特徴量推定モデルを参照してサービスの通信路に関する物理的特徴量から心理的特徴量を推定する心理的特徴量推定ステップと、演算処理部により、記憶部の総合品質推定モデルを参照して心理的特徴量推定部で推定された心理的特徴量からサービスに関する総合品質を推定する総合品質推定ステップとを実行させるようにしたものである。
本発明によれば、心理的特徴量推定部により、心理的特徴量推定モデルに基づいてサービスの物理的特徴量から心理的特徴量が推定され、総合品質推定部により、総合品質推定モデルに基づいて、心理的特徴量推定部で推定した心理的特徴量から当該サービスに関する所望の総合品質が推定されるため、リアルタイムコミュニケーションサービスに関する利用者の心理的要因を考慮した総合品質を、サービスの物理的な性能を示す物理的特徴量から容易に推定することができる。
これにより、多様化したリアルタイムコミュニケーションサービスから利用者が実際に感じる品質に沿った総合品質を容易に推定でき、パケット網の品質設計や管理の際に極めて有用な情報が得られる。
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
［第１の実施の形態］
まず、図１を参照して、本発明の第１の実施の形態にかかる総合品質推定装置について説明する。図１は本発明の第１の実施の形態にかかる総合品質推定装置の構成を示すブロック図である。
この総合品質推定装置１は、全体としてコンピュータでプログラムを実行することにより各種情報処理を行う情報処理装置からなり、予め用意されている心理的特徴量推定モデルを参照してリアルタイムコミュニケーションサービスの物理的特徴量から心理的特徴量を推定し、予め用意されている総合品質推定モデルを参照して心理的特徴量から当該サービスに関する利用者の主観的な品質評価を示す総合品質値を推定する。
なお、本発明では、リアルタイムコミュニケーションサービスの物理的な性能、すなわち当該サービスを提供するパケット網の通信路および当該サービスを利用する利用者端末から計測可能な物理的性能を、当該サービスの総合品質を左右する物理的要因といい、これら物理的要因の度合いを物理的特徴量という。また、当該サービスから利用者が受ける心理的な影響を、当該サービスの総合品質を左右する心理的要因といい、これら心理的要因の度合いを心理的特徴量という。
総合品質推定装置１には、画面表示部１１、操作入力部１２、入出力Ｉ／Ｆ部１３，記憶部１４、および演算処理部１５が設けられている。
画面表示部１１は、ＬＣＤやＣＲＴなどからなり、演算処理部１５からの指示に応じて利用者に対する操作メニューや推定結果を示す総合品質値などを画面表示する画面表示装置である。操作入力部１２は、キーボードやマウスなどからなり、オペレータの操作を検出して演算処理部１５へ出力する操作入力装置である。入出力インターフェース部（以下、入出力という）１３は、データ通信を行うことにより外部の装置や記録媒体と各種データをやり取りする回路部である。
記憶部１４は、ハードディスクやメモリからなり、演算処理部１５で使用する各種情報やプログラム１４Ｐを記憶する記憶装置である。記憶部１４で記憶する主な情報としては、心理的特徴量推定モデル１４Ａおよび総合品質推定モデル１４Ｂがある。
心理的特徴量推定モデル１４Ａは、サービスの物理的特徴量から心理的特徴量を推定するためのモデルである。総合品質推定モデル１４Ｂは、推定により得られた心理的特徴量から所望の総合品質を推定するためのモデルである。
これら心理的特徴量推定モデル１４Ａおよび総合品質推定モデル１４Ｂやプログラム１４Ｐは、予め入出力Ｉ／Ｆ部１３を介して外部の装置や記録媒体から読み込まれ、記憶部１４へ格納される。
演算処理部１５は、ＣＰＵなどのマイクロプロセッサとその周辺回路を有し、記憶部１４のプログラム１４Ｐを読み込んで各種演算処理を行うことにより、上記ハードウェアとプログラム１４Ｐとを協働させて各種機能手段を実現する機能部である。
演算処理部１５で実現される主な機能手段としては、心理的特徴量推定部１５Ａおよび総合品質推定部１５Ｂがある。心理的特徴量推定部１５Ａは、記憶部１４の心理的特徴量推定モデル１４Ａを参照して、入力されたサービスの物理的特徴量から当該サービスに関する心理的特徴量を推定する機能を有している。総合品質推定部１５Ｂは、記憶部１４の総合品質推定モデル１４Ｂを参照して、推定により得られたサービスの心理的特徴量から当該サービスに関する総合品質値を推定する機能を有している。
［心理的特徴量推定モデル］
次に、図２を参照して、本発明の第１の実施の形態にかかる総合品質推定装置で用いる心理的特徴量推定モデル１４Ａについて詳細に説明する。図２は、心理的特徴量推定モデルの構成例である。
心理的特徴量推定モデル１４Ａは、任意の条件下で提供されるサービスの物理的特徴量と、当該条件下でのサービスの心理的特徴量との対応関係を示すモデルである。
図２の例では、サービスの物理的特徴量の範囲と当該範囲に予め対応付けた心理的特徴量の値との対応関係がデータベースにより表現されている。例えば、物理的特徴量αと心理的特徴量Ｘとの対応関係としては、物理的特徴量αの範囲α0＜α≦α1に対して心理的特徴量Ｘ1が対応付けられており、物理的特徴量αの範囲α1＜α≦α2に対して心理的特徴量Ｘ2が対応付けられている。
同様にして、心理的特徴量推定モデル１４Ａは、物理的特徴量βと心理的特徴量Ｙとの対応関係、および物理的特徴量γと心理的特徴量Ｚとの対応関係を有している。各対応関係における物理的特徴量の範囲の幅や数については、推定精度に応じて任意に選択すればよい。物理的特徴量の具体例としては、サービスで使用する利用者端末の音声帯域の上限値、音響エコー損失、さらにはパケット損失などがある。心理的特徴量推定部１５Ａは、このような心理的特徴量推定モデル１４Ａを参照して、入力された物理的特徴量α，β，γに対応する心理的特徴量Ｘ，Ｙ，Ｚを推定する。
［総合品質推定モデル］
次に、本発明の第１の実施の形態にかかる総合品質推定装置で用いる総合品質推定モデル１４Ｂについて詳細に説明する。
本実施の形態では、リアルタイムコミュニケーションサービスの総合品質として、利用者の主観的品質評価値の１つであるＭＯＳ（Mean Opinion Score）値を用いる。総合品質と心理的特徴量との関係は、物理的特徴量の異なる複数の条件下で当該サービスについて、心理的特徴量推定モデル１４Ａで推定した各心理的特徴量と被験者のオピニオン評価により得た総合品質値（ＭＯＳ値）との関係を示す数式を、回帰分析などにより導出すればよい。
後述するように、総合品質値は各心理的特徴量を線形結合したもので表すことができ、例えば心理的特徴量がＸ，Ｙ，Ｚで、線形結合用係数をａ0，ａ1，ａ2，ａ3とした場合、総合品質値ＭＯＳは、次の式（１）で求められる。
ＭＯＳ＝ａ0＋ａ1・Ｘ＋ａ2・Ｙ＋ａ3・Ｚ …（１）
［第１の実施の形態の動作］
次に、図３を参照して、本発明の第１の実施の形態にかかる総合品質推定装置の動作について説明する。図３は、本発明の第１の実施の形態にかかる総合品質推定装置による総合品質推定処理を示すフローチャートである。
総合品質推定装置１の演算処理部１５は、操作入力部１２で検出されたオペレータによる処理開始操作に応じて、記憶部１４のプログラム１４Ｐを読み込んで実行することにより、図３の総合品質推定処理を開始する。ここでは、総合品質を推定する際、物理的特徴量としてα，β，γを用い、心理的特徴量としてＸ，Ｙ，Ｚを用いる場合を例として説明する。
まず、演算処理部１５は、心理的特徴量推定部１５Ａにより、推定対象となるリアルタイムコミュニケーションサービスに関する物理的特徴量α，β，γを操作入力部１２から取得する（ステップ１００）。この際、予め記憶部１４に格納されている物理的特徴量α，β，γを取得するようにしてもよい。
次に、心理的特徴量推定部１５Ａは、記憶部１４の心理的特徴量推定モデル１４Ａを参照して、物理的特徴量α，β，γに対応する心理的特徴量としてそれぞれＸ，Ｙ，Ｚを推定する（ステップ１０１）。
続いて、演算処理部１５は、総合品質推定部１５Ｂにより、記憶部１４の総合品質推定モデル１４Ｂを参照して、心理的特徴量推定部１５Ａで推定された心理的特徴量Ｘ，Ｙ，Ｚから総合品質ＭＯＳを推定する（ステップ１０２）。
そして、推定され総合品質ＭＯＳを、物理的特徴量α，β，γや心理的特徴量Ｘ，Ｙ，Ｚなどとともに画面表示部１１へ出力して、推定結果として画面表示し（ステップ１０３）、一連の総合品質推定処理を終了する。
このように、心理的特徴量推定部１５Ａにより、心理的特徴量推定モデル１４Ａに基づいてサービスの物理的特徴量から心理的特徴量を推定し、総合品質推定部１５Ｂにより、総合品質推定モデル１４Ｂに基づいて、心理的特徴量推定部１５Ａで推定された心理的特徴量から所望の総合品質を推定するようにしたので、リアルタイムコミュニケーションサービスに関する利用者の心理的要因を考慮した総合品質を、サービスの物理的な性能を示す物理的特徴量から容易に推定することができる。
これにより、多様化したリアルタイムコミュニケーションサービスから利用者が実際に感じる品質に沿った総合品質を容易に推定でき、パケット網の品質設計や管理の際に極めて有用な情報が得られる。
［心理的特徴量推定モデルの生成］
次に、図４を参照して、本発明の第１の実施の形態にかかる総合品質推定装置で用いる心理的特徴量推定モデルのモデル生成処理について説明する。図４は、心理的特徴量推定モデルのモデル生成処理を示すフローチャートである。ここでは、総合品質推定装置１とは別のモデル生成装置に設けられた前述の演算処理部１５と同様の機能部によりモデル生成処理が実行される場合について説明する。
心理的特徴量推定モデル１４Ａを生成する際、物理的特徴量の異なる複数の条件下で心理的要因分析を行い、各条件下での分析結果に基づきそれぞれの物理的特徴量と心理的特徴量との関係から心理的特徴量推定モデル１４Ａを生成する。
心理的要因分析に先だって、印象評価方法の１つであるＳＤ（Semantic Differential）法（例えば、非特許文献２など参照）を用いた複数の被験者によるオピニオン評価により、物理的特徴量の異なる複数の条件下で当該サービスに対する形容詞対評点を予め求めておく。この際、評価結果では、形容詞対評点として複数の被験者が評価した評点の平均値を出力する。
図５は、音声通話サービスに対する形容詞対評価に用いる評価表の構成例である。この例では、被験者が会話音声から印象を受けると考えられる「きめの細かい−粗い」や「物足りない−迫力のある」など、意味の相反する形容詞対が予め選択されており、これらに形容詞対に対する印象の度合いを「−３，−２，−１，０，１，２，３」の７段階で定量化することによりそれぞれの形容詞対評点が得られる。なお、形容詞対の数や内容については評価するサービス種別やその利用目的に応じて任意に決定すればよい。
モデル生成装置は、図４の心理的特徴量推定モデル生成処理において、まず、前述したオピニオン評価結果を取得する（ステップ１１０）。
次に、物理的特徴量が異なる条件ごとにそれぞれの形容詞対評点に対して因子分析手法（例えば、非特許文献３など参照）を適用して心理的要因分析を行う（ステップ１１１）。
これにより、形容詞対ごとに各因子の因子得点と因子負荷量とが求められる。因子得点は、個々の因子が各形容詞対に対し共通して影響する度合いを示し、因子負荷量は、各因子得点が各形容詞対に対して個別に影響する度合いを示している。
したがって、一般的な分析結果としては、各因子すなわち心理的要因が各形容詞対に対して共通にあるいは個別にどのような影響度を有しているかという分析結果が得られることになる。
モデル生成装置は、因子分析で得られた各因子について、当該因子に関する因子得点重み付け係数を用いて各被験者による形容詞対評点を線形結合させることにより、当該因子の値すなわち心理的特徴量を算出する（ステップ１１２）。
因子分析では、観測可能な各形容詞対評点から因子得点を得る際、各形容詞対評点が各因子得点に対してどの程度の重みを持つかを求め、その重みを用いて各形容詞対評点から各因子得点を逆算している。この因子得点算出時に用いられる重みが因子得点重み付け係数であり、オピニオン評価結果の各形容詞対評点を−１〜１の範囲に標準化した値に対する重みを示す値である。
このようにして、物理的特徴量が異なる条件ごとに各因子の値すなわち心理的特徴量が得た後、物理的特徴量と心理的特徴量との関係を示す複数の組について回帰分析する（ステップ１１３）。これにより、各物理的特徴量と各心理的特徴量との対応関係が得られる。そして、これら対応関係に基づき前述の図２に示したような心理的特徴量推定モデル１４Ａを生成し（ステップ１１４）、一連の心理的特徴量推定モデルの生成処理を終了する。
［総合品質推定モデルの生成］
次に、図６を参照して、本発明の第１の実施の形態にかかる総合品質推定装置で用いる総合品質推定モデルのモデル生成処理について説明する。図６は、総合品質推定モデルのモデル生成処理を示すフローチャートである。ここでは、総合品質推定装置１とは別のモデル生成装置に設けられた前述の演算処理部１５と同様の機能部によりモデル生成処理が実行される場合について説明する。
総合品質推定モデル生成処理に先だって、物理的特徴量の異なる複数の条件下で当該サービスの総合品質値（ＭＯＳ値）について複数の被験者によるオピニオン評価を予め行う。これにより条件ごとに当該サービスに対する利用者の総合的な主観評価値が得られる。この際、評価結果では、主観評価値として複数の被験者が評価した評点の平均値を出力する。
モデル生成装置は、図６の総合品質推定モデル生成処理において、まず、上記オピニオン評価結果を取得する（ステップ１２０）。
次に、心理的特徴量推定モデル１４Ａを参照して、上記条件ごとに物理的特徴量から心理的特徴量を推定する（ステップ１２１）。そして、これら総合品質値と心理的特徴量との複数の組を回帰分析することにより、例えば前述した数式（１）からなる総合品質推定モデル１４Ｂを生成し（ステップ１２２）、一連の総合品質推定モデル生成処理を終了する。
なお、以上では、本実施の形態で用いられる心理的特徴量推定モデル１４Ａおよび総合品質推定モデル１４Ｂの生成方法の一例をそれぞれ説明したが、これら生成方法に限定されるものではなく、他の方法で生成された心理的特徴量推定モデル１４Ａおよび総合品質推定モデル１４Ｂを用いてもよい。また、これらモデルの表現形式については、データベースであってもよく、数式であってもよい。
また、発明者が実験的に行った因子分析では因子として次のような心理的要因が得られた。この実験では、音声帯域：３．４ｋＨｚ，７ｋＨｚ，２０ｋＨｚ、片道遅延時間：１００ｍｓ，５００ｍｓ、音響エコー経路損失：４０ｄＢ＠１ｋＨｚ，∞ｄＢ、チャネル数：モノラル，ステレオの各物理的特徴をそれぞれ組み合わせた条件下で、２分３０秒の会話を行い、その会話ごとにＳＤ法で評価した。
上記評価結果に対する因子分析としては、２４条件に対する４０名の評点データを用いて主因子法（初期値としてＳＭＣ：重相関係数の平方を用いた）によるを行った。因子数は初期解における固有値の減衰状況および因子の解釈可能性を考慮して４因子とした。これらの因子に対してバリマックス回転を施し、１つの因子に関する負荷量の絶対値が０．４以上となった形容詞対のうち、複数の因子に関する負荷量の絶対値が０．４以上となっていないという基準の下で形容詞対を選択した。そして、この基準に合う形容詞対だけとなるまで因子分析を繰り返した。
分析の結果、第１因子は「派手な−地味な」、「明るい−暗い」などに対しての負荷量が高く、「美」に関する因子と特定できる。第２因子は「整った−乱れる」、「規則的な−不規則な」などに対して負荷量が高く、「調和」に関する因子と特定できる。第３因子は「丸みのある−とげとげしい」、「柔らかい−固い」などに対して負荷量が高く、「活動」に関する因子と特定できる。第４因子は「軽量感のある−重量感のある」、「軽快な−重々しい」に対して負荷量が高く、「力量」に関する因子と特定できる。これらの因子のうち美感・活動感・力量感については従来より抽出されていた因子と類似しているが、調和感については双方向通信サービスに独特の因子であり、双方向通信サービスの心理的要因として有用である。
［第２の実施の形態］
次に、図７を参照して、本発明の第２の実施の形態にかかる総合品質推定装置について説明する。図７は、本発明の第２の実施の形態にかかる総合品質推定装置による総合品質推定処理を示すフローチャートであり、前述した図３と同じまたは同等部分には同一符号を付してある。
第１の実施の形態では、任意のリアルタイムコミュニケーションサービスについて、共通の心理的特徴量推定モデルおよび総合品質推定モデルを用いる場合を例として説明した。本実施の形態では、同種サービスであってもその利用目的ごとに心理的特徴量推定モデル１４Ａおよび総合品質推定モデル１４Ｂを選択して用いる場合について説明する。なお、総合品質推定装置１の構成については前述した図１と同様であり、ここでの詳細な説明は省略する。
パケット網で提供されるリアルタイムコミュニケーションサービスでは、同種の音声通話サービスであっても、例えば、音声通話サービスの利用形態としては、井戸端会議、ビジネス会議、相談など多くの目的がある。したがって、会話の内容や速度、あるいは重要性に応じて、利用者が心理的に受ける印象は異なる。
本実施の形態では、これら利用目的ごとに心理的特徴量推定モデル１４Ａおよび総合品質推定モデル１４Ｂを予め用意し記憶部１４へ記憶しておく。図８は、本発明の第２の実施の形態にかかる総合品質推定装置で用いる心理的特徴量推定モデルの構成例である。図９は、本発明の第２の実施の形態にかかる総合品質推定装置で用いる総合品質推定モデルの構成例である。
総合品質推定装置１の演算処理部１５は、操作入力部１２で検出されたオペレータによる処理開始操作に応じて、記憶部１４のプログラム１４Ｐを読み込んで実行することにより、図７の総合品質推定処理を開始する。ここでは、総合品質を推定する際、物理的特徴量としてα，β，γを用い、心理的特徴量としてＸ，Ｙ，Ｚを用いる場合を例として説明する。
まず、演算処理部１５は、心理的特徴量推定部１５Ａにより、推定対象となるリアルタイムコミュニケーションサービスに関する物理的特徴量α，β，γを操作入力部１２から取得する（ステップ１００）。この際、予め記憶部１４に格納されている物理的特徴量α，β，γを取得するようにしてもよい。また、心理的特徴量推定部１５Ａは、操作入力部１２あるいは記憶部１４から予め指定されたサービスの利用目的を取得する（ステップ１３０）。
次に、心理的特徴量推定部１５Ａは、当該利用目的に応じて記憶部１４から対応する心理的特徴量推定モデル１４Ａを選択し（ステップ１３１）、その心理的特徴量推定モデル１４Ａを参照して、物理的特徴量α，β，γに対応する心理的特徴量としてそれぞれＸ，Ｙ，Ｚを推定する（ステップ１０１）。
続いて、演算処理部１５は、総合品質推定部１５Ｂにより、当該利用目的に応じて記憶部１４から対応する総合品質推定モデル１４Ｂを選択し（ステップ１３２）、その総合品質推定モデル１４Ｂを参照して、心理的特徴量推定部１５Ａで推定された心理的特徴量Ｘ，Ｙ，Ｚから総合品質ＭＯＳを推定する（ステップ１０２）。
そして、推定され総合品質ＭＯＳを、物理的特徴量α，β，γや心理的特徴量Ｘ，Ｙ，Ｚなどとともに画面表示部１１へ出力して、推定結果として画面表示し（ステップ１０３）、一連の総合品質推定処理を終了する。
これにより、同種のリアルタイムコミュニケーションサービスについて、その利用目的により異なる心理的要因が生ずる場合でも、柔軟に対応でき、より正確な推定結果が得られる。
なお、サービスの利用目的に応じた推定モデルの選択については、心理的特徴量推定モデル１４Ａと総合品質推定モデル１４Ｂの両方について適用してもよく、いずれか一方に対してのみ適用してもよく、それぞれ適用した推定処理において同様の作用効果が得られる。
なお、以上の各実施の形態では、物理的特徴量がα，β，γの３つで心理的特徴量がＸ，Ｙ，Ｚの３つの場合を例として説明したが、これら特徴量の数は３つに限定されるものではなく、任意の数を用いることができる。
また、以上の各実施の形態では、実際に行われているサービスとは別個にオフラインで総合品質を推定する場合を例として説明したが、サービスの物理的特徴量を計測して入出力Ｉ／Ｆ部１３へ入力することにより、実際に行われているサービスに応じてリアルタイムで所望の総合品質を推定でき、パケット網の品質監視にも利用できる。
本発明の第１の実施の形態にかかる総合品質推定装置の構成を示すブロック図である。 心理的特徴量推定モデルの構成例である。 本発明の第１の実施の形態にかかる総合品質推定装置による総合品質推定処理を示すフローチャートである。 心理的特徴量推定モデルのモデル生成処理を示すフローチャートである。 音声通話サービスに対する形容詞対評価に用いる評価表の構成例である。 総合品質推定モデルのモデル生成処理を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態にかかる総合品質推定装置による総合品質推定処理を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態にかかる総合品質推定装置で用いる心理的特徴量推定モデルの構成例である。 本発明の第２の実施の形態にかかる総合品質推定装置で用いる総合品質推定モデルの構成例である。
符号の説明
１…総合品質推定装置、１１…画面表示部、１２…操作入力部、１３…入出力Ｉ／Ｆ部、１４…記憶部、１４Ａ…心理的特徴量推定モデル、１４Ｂ…総合品質推定モデル、１４Ｐ…プログラム、１５…演算処理部、１５Ａ…心理的特徴量推定部、１５Ｂ…総合品質推定部。

Claims (15)

  1. 各種演算処理を行う演算処理部と各種情報を記憶する記憶部とを有し、パケット網の任意の通信路で提供されるリアルタイムコミュニケーションサービスの品質を左右する各種要因を示す特徴量に基づいて、当該サービスを利用する利用者がそのサービスに対して総合的に体感する総合品質を推定する総合品質推定装置であって、
    前記サービスの物理的な性能を示す物理的特徴量と前記サービスから利用者が受ける心理的影響を示す心理的特徴量との関係を示す心理的特徴量推定モデルと、前記心理的特徴量と前記総合品質との関係を示す総合品質推定モデルとを記憶する記憶部と、
    この記憶部の前記心理的特徴量推定モデルを参照して前記サービスの通信路に関する前記物理的特徴量から心理的特徴量を推定する心理的特徴量推定部と、
    前記記憶部の総合品質推定モデルを参照して前記心理的特徴量推定部で推定された心理的特徴量から前記サービスに関する総合品質を推定する総合品質推定部と
    を備えることを特徴とする総合品質推定装置。
  2. 請求項１に記載の総合品質推定装置において、
    前記記憶部は、前記サービスの利用目的に対応した心理的特徴量推定モデルをそれぞれ記憶し、
    前記心理的特徴量推定部は、前記心理的特徴量を推定する際、前記記憶部に記憶されている各心理的特徴量推定モデルのうち当該サービスの利用目的に対応する心理的特徴量推定モデルを用いて前記心理的特徴量を推定する
    ことを特徴とする総合品質推定装置。
  3. 請求項１に記載の総合品質推定装置において、
    前記記憶部は、前記サービスの利用目的に対応した総合品質推定モデルをそれぞれ記憶し、
    前記総合品質推定部は、前記総合品質を推定する際、前記記憶部に記憶されている各総合品質推定モデルのうち当該サービスの利用目的に対応する総合品質推定モデルを用いて前記総合品質を推定する
    ことを特徴とする総合品質推定装置。
  4. 請求項１に記載の総合品質推定装置において、
    前記心理的特徴量推定モデルは、前記物理的特徴量の範囲と当該範囲に予め対応付けた心理的特徴量の値との対応関係からなることを特徴とする総合品質推定装置。
  5. 請求項１に記載の総合品質推定装置において、
    前記総合品質推定モデルは、所定の係数で複数の心理的特徴量を線形結合させて前記総合品質を求める数式からなることを特徴とする総合品質推定装置。
  6. 各種演算処理を行う演算処理部と各種情報を記憶する記憶部とを有し、パケット網の任意の通信路で提供されるリアルタイムコミュニケーションサービスの品質を左右する各種要因を示す特徴量に基づいて、当該サービスを利用する利用者がそのサービスに対して総合的に体感する総合品質を推定する総合品質推定装置が行う総合品質推定方法であって、
    前記記憶部により、前記サービスの物理的な性能を示す物理的特徴量と前記サービスから利用者が受ける心理的影響を示す心理的特徴量との関係を示す心理的特徴量推定モデルと、前記心理的特徴量と前記総合品質との関係を示す総合品質推定モデルとを記憶するステップと、
    前記演算処理部により、前記記憶部の心理的特徴量推定モデルを参照して前記サービスの通信路に関する前記物理的特徴量から心理的特徴量を推定する心理的特徴量推定ステップと、
    前記演算処理部により、前記記憶部の総合品質推定モデルを参照して前記心理的特徴量推定ステップで推定された心理的特徴量から前記サービスに関する総合品質を推定する総合品質推定ステップと
    を備えることを特徴とする総合品質推定方法。
  7. 請求項６に記載の総合品質推定方法において、
    前記記憶部により、前記サービスの利用目的に対応した心理的特徴量推定モデルをそれぞれ記憶するステップをさらに備え、
    前記心理的特徴量推定ステップで、前記心理的特徴量を推定する際、前記記憶部に記憶されている各心理的特徴量推定モデルのうち当該サービスの利用目的に対応する心理的特徴量推定モデルを用いて前記心理的特徴量を推定する
    ことを特徴とする総合品質推定方法。
  8. 請求項６に記載の総合品質推定方法において、
    前記記憶部により、前記サービスの利用目的に対応した総合品質推定モデルをそれぞれ記憶するステップをさらに備え、
    前記総合品質推定ステップで、前記総合品質を推定する際、前記記憶部に記憶されている各総合品質推定モデルのうち当該サービスの利用目的に対応する総合品質推定モデルを用いて前記総合品質を推定する
    ことを特徴とする総合品質推定方法。
  9. 請求項６に記載の総合品質推定方法において、
    前記心理的特徴量推定モデルは、前記物理的特徴量の範囲と当該範囲に予め対応付けた心理的特徴量の値との対応関係からなることを特徴とする総合品質推定方法。
  10. 請求項６に記載の総合品質推定方法において、
    前記総合品質推定モデルは、所定の係数で複数の心理的特徴量を線形結合させて前記総合品質を求める数式からなることを特徴とする総合品質推定方法。
  11. 各種演算処理を行う演算処理部と各種情報を記憶する記憶部とを有し、パケット網の任意の通信路で提供されるリアルタイムコミュニケーションサービスの品質を左右する各種要因を示す特徴量に基づいて、当該サービスを利用する利用者がそのサービスに対して総合的に体感する総合品質を推定する総合品質推定装置のコンピュータに、
    前記記憶部により、前記サービスの物理的な性能を示す物理的特徴量と前記サービスから利用者が受ける心理的影響を示す心理的特徴量との関係を示す心理的特徴量推定モデルと、前記心理的特徴量と前記総合品質との関係を示す総合品質推定モデルとを記憶するステップと、
    前記演算処理部により、前記記憶部の前記心理的特徴量推定モデルを参照して前記サービスの通信路に関する前記物理的特徴量から心理的特徴量を推定する心理的特徴量推定ステップと、
    前記演算処理部により、前記記憶部の総合品質推定モデルを参照して前記心理的特徴量推定部で推定された心理的特徴量から前記サービスに関する総合品質を推定する総合品質推定ステップと
    を実行させるプログラム。
  12. 請求項１１に記載のプログラムにおいて、
    前記記憶部により、前記サービスの利用目的に対応した心理的特徴量推定モデルをそれぞれ記憶するステップと、
    前記心理的特徴量を推定する際、前記記憶部に記憶されている各心理的特徴量推定モデルのうち当該サービスの利用目的に対応する心理的特徴量推定モデルを用いて前記心理的特徴量を推定するステップと
    を実行させるプログラム。
  13. 請求項１１に記載のプログラムにおいて、
    前記記憶部により、前記サービスの利用目的に対応した総合品質推定モデルをそれぞれ記憶するステップと、
    前記総合品質を推定する際、前記記憶部に記憶されている各総合品質推定モデルのうち当該サービスの利用目的に対応する総合品質推定モデルを用いて前記総合品質を推定するステップと
    を実行させるプログラム。
  14. 請求項１１に記載のプログラムにおいて、
    前記心理的特徴量推定モデルは、前記物理的特徴量の範囲と当該範囲に予め対応付けた心理的特徴量の値との対応関係からなることを特徴とするプログラム。
  15. 請求項１１に記載のプログラムにおいて、
    前記総合品質推定モデルは、所定の係数で複数の心理的特徴量を線形結合させて前記総合品質を求める数式からなることを特徴とするプログラム。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017170253A (ja) * 2017-07-07 2017-09-28 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 印象評価装置及び印象評価方法

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