JP6700242B2

JP6700242B2 - 品質推定装置、品質推定方法及びプログラム

Info

Publication number: JP6700242B2
Application number: JP2017253903A
Authority: JP
Inventors: 和久山岸
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 2017-12-28
Filing date: 2017-12-28
Publication date: 2020-05-27
Anticipated expiration: 2037-12-28
Also published as: JP2019121847A

Description

本発明は、品質推定装置、品質推定方法及びプログラムに関する。

インターネットを介して映像、音響（以下、音声も含む）、テキストなどを端末間あるいはサーバと端末との間で転送する通信サービス（音声通信、映像通信、Ｗｅｂ、ＩｏＴ等）が普及している。

インターネットは、必ずしも通信品質が保証されていないネットワークであるため、音声メディアや映像メディアなどを用いて通信を行う場合、視聴者端末とネットワークの回線帯域が狭いことによるビットレートの低下、回線が輻輳することによるパケット損失、パケット転送遅延、パケットの再送が発生し、音声メディアや映像メディアなどに対して視聴者が知覚する品質が劣化してしまう。

具体的には、ネットワークのスループットの状態に応じ、映像メディアのビットレートを変更しながら配信するアダプティブビットレート映像配信では、スループット低下に伴う音質・画質低下や、受信端末のバッファに所定のデータ量が蓄積されておらず発生するバッファリング処理に伴う再生待ちや再生停止が発生する。

ネットワーク事業者が、上記のような映像通信サービスを良好な品質で提供していることを確認するためには、サービス提供中に、視聴者が体感するオーディオビジュアルの品質を測定し、視聴者に対して提供されるオーディオビジュアルの品質が高いことを監視できることが重要となる。音声通信、Ｗｅｂ、ＩｏＴ等のサービスも同様に、利用者に対して提供される品質が高いことを監視できることが重要となる。また、ネットワーク事業者が品質を維持向上するために、品質レベルの高低に係わらず設備投資をすることは、費用対効果の観点では適当ではなく、品質状態を監視し、品質低下エリアへの設備投資を効率的に実施することが重要となる。

したがって、視聴者が体感する品質を適切に表現することができる品質推定技術が必要とされている。

従来、映像配信サービスの客観品質評価法の１つに、ＩＴＵ−Ｔ勧告Ｐ．１２０３がある。本技術は受信端末（スマートフォンやＳＴＢ（Set-Top Box））で受信したパケットから、映像の解像度、フレームレート、ビットレート、再生停止時間などの品質パラメータを用いて品質を推定する技術である。つまり、従来の客観品質評価法は、上記のように、受信端末で取得したパケットから映像や音響に関する品質パラメータを抽出し、品質評価値を推定するものであった。

Parametric bitstream-based quality assessment of progressive download and adaptive audiovisual streaming services over reliable transport, ITU-T P.1203

しかしながら、ネットワーク事業者が、ネットワーク内で品質を監視しようとした場合には、映像ストリームは暗号化されるなどしており、上記の映像の解像度、フレームレート、ビットレート、再生停止時間などの品質パラメータを取得し、品質を推定することができない（音声通信、Ｗｅｂ、ＩｏＴ等のサービスも同様）。また、ＯＴＴ（Over The Top）事業者であれば、端末内で測定した品質を得ることが容易であるが、ＯＴＴ事業者が、取得した品質情報をネットワーク事業者に提供することは、ほとんどのケースではないため、ネットワーク事業者がネットワーク上を流れるサービスの品質を監視することが非常に困難である。

本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、ネットワーク網から取得可能な情報に基づいて品質の推定を可能とすることを目的とする。

そこで上記課題を解決するため、品質推定装置は、通信サービスの品質に関連する情報として、ネットワーク網内からアクティブユーザ数を、予め設定された測定区間ごとに取得する取得部と、前記測定区間ごとに、当該測定区間に関して前記取得部が取得した情報に基づいて、前記品質の推定値を算出する算出部と、を有する。

ネットワーク網から取得可能な情報に基づいて品質の推定を可能とすることができる。

第１の実施の形態における品質推定装置１０のハードウェア構成例を示す図である。第１の実施の形態における品質推定装置１０の機能構成例を示す図である。品質推定装置１０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。

以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。図１は、第１の実施の形態における品質推定装置１０のハードウェア構成例を示す図である。図１の品質推定装置１０は、それぞれバスＢで相互に接続されているドライブ装置１００、補助記憶装置１０２、メモリ装置１０３、ＣＰＵ１０４、及びインタフェース装置１０５等を有する。

品質推定装置１０での処理を実現するプログラムは、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体１０１によって提供される。プログラムを記憶した記録媒体１０１がドライブ装置１００にセットされると、プログラムが記録媒体１０１からドライブ装置１００を介して補助記憶装置１０２にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体１０１より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置１０２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。

メモリ装置１０３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１０２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ１０４は、メモリ装置１０３に格納されたプログラムに従って品質推定装置１０に係る機能を実行する。インタフェース装置１０５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。

図２は、第１の実施の形態における品質推定装置１０の機能構成例を示す図である。図２において、品質推定装置１０は、情報抽出部１１及び品質推定部１２を有する。これら各部は、品質推定装置１０にインストールされた１以上のプログラムが、ＣＰＵ１０４に実行させる処理により実現される。すなわち、これら各部は、品質推定装置１０のハードウェア資源と、品質推定装置１０にインストールされたプログラム（ソフトウェア）との協働によって実現される。

情報抽出部１１は、映像通信サービスにおいてに利用されるネットワーク網（無線基地局であるｅＮｏｄｅＢ（evolved Node B/eNB）等や、固定網の終端装置（終端施設）等）から、予め品質推定装置１０に設定された単位時間（例えば、１秒、１分、５分、１時間等）ごとに、当該単位時間におけるスループット、アクティブユーザ数、網内の転送可能容量等のような、映像通信サービスの品質に関連するパラメータ（ネットワーク網内情報）をネットワーク網から抽出（取得）する。以下において当該単位時間を「測定区間」という。なお、映像通信サービスによる映像データの配信は、アダプティブビットレートによって行われてもよいし、コンスタントビットレート（固定ビットレート）によって行われてもよい。映像データは、映像や音響（音声も含む）を含むデータである。但し、音響を含まないデータや映像を含まないデータが、配信対象とされてもよい。

スループットであれば、ｅＮｏｄｅＢ又は固定網の終端装置において計算された値が抽出されてもよいし、ユーザ端末（ＵＥ：User equipment）で計測された値がｅＮｏｄｅＢ又は固定網の終端装置経由で抽出されてもよい。アクティブユーザ数は、ネットワーク網（ｅＮｏｄｅＢ又は終端装置）に接続しているユーザ端末の数であるため、ネットワーク網から取得可能である。測定区間あたりのアクティブユーザ数は、延べ数であってもよいし、当該測定区間内の瞬間値であってもよいし、当該測定区間を更に分割する時間ごとのアクティブユーザ数の平均値であってもよい。なお、第１の実施の形態では、スループットが抽出（取得）されればよい。

品質推定部１２は、情報抽出部１１によって抽出された情報に基づいて、測定区間ごとに、映像配信についてユーザ（視聴者）が最終的に体感するオーディオビジュアルの品質（以下、単に「品質」という。）を推定する値（推定値）である品質値を算出する。具体的には、品質推定部１２は、スループット（Ｔ）の増加に伴い品質が増加する特性（例えば、対数、ロジスティック関数など）に基づいて品質値（Ｑ）を算出する。例えば、品質推定部１２は、以下のような式（１）又は（２）に基づき品質値Ｑを算出する。
Ｑ＝ａ＋ｂｌｎ（Ｔ／ｃ）・・・（１）
Ｑ＝ａ＋（１−ａ）／（１＋（Ｔ／ｂ）^ｃ）・・・（２）
但し、ａ，ｂ，ｃはあらかじめ定めた係数とする。

すなわち、品質推定部１２は、スループットが増加するほど品質が高い状態を示す品質値を算出する。

一般に、品質評価の分野では、ＩＴＵ−Ｔで規定されるＡＣＲ法に基づき、品質評価される場合多く、品質値は１から５の値（１：非常に悪い、２：悪い、３：ふつう、４：良い、５：非常に良い）で表現されることが多いが、本実施の形態における品質値は、０から１００や−∞から＋∞の値で表現されてもよい。

以下、品質推定装置１０が実行する処理手順について説明する。図３は、品質推定装置１０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。

ステップＳ１０１において、情報抽出部１１は品質評価対象の測定区間ごとに、ネットワーク網からスループット等の情報を抽出（取得）する（Ｓ１０１）。抽出された情報は、品質推定部１２へ入力される。

続いて、品質推定部１２は、情報抽出部１１から入力された各測定区間の情報（スループット）を、式（１）又は式（２）に当てはめて、測定区間ごとに品質値を算出する（Ｓ１０２）。

次に、第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態では第１の実施の形態と異なる点について説明する。第２の実施の形態において特に言及されない点については、第１の実施の形態と同様でもよい。

第１の実施の形態の式（１）及び（２）では、スループット（Ｔ）のみが用いられる例を示したが、第２の実施の形態は、その他のパラメータを用いて品質を推定する（品質値Ｑを算出する）例を示す。

ネットワーク網内から抽出されるスループットは、個々のユーザ単位（ユーザ端末単位）のスループットというよりは、ネットワーク網に接続する多数のユーザの平均値である場合が多い。ネットワーク網の容量（ｅＮｏｄｅＢの容量や固定網の終端装置の容量やネットワークケーブルの容量等。以下「ネットワーク容量」という。）が大きい場合、個々のセッションのスループットが取りうる範囲は広く分布することになる。つまり、平均スループットが高い時には、品質低下がさほどなく、同一時刻において、高速にデータ転送されるサービスや、割と中速にデータ転送されるサービスがある。つまり、ネットワーク容量が大きい場合、容量が小さい場合に比較して、品質を高く維持できる場合がある。よって、ネットワーク容量と相関の高いパラメータを品質推定に用いることで，品質推定精度の向上が期待できる。

例えば、同一スループットのｅＮｏｄｅＢ群や、同一スループットの固定網群が存在する場合、アクティブユーザ数（Ａ）が多い方がネットワーク容量が多いことを意味するため、アクティブユーザ数が多いほど、品質が高いことを意味する。

そこで、第２の実施の形態において、品質推定部１２は、スループット（Ｔ）に加え、アクティブユーザ数（Ａ）を用いて、以下の式（３）又は（４）に基づいて、品質値Ｑを算出する。
Ｑ＝（ａ＋ｂｌｎ（Ｔ／ｃ））×ｄ＋ｅ×Ａ・・・（３）
Ｑ＝（ａ＋（１−ａ）／（１＋（Ｔ／ｂ）^ｃ））×ｄ＋ｅ×Ａ・・・（４）
但し、ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅはあらかじめ定めた係数とする。

すなわち、品質推定部１２は、アクティブユーザ数が増加するほど品質が高い状態を示す品質値を算出する。

なお、アクティブユーザ数と相関が高い値である、ユーザ端末から通信を実施するためにやり取りする情報をカウントした値、ユーザ端末がｅＮｏｄｅＢやネットワークに接続状況を示すために通知するレポートの数をカウントした値（例えば、ユーザ端末がｅＮｏｄｅＢにＣＱＩ（Channel Quality Indicator）をレポートするため、当該レポートの数をカウントした値など）が、アクティブユーザ数（Ａ）の代わりに式（３）又は式（４）に当てはめられてもよい。

また、ネットワーク容量（Ｃ）を直接的に示す、一定時間（必ずしも「測定区間」とは同じではない。）当たりの総データ転送容量や、Ｌ２エンティティの利用量、Ｌ２エンティティの総数なども同様な意味を持つ（ネットワーク容量と相関を有する）パラメータであり、これらのパラメータが、アクティブユーザ数（Ａ）の代わりに式（３）又は式（４）に当てはめられてもよい。

上述したように、上記各実施の形態によれば、ネットワーク網から取得可能な情報に基づいて品質の推定を可能とすることができる。すなわち、解像度、フレームレート、ビットレート等が暗号化のため取得できない場合や、再生停止に関するパラメータをユーザ端末から取得できないであっても品質を推定することができる。

その結果、視聴者が実際に視聴する通信サービスの品質値を監視することで、提供中のサービスが視聴者に対してある一定以上の品質を保っているか否かを容易に判断することができ、提供中の通信サービスの品質実態をリアルタイムで把握・管理することが可能となる。このため、提供中のサービスの品質実態を従来技術でオーディオビジュアル品質評価をできなかった点を改善することが可能となる。

なお、品質推定に用いた式（１）〜（４）は、あくまで、一例であり、１）スループットの増加に応じて品質が増加する特性、又は２）アクティブユーザ数若しくはネットワーク容量の増加に応じて品質が増加する特性を加味した数式であれば、他の数式を用いて品質値Ｑが算出されてもよい。

また、上記各実施の形態では、映像通信サービスを例について記載したが、音声通信、Ｗｅｂ、ＩｏＴサービスなど各種サービスにおいても同様な関係性が存在するため、これら各種の通信サービスに関して上記各実施の形態が適用されてもよい。

なお、上記各実施の形態において、情報抽出部１１は、取得部の一例である。品質推定部１２は、算出部の一例である。

以上、本発明の実施の形態について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。

１０品質推定装置
１１情報抽出部
１２品質推定部
１００ドライブ装置
１０１記録媒体
１０２補助記憶装置
１０３メモリ装置
１０４ＣＰＵ
１０５インタフェース装置
Ｂバス

Claims

通信サービスの品質に関連する情報として、ネットワーク網内からアクティブユーザ数を、予め設定された測定区間ごとに取得する取得部と、
前記測定区間ごとに、当該測定区間に関して前記取得部が取得した情報に基づいて、前記品質の推定値を算出する算出部と、
を有することを特徴とする品質推定装置。
前記算出部は、前記アクティブユーザ数が増加するほど品質が高い状態を示す推定値を算出する、
ことを特徴とする請求項１記載の品質推定装置。
前記情報は、更に、スループットを含む、
ことを特徴とする請求項１又は２記載の品質推定装置。
前記算出部は、スループットが増加するほど品質が高い状態を示す推定値を算出する、
ことを特徴とする請求項３記載の品質推定装置。
通信サービスの品質に関連する情報として、ネットワーク網内からアクティブユーザ数を、予め設定された測定区間ごとに取得する取得手順と、
前記測定区間ごとに、当該測定区間に関して前記取得手順が取得した情報に基づいて、前記品質の推定値を算出する算出手順と、
をコンピュータが実行することを特徴とする品質推定方法。
請求項１乃至４いずれか一項記載の各部としてコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。