數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在GSM語音質(zhì)量提升中的運(yùn)用

袁曼麗

摘要：雖然目前各運(yùn)營(yíng)商已經(jīng)大規(guī)模建設(shè)4G網(wǎng)絡(luò)，但大部分用戶語音通信仍承載在GSM網(wǎng)絡(luò)上，如何提升GSM網(wǎng)絡(luò)的通話質(zhì)量，是提升網(wǎng)絡(luò)用戶感知的重要手段之一。文章通過采用目前流行的數(shù)據(jù)挖掘工具SPSS軟件，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘的原理，查找影響語音通話質(zhì)量提升的各個(gè)因素，為后續(xù)的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化提供明確方向。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；GSM；語音質(zhì)量；MOS

中圖分類號(hào)：TP181 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9416（2017）10-0041-02

1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過程?？缧袠I(yè)數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)過程（CRISP-DM）適用于大型工業(yè)和商業(yè)實(shí)踐的一般標(biāo)準(zhǔn)，在各種KDD過程模型中占據(jù)領(lǐng)先位置，采用量達(dá)到近60%。數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)過程主要分為商業(yè)理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、建模、模型評(píng)估、結(jié)果發(fā)布等六個(gè)階段。

CRISP—DM保證了可以將傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)（包括軟件SPSS）應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化這個(gè)行業(yè)上。

2 基于數(shù)據(jù)挖掘的GSM語音質(zhì)量影響參數(shù)分析

GSM語音質(zhì)量MOS值與RXQual、C/I、編碼方式、信道類型、Band與切換次數(shù)相關(guān)，但缺乏實(shí)際的數(shù)據(jù)支撐，在本文中，引入數(shù)據(jù)挖掘工具，采用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，分析各個(gè)影響因素的關(guān)系。

2.1 原始數(shù)據(jù)處理

從ATU軟件導(dǎo)出的數(shù)據(jù)中包含大量的缺省值，其中屬性Time、Longitude和latitude是連續(xù)上傳，MOS每隔20秒左右上傳一個(gè)值，C/I（dB）、channel Mode等是每隔0.5秒左右上傳一個(gè)取值，且各個(gè)屬性上傳時(shí)間點(diǎn)不統(tǒng)一，數(shù)據(jù)包含噪聲大。

2.2 不同編碼方式轉(zhuǎn)換對(duì)語音質(zhì)量影響分析

GSM網(wǎng)絡(luò)中，編碼方式對(duì)MOS值影響較大，現(xiàn)網(wǎng)中存在四種編碼方式有四種（EFR、AMR FR、AMR HR、HR）數(shù)據(jù)，利用SPSS工具，對(duì)測(cè)試的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，可以明顯得出各個(gè)編碼方式對(duì)語音質(zhì)量的影響情況。

不同編碼方式的轉(zhuǎn)換時(shí)的MOS均值：如表1所示。

從上述統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可以得出：控制不同編碼之間轉(zhuǎn)換對(duì)MOS值的影響，應(yīng)重點(diǎn)減少?gòu)腅FR到AMR HR和HR的轉(zhuǎn)換，即盡量減少AMR HR與HR在全網(wǎng)的比重。EFR和AMR FR之間轉(zhuǎn)換對(duì)MOS值影響不明顯，為減少編碼方式轉(zhuǎn)換，可選擇盡量增加EFR在全網(wǎng)的比重。

2.3 不同因素對(duì)語音質(zhì)量影響權(quán)重分析

為探究GSM語音質(zhì)量MOS值與RXQual、C/I、編碼方式、信道類型、Band與切換次數(shù)之間的關(guān)系，在數(shù)據(jù)分析中，引入數(shù)據(jù)挖掘中的決策樹，并采用C5.0的決策樹模型生產(chǎn)規(guī)則集，根據(jù)不同的字段再次分割由第一次分割定義的每個(gè)子樣本，且此過程會(huì)重復(fù)下去直到無法繼續(xù)分割子樣本。最后，將重新檢查最底層分割，并刪除或修剪對(duì)模型值沒有顯著貢獻(xiàn)的分割。

SPSS軟件中自帶有決策樹分析模型，導(dǎo)入數(shù)據(jù)，利用SPSS軟件，得出各種不同因素對(duì)語音質(zhì)量影響如圖1所示。

從上圖可以看出，切換次數(shù)對(duì)MOS值的影響最大，RXQual次之，因此在MOS優(yōu)化中，要優(yōu)先對(duì)影響大的的因子的重點(diǎn)優(yōu)化。

3 結(jié)語

本文針對(duì)測(cè)試的海量數(shù)據(jù)，使用SPSS數(shù)據(jù)挖掘軟件，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘基本原理，深入研究網(wǎng)絡(luò)MOS影響因素，并從量化的角度，計(jì)算各個(gè)因素的影響權(quán)重，為后語音通話質(zhì)量?jī)?yōu)化明確方向。同時(shí)數(shù)據(jù)挖掘作為一個(gè)通用的數(shù)據(jù)分析方法，也為后續(xù)網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量分析提升，提供新的研究方法。

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