特許 7667385 推定装置、推定方法、およびプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2025-04-15

(45)【発行日】2025-04-23

(54)【発明の名称】推定装置、推定方法、およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   H04M 3/00 20240101AFI20250416BHJP

【ＦＩ】

H04M3/00 E

【請求項の数】 8

(21)【出願番号】P 2021014699

(22)【出願日】2021-02-02

(65)【公開番号】P2022118285

(43)【公開日】2022-08-15

【審査請求日】2024-01-12

(73)【特許権者】

【識別番号】000004237

【氏名又は名称】日本電気株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100178216

【弁理士】

【氏名又は名称】浜野 絢子

(74)【代理人】

【識別番号】100149618

【弁理士】

【氏名又は名称】北嶋 啓至

(72)【発明者】

【氏名】佐久間 亮

【審査官】山中 実

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１９－１６５３５９（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０１２／１１７５４９（ＷＯ，Ａ１）

【文献】国際公開第２００８／０２３５７０（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０１１－０４１０４３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２０－１３６７２３（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｈ０４Ｍ ３／００

Ｈ０４Ｌ ４３／００

Ｈ０４Ｌ ６５／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

音声通信ネットワークに含まれる通信装置に設定された観測点から収集されるフローデータから、同一の音声データから分割された複数のパケットを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された前記複数のパケットの各々の送信時刻と、前記観測点ごとの前記パケットの取得時刻を用いて、複数の前記パケットの各々について、前記観測点ごとの前記パケットの取得時刻から前記パケットの送信時刻を引いた差分である遅延時間を計算し、前記遅延時間の平均値である平均遅延時間を前記観測点ごとに計算し、複数の前記パケットの各々の前記遅延時間と前記平均遅延時間との差分であるゆらぎ度を前記観測点ごとに計算する計算手段と、
隣接する前記観測点の組における前記平均遅延時間の差と前記ゆらぎ度の差の関係に基づいて、隣接する前記観測点の組を分類する分類手段と、
前記分類手段による分類に基づいて、隣接する前記観測点の間における音声品質を推定する推定手段と、を備え、
前記分類手段は、
前記平均遅延時間の差と前記ゆらぎ度の差を二軸とする直交座標における、隣接する前記観測点の組ごとの前記平均遅延時間の差と前記ゆらぎ度の差によって定まる点の位置に応じて、隣接する前記観測点の間における音声品質を分類し、
前記推定手段は、
前記平均遅延時間の差と前記ゆらぎ度の差によって定まる点の位置が劣化判定領域の範囲内にある前記観測点の組の間において、音声品質が劣化していると推定する推定装置。

【請求項2】

前記計算手段は、
前記抽出手段によって抽出された前記パケットの送信時刻と、前記観測点ごとの前記パケットの取得時刻とを用いて、前記ゆらぎ度と前記遅延時間を前記観測点ごとに計算し、
前記観測点ごとに算出された前記ゆらぎ度と前記遅延時間とを用いて、隣接する前記観測点の間における前記ゆらぎ度の差と前記平均遅延時間の差を計算する請求項１に記載の推定装置。

【請求項3】

前記計算手段は、
同一の前記音声データから分割された前記複数のパケットの各々の前記遅延時間と、同一の前記音声データから分割された前記複数のパケットの前記平均遅延時間との差分を前記ゆらぎ度として計算する請求項２に記載の推定装置。

【請求項4】

前記分類手段は、
前記ゆらぎ度の差、前記平均遅延時間の差、および音声品質が劣化しているか否かを示す音声品質情報を教師データとして学習し、音声品質の劣化箇所を推定する推定モデルを生成する請求項１乃至３のいずれか一項に記載の推定装置。

【請求項5】

前記推定手段は、
少なくとも一つの前記観測点における前記パケットの送信時刻と取得時刻を前記推定モデルに入力し、
前記推定モデルからの出力に応じて、前記観測点の間における音声品質を推定する請求項４に記載の推定装置。

【請求項6】

前記推定手段は、
前記音声通信ネットワークにおける音声品質に関する情報を表示装置に出力する請求項１乃至５のいずれか一項に記載の推定装置。

【請求項7】

コンピュータが、
音声通信ネットワークに含まれる通信装置に設定された観測点から収集されるフローデータから、同一の音声データから分割された複数のパケットを抽出し、
抽出された前記複数のパケットの各々の送信時刻と、前記観測点ごとの前記パケットの取得時刻を用いて、複数の前記パケットの各々について、前記観測点ごとの前記パケットの取得時刻から前記パケットの送信時刻を引いた差分である遅延時間を計算し、
前記遅延時間の平均値である平均遅延時間を前記観測点ごとに計算し、
複数の前記パケットの各々の前記遅延時間と前記平均遅延時間との差分であるゆらぎ度を前記観測点ごとに計算し、
隣接する前記観測点の組における前記平均遅延時間の差と前記ゆらぎ度の差の関係に基づいて、隣接する前記観測点の組を分類し、
前記分類に基づいて、隣接する前記観測点の間における音声品質を推定し、
前記分類において、
前記平均遅延時間の差と前記ゆらぎ度の差を二軸とする直交座標における、隣接する前記観測点の組ごとの前記平均遅延時間の差と前記ゆらぎ度の差によって定まる点の位置に応じて、隣接する前記観測点の間における音声品質を分類し、
前記推定において、
前記平均遅延時間の差と前記ゆらぎ度の差によって定まる点の位置が劣化判定領域の範囲内にある前記観測点の組の間において、音声品質が劣化していると推定する推定方法。

【請求項8】

コンピュータに、
音声通信ネットワークに含まれる通信装置に設定された観測点から収集されるフローデータから、同一の音声データから分割された複数のパケットを抽出する処理と、
抽出された前記複数のパケットの各々の送信時刻と、前記観測点ごとの前記パケットの取得時刻を用いて、複数の前記パケットの各々について、前記観測点ごとの前記パケットの取得時刻から前記パケットの送信時刻を引いた差分である遅延時間を計算する処理と、
前記遅延時間の平均値である平均遅延時間を前記観測点ごとに計算する処理と、
複数の前記パケットの各々の前記遅延時間と前記平均遅延時間との差分であるゆらぎ度を前記観測点ごとに計算する処理と、
隣接する前記観測点の組における前記平均遅延時間の差と前記ゆらぎ度の差の関係に基づいて、隣接する前記観測点の組を分類する処理と、
前記分類に基づいて、隣接する前記観測点の間における音声品質を推定する処理と、
前記分類する処理において、
前記平均遅延時間の差と前記ゆらぎ度の差を二軸とする直交座標における、隣接する前記観測点の組ごとの前記平均遅延時間の差と前記ゆらぎ度の差によって定まる点の位置に応じて、隣接する前記観測点の間における音声品質を分類する処理と、
前記推定する処理において、
前記平均遅延時間の差と前記ゆらぎ度の差によって定まる点の位置が劣化判定領域の範囲内にある前記観測点の組の間において、音声品質が劣化していると推定する処理と、を実行させるプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、音声通信における音声品質を推定する推定装置等に関する。

【背景技術】

【0002】

音声通信サービスの維持および改善のために、サービス提供時の音声品質（サービスレベルとも呼ぶ）を把握することが求められている。音声品質の低下が発生した場合に、音声品質劣化箇所を特定することによって、継続的なサービスが実現される。音声品質の評価基準としては、例えば、平均オピニオン評点（ＭＯＳ：Mean Opinion Score）のような主観的評価指標による音声通信品質評価モデルなどの音響モデルを用いる手法や、音声サンプルを用いて直感的に評価する手法がある。しかしながら、それらの手法では、音声通信ごとの音声品質を評価することはできるが、音声品質の劣化原因箇所を特定することはできなかった。

【0003】

特許文献１には、通信経路上で音声データの品質が劣化する箇所を推定することを目的とした音声品質劣化箇所推定装置について開示されている。特許文献１の装置は、通信装置に設定された観測点から、音声端末から送信された通信パケットを収集する。特許文献１の装置は、収集された通信パケットに基づいて、音声端末から観測点までの遅延時間を算出する。特許文献１の装置は、通信パケットおよび遅延時間に基づいて、観測点における通信パケットの取得時刻のばらつき具合（ゆらぎ度合いとも呼ぶ）を算出する。特許文献１の装置は、隣接する観測点における遅延時間およびゆらぎ度合いの差が予め定めた基準よりも大きい箇所を、音声品質劣化箇所と特定する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特開２０１９－１６５３５９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

特許文献１には、音声品質劣化箇所を特定するための判定基準の定め方が明確に開示されていない。そのため、特許文献１の手法では、判定基準を予め設定しておかない限り、音声品質劣化箇所を精度よく特定することが難しかった。

【0006】

本開示の目的は、音声通信ネットワークにおける音声品質劣化箇所を精度よく推定できる推定装置等を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本開示の一態様の推定装置は、音声通信ネットワークに含まれる通信装置に設定された観測点から収集されるフローデータから、同一の音声データから分割された複数のパケットを抽出する抽出部と、抽出部によって抽出された複数のパケットの送信時刻と取得時刻を用いて、隣接する観測点の間におけるパケットの取得時刻のばらつき具合を示すゆらぎ度の差と平均遅延時間の差とを計算する計算部と、隣接する観測点の間における平均遅延時間の差とゆらぎ度の差の関係に基づいて、隣接する観測点の組を分類する分類部と、分類部による分類に基づいて、隣接する観測点の間における音声品質を推定する推定部と、を備える。

【0008】

本開示の一態様の推定方法においては、コンピュータが、音声通信ネットワークに含まれる通信装置に設定された観測点から収集されるフローデータから、同一の音声データから分割された複数のパケットを抽出し、抽出された複数のパケットの送信時刻と取得時刻を用いて、隣接する観測点の間におけるパケットの取得時刻のばらつき具合を示すゆらぎ度の差と平均遅延時間の差とを計算し、隣接する観測点の間における平均遅延時間の差とゆらぎ度の差の関係に基づいて、隣接する観測点の組を分類し、分類に基づいて、隣接する観測点の間における音声品質を推定する。

【0009】

本開示の一態様のプログラムは、コンピュータに、音声通信ネットワークに含まれる通信装置に設定された観測点から収集されるフローデータから、同一の音声データから分割された複数のパケットを抽出する処理と、抽出された複数のパケットの送信時刻と取得時刻を用いて、隣接する観測点の間におけるパケットの取得時刻のばらつき具合を示すゆらぎ度の差と平均遅延時間の差とを計算する処理と、隣接する観測点の間における平均遅延時間の差とゆらぎ度の差の関係に基づいて、隣接する観測点の組を分類する処理と、分類に基づいて、隣接する観測点の間における音声品質を推定する処理と、を実行させる。

【発明の効果】

【0010】

本開示によれば、音声通信ネットワークにおける音声品質劣化箇所を精度よく推定できる推定装置等を提供することが可能になる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】第１の実施形態に係る推定装置による音声品質の推定対象の音声通信ネットワークの構成の一例を示す概念図である。

【図2】第１の実施形態に係る推定装置の構成の一例を示すブロック図である。

【図3】第１の実施形態に係る推定装置が算出するゆらぎ度について説明するためのグラフである。

【図4】第１の実施形態に係る推定装置による分類について説明するためのグラフである。

【図5】第１の実施形態に係る推定装置による推定について説明するためのグラフである。

【図6】第１の実施形態に係る推定装置が推定モデルを用いて音声品質を推定する一例を示す概念図である。

【図7】第１の実施形態に係る推定装置による音声品質の推定対象の音声通信ネットワークの構成の一例を示す概念図である。

【図8】第１の実施形態に係る推定装置によって収集されるフローデータが格納されたフローデータテーブルの一例を示す表である。

【図9】第１の実施形態に係る推定装置による推定結果の表示例を示す概念図である。

【図10】第１の実施形態に係る推定装置の動作について説明するためのフローチャートである。

【図11】第１の実施形態に係る推定装置による抽出処理について説明するためのフローチャートである。

【図12】第１の実施形態に係る推定装置による計算処理について説明するためのフローチャートである。

【図13】第２の実施形態に係る推定装置の構成の一例を示すブロック図である。

【図14】各実施形態に係る推定装置を実現するハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下に、本発明を実施するための形態について図面を用いて説明する。ただし、以下に述べる実施形態には、本発明を実施するために技術的に好ましい限定がされているが、発明の範囲を以下に限定するものではない。なお、以下の実施形態の説明に用いる全図においては、特に理由がない限り、同様箇所には同一符号を付す。また、以下の実施形態において、同様の構成・動作に関しては繰り返しの説明を省略する場合がある。

【0013】

（第１の実施形態）
まず、第１の実施形態に係る推定装置について図面を参照しながら説明する。本実施形態の推定装置は、音声通信ネットワークにおける音声品質劣化を推定する。音声通信における音声品質劣化の要因としては、例えば、パケットの到着時刻のばらつき（「ゆらぎ」とも呼ぶ）や、遅延時間、パケット損失等があげられる。本実施形態の推定装置は、それらの要因のうち、ゆらぎと遅延時間に基づいて、音声通信ネットワークにおける音声品質劣化を推定する。

【0014】

（構成）
図１は、本実施形態の推定装置１０と、その推定装置１０による音声品質の推定対象の音声通信ネットワーク１００の構成の一例を示す概念図である。推定装置１０と音声通信ネットワーク１００は、インターネットやイントラネットなどのネットワーク１５０を介して接続される。なお、推定装置１０は、音声通信ネットワーク１００に含まれてもよい。音声通信ネットワーク１００は、複数の端末１１０および複数の通信装置１３０を含む。端末１１０および通信装置１３０の数については、特に限定を加えない。

【0015】

端末１１０は、音声通信機能を有する。各端末１１０は、他の端末１１０との間で音声通信を行うために使用される。端末１１０は、入力されたアナログ音声をデジタルデータ（音声データとも呼ぶ）に変換する。端末１１０は、音声データを圧縮し、一定長のフレームに分割する。端末１１０は、分割された複数のフレームにヘッダを付与することによって、複数のパケットを生成する。例えば、複数のパケットの各々には、送信元ＩＰアドレスや宛先ＩＰアドレスが含まれるＩＰヘッダが付与される（ＩＰ：Internet Protocol）。各端末１１０は、複数の通信装置１３０を介して、音声通信対象の端末１１０との間で複数のパケットを送受信する。

【0016】

通信装置１３０は、複数の端末１１０の間における音声通信を仲介する。例えば、通信装置１３０は、スイッチやルータ、コンピュータなどのようにパケットを送受信できる装置によって実現される。通信装置１３０には、少なくとも二つのインターフェース（以下、ＩＦと記載）が設定される（ＩＦ：Interface）。各通信装置１３０のＩＦは、ネットワーク１５０を介して、推定装置１０に接続される。各通信装置１３０のＩＦは、他の通信装置１３０のＩＦや、端末１１０に接続される。以下においては、互いのＩＦが接続された二つの通信装置１３０を、隣接する通信装置１３０と呼ぶ。なお、隣接する通信装置１３０の間に、他の通信装置１３０が介在してもよい。また、以下において、ＩＦのことを観測点とも記載する。

【0017】

通信装置１３０は、各端末１１０から送信されたパケットをサンプリングする。通信装置１３０は、サンプリングされたパケットに関するフローデータをＩＦごとに生成する。フローデータには、通信装置１３０の名称や、ＩＦの名称、送信元ＩＰアドレス、宛先ＩＰアドレス、宛先ポートなどの情報が含まれる。また、フローデータには、パケットのシーケンス番号、パケットの送信時刻（送信タイムスタンプとも呼ぶ）、パケットがサンプリングされた時刻（取得時刻）が含まれる。

【0018】

〔推定装置〕
図２は、推定装置１０の構成の一例を示すブロック図である。推定装置１０は、収集部１１、データ記憶部１２、抽出部１３、計算部１４、分類部１５、判定基準記憶部１６、および推定部１７を備える。なお、推定装置１０には、収集部１１、データ記憶部１２、抽出部１３、分類部１５、判定基準記憶部１６、および推定部１７以外の構成が含まれてもよい。

【0019】

収集部１１は、音声通信ネットワーク１００に含まれる少なくともいずれかの通信装置１３０に接続される。収集部１１は、各通信装置１３０の観測点（ＩＦ）ごとのフローデータを収集できれば、いずれの通信装置１３０に接続されてもよい。収集部１１は、接続された通信装置１３０を介して、各通信装置１３０の観測点（ＩＦ）ごとのフローデータを収集する。収集部１１は、収集したフローデータをデータ記憶部１２に記憶させる。

【0020】

収集部１１は、音声通信ネットワーク１００の経路上における複数の観測点（ＩＦ）から、サンプリングベースでパケットを収集する。例えば、ｓＦｌｏｗやＮｅｔＦｌｏｗなどのように、サンプリングベースのフロー監視技術を備えた通信装置１３０であれば、ネットワーク構成を変更せずに観測点を確保できる。通信パケットをサンプリングベースで収集すれば、パケットキャプチャによる音声品質測定と比べてデータ量を低減できるため、多数の観測点においてフローデータを収集／解析できる。

【0021】

データ記憶部１２は、収集されたフローデータを記憶する。例えば、データ記憶部１２は、ハードディスクドライブを内蔵したハードディスクドライブ型磁気ディスク装置や、磁器ディスクパックを含むパック型磁気ディスク装置等の補助記憶装置によって実現される。

【0022】

データ記憶部１２は、フローデータベースおよびトポロジデータベースを含む。フローデータベースには、観測点（ＩＦ）における各フローを特定するための情報が格納される。例えば、フローデータベースには、各通信装置１３０の観測点（ＩＦ）ごとに、送信元ＩＰアドレス、宛先ＩＰアドレス、および宛先ポートが対応付けられたフローが格納される。トポロジデータベースには、ネットワークトポロジに関する情報（ネットワークトポロジ情報とも呼ぶ）が格納される。例えば、トポロジデータベースには、音声通信ネットワーク１００の管理者などによって予め登録されたネットワークトポロジ情報が格納される。

【0023】

抽出部１３は、データ記憶部１２に記憶されたネットワークトポロジ情報に基づいて、音声通信ネットワーク１００に含まれる観測点（ＩＦ）を特定する。抽出部１３は、特定された観測点（ＩＦ）ごとに、各観測点（ＩＦ）を経由する音声データに関するフローデータを抽出する。

【0024】

計算部１４は、抽出された観測点（ＩＦ）ごとのフローデータに基づいて、各観測点（ＩＦ）を通過したパケットの取得時刻のばらつき具合を示すゆらぎ度と、遅延時間とを計算する。計算部１４は、算出された各観測点（ＩＦ）におけるゆらぎ度と遅延時間を用いて、隣接する観測点（ＩＦ）間におけるゆらぎ度の差と遅延時間の差を計算する。例えば、計算部１４は、下記の手順によって、隣接する観測点（ＩＦ）間におけるゆらぎ度の差と遅延時間の差を計算する。

【0025】

まず、計算部１４は、音声通信ネットワーク１００に含まれる各観測点（ＩＦ）で収集されたフローデータから、パケットの送信時刻と、各観測点（ＩＦ）におけるパケットの取得時刻とを抽出する。計算部１４は、抽出されたパケットの送信時刻と、各観測点（ＩＦ）におけるパケットの取得時刻とを用いて、パケットごとの遅延時間を観測点（ＩＦ）ごとに計算する。計算部１４は、パケットごとの送信時刻と取得時刻の差分を遅延時間として計算する。

【0026】

例えば、計算部１４は、下記の式１を用いて、パケットごとの遅延時間ｔ_dを計算する。

ｔ_d＝ｔ_r－ｔ_s・・・（１）

ただし、上記の式１において、ｔ_rはパケットの取得時刻であり、ｔ_sはパケットの送信時刻である。

【0027】

計算部１４は、同一の音声データから分割された複数のパケットの各々について算出された、観測点（ＩＦ）ごとの遅延時間の平均値（平均遅延時間とも呼ぶ）を計算する。そして、計算部１４は、同一の音声データから分割された複数のパケットの各々の遅延時間と平均遅延時間との差分（ゆらぎ度）を観測点（ＩＦ）ごとに計算する。ゆらぎ度は、同一の音声データから分割された複数のパケットの各々の遅延時間と、同一の音声データから分割された全てのパケットの遅延時間の平均値（平均遅延時間とも呼ぶ）との差分である。

【0028】

図３は、ある観測点（ＩＦ）におけるパケットの取得時刻のばらつき具合を示すゆらぎ度について説明するためのグラフである。図３のグラフは、同一の音声データから分割された複数のパケットの各々のシーケンス番号と、各パケットのゆらぎ度の関係の一例を示す。例えば、計算部１４は、下記の式２を用いて、ＩＦｉにおける、ある音声データから分割されたシーケンス番号ｊのパケット（パケットｊとも呼ぶ）のゆらぎ度ｆ_ijを計算する（ｉ、ｊは自然数）。

ｆ_ij＝ｔ_{d_ij}－ｔ_{ad_i}・・・（２）

ただし、上記の式２において、ｔ_{d_ij}は、ＩＦｉにおける、ある音声データから分割されたパケットｊの遅延時間である。また、上記の式１において、ｔ_{ad_i}は、ＩＦｉにおける、ある音声データから分割された全てのパケットの平均遅延時間である。

【0029】

計算部１４は、隣接する観測点（ＩＦ）間のゆらぎ度の差を計算する。例えば、計算部１４は、下記の式３を用いて、通信装置１３０ａのＩＦｍと通信装置１３０ｂのＩＦｎとの間における、パケットｊに関するゆらぎの差Ｄｆ（ｍ－ｎ）を計算する（ａ、ｂ、ｍ、ｎは自然数）。

【0030】

ただし、上記の式３において、ｆ_mjは、ＩＦｍにおけるパケットｊのゆらぎ度である。また、上記の式３において、ｆ_njは、ＩＦｎにおけるパケットｊのゆらぎ度である。

【0031】

計算部１４は、隣接する観測点（ＩＦ）間における平均遅延時間の差を計算する。例えば、計算部１４は、下記の式４を用いて、通信装置１３０ａのＩＦｍと通信装置１３０ｂのＩＦｎとの間における平均遅延時間の差Ｔ_adを計算する。
Ｔ_ad＝ｔ_{ad_m}－ｔ_{ad_n}・・・（４）
ただし、上記の式４において、ｔ_{ad_m}は、ＩＦｍにおける遅延時間である。また、上記の式４において、ｔ_{ad_n}は、ＩＦｎにおける遅延時間である。

【0032】

分類部１５は、計算部１４によって算出された、隣接する観測点（ＩＦ）間における平均遅延時間の差とゆらぎの差に基づいて、各観測点（ＩＦ）の関係を分類する。例えば、分類部１５は、隣接する観測点（ＩＦ）間における平均遅延時間の差に対するゆらぎ度の差を二次元の直交座標にプロットする。分類部１５は、直交座標上にプロットされた各観測点（ＩＦ）間のプロットの座標上の位置に応じて、各観測点（ＩＦ）間の関係を分類する。

【0033】

例えば、分類部１５は、クラスター分析や分類（Classification）等の手法を用いて、各観測点（ＩＦ）間の関係を分類する。分類部によって分類された各観測点（ＩＦ）間の関係の分類結果は、音声通信ネットワーク１００における音声品質の劣化箇所を特定するための判定基準として、判定基準記憶部１６に記憶される。例えば、分類部１５は、機械学習の手法を用いて、音声品質の劣化箇所を推定するモデルを生成してもよい。例えば、分類部１５は、過去に蓄積されたゆらぎの差や遅延時間の差、音声品質が劣化しているか否かの情報（音声品質情報とも呼ぶ）を教師データとして学習し、音声品質の劣化箇所を推定するモデルを生成する。

【0034】

図４は、隣接する観測点（ＩＦ）間における平均遅延時間の差に対するゆらぎの差を二次元の直交座標にプロットした一例に関するグラフである。図４の例において、四角形のマーカーは、音声品質が正常なインターフェース間に関する。分類部１５は、音声品質が正常なインターフェース間のマーカー（四角形）に基づいて、二次元の直交座標上に正常判定領域（実線の範囲内）を設定する。また、図４の例において、円形のマーカーは、音声品質が劣化しているインターフェース間に関する。分類部１５は、音声品質が劣化しているインターフェース間のマーカー（円形）に基づいて、二次元の直交座標上に異常判定領域（破線の範囲内）を設定する。

【0035】

判定基準記憶部１６は、分類部１５による分類結果に基づく判定基準を記憶する。例えば、判定基準記憶部１６は、ハードディスクドライブを内蔵したハードディスクドライブ型磁気ディスク装置や、磁器ディスクパックを含むパック型磁気ディスク装置等の補助記憶装置によって実現される。判定基準記憶部１６は、データ記憶部１２と同じ補助記憶装置に構成されてもよいし、データ記憶部１２とは異なる補助記憶装置に構成されてもよい。

【0036】

推定部１７は、分類部１５による分類に基づいて、観測点（ＩＦ）間における音声品質の劣化箇所を推定する。また、推定部１７は、判定基準記憶部１６に記憶された判定基準を用いて、観測点（ＩＦ）間における音声品質の劣化箇所を推定してもよい。例えば、推定部１７は、新たに取得されたパケットに関して、隣接する観測点（ＩＦ）間における平均遅延時間の差に対するゆらぎの差を二次元の直交座標にプロットする。推定部１７は、その直交座標系にプロットされたマーカーの直交座標上の位置に応じて、音声品質の劣化の有無の推定や、劣化箇所の推定を行う。

【0037】

図５は、音声品質の推定対象の観測点（ＩＦ）間における平均遅延時間の差に対するゆらぎ度の差を、図４の二次元の直交座標にプロットした一例に関するグラフである。図５の例において、正常判定領域（実線の範囲内）にプロットされた要素を四角形のマーカーで示す。図５の例において、劣化判定領域（実線の範囲内）にプロットされた要素を円形のマーカーで示す。

【0038】

例えば、劣化判定領域に含まれる要素Ａは、遅延時間が要因となって音声品質の劣化が発生したケースである。要素Ａのケースは、ゆらぎのみに着目した手法では、音声品質の劣化箇所として検出されない。例えば、劣化判定領域に含まれる要素Ｂは、遅延時間とゆらぎが複合要因となって音声品質の劣化が発生したケースである。要素Ｂのケースは、遅延時間とゆらぎを個別に着目した手法では、音声品質の劣化箇所として検出されない。本実施形態の手法によれば、遅延時間とゆらぎの関係を分類することによって、要素Ａや要素Ｂのケースを、音声品質劣化として推定できる。

【0039】

図６は、過去に蓄積された平均遅延時間の差、ゆらぎの差、および音声品質情報を教師データとして学習させたモデル（推定モデル１６０）を用いて、音声品質を推定する例について説明するための概念図である。図６の例では、同一の音声通信に関するフローデータを推定モデル１６０に入力することによって、音声品質情報が出力される。推定モデル１６０は、蓄積された過去のフローデータを用いて生成される。推定モデル１６０は、音声品質の推定対象の音声通信ネットワーク１００に関して生成されたものであってもよいし、その他の音声通信ネットワーク１００に関して生成されたものであってもよい。推定モデル１６０は、一般的な音声通信ネットワーク１００に関して生成された汎用的なものであってもよい。また、推定モデル１６０は、新たなフローデータを用いて推定された結果を含めて、更新されてもよい。例えば、推定モデル１６０の更新は、予め設定されたタイミングや、音声品質の劣化箇所があると推定されたタイミングなどに行われればよい。

【0040】

〔ネットワーク構成例〕
次に、本実施形態の音声通信ネットワーク１００の構成例について図面を参照しながら説明する。図７は、音声通信ネットワーク１００の構成例（音声通信ネットワーク１００Ａ）について説明するための概念図である。音声通信ネットワーク１００Ａは、複数の端末と複数の通信装置を備える。音声通信ネットワーク１００Ａは、ネットワーク１５０を介して、推定装置１０に接続される。

【0041】

複数の端末は、端末１１０Ｘ、端末１１０Ｙ、および端末１１０Ｚを含む。複数の通信装置は、複数のスイッチ１３１（スイッチＳ１、スイッチＳ２、スイッチＳ３、スイッチＳ４）とルータ１３３（ルータＲ１）を含む。スイッチＳ１、スイッチＳ２、スイッチＳ３、およびスイッチＳ４の各々は、パケットのサンプリング機能を有する。スイッチＳ１、スイッチＳ２、スイッチＳ３、およびスイッチＳ４の各々には、少なくとも二つのＩＦが設定される。スイッチＳ１、スイッチＳ２、スイッチＳ３、およびスイッチＳ４のＩＦは、フローデータの観測点になる。

【0042】

スイッチＳ１は、ＩＦ１とＩＦ２を含む。ＩＦ１は、端末１１０Ｘに接続される。ＩＦ１は、ルータＲ１に接続される。スイッチＳ２は、ＩＦ３とＩＦ４を含む。ＩＦ３は、ルータＲ１に接続される。ＩＦ４は、端末１１０Ｙに接続される。スイッチＳ３は、ＩＦ８とＩＦ９を含む。ＩＦ８は、ルータＲ１に接続される。ＩＦ９は、端末１１０Ｚに接続される。スイッチＳ４は、ＩＦ５、ＩＦ６、およびＩＦ７を含む。ＩＦ５は、ルータＲ１に接続される。ＩＦ６とＩＦ７は、図示しない端末または通信装置に接続される。

【0043】

図８は、音声通信ネットワーク１００Ａから収集されたフローデータが格納されたテーブルの一例（フローデータテーブル１２０）である。フローデータテーブル１２０は、観測点（ＩＦ）ごとに収集された複数のフローデータが格納される。複数のフローデータの各々には、フローデータの収集元の通信装置の名称（装置名）、観測点（ＩＦ）の名称（インターフェース名）、送信元ＩＰアドレス、宛先ＩＰアドレス、および送信時刻が含まれる。

【0044】

図９は、推定装置１０による推定結果の表示例を示す概念図である。図９の例では、推定装置１０の推定結果を表示装置１７０の画面に表示させる。なお、実際の画面表示においては、符号を表示させなくてよい。例えば、端末１１０Ｘと端末１１０Ｙとの音声通信において、ＩＦ２とＩＦ３の間に音声通信の劣化があると推定されたものとする。この場合、表示装置１７０の画面において、音声通信の劣化要因の可能性があるＩＦ２、ＩＦ３、およびルータＲ１を、他の要素とは異なる表示状態で表示させる。例えば、音声通信の劣化要因の可能性があるＩＦ２、ＩＦ３、およびルータＲ１を、他の要素とは異なる色に変更して目立たせる。例えば、音声通信の劣化要因の可能性があるＩＦ２、ＩＦ３、およびルータＲ１を点滅させて目立たせる。例えば、音声品質の劣化箇所があると推定された場合、図示しない音源から警告音を発するようにしてもよい。例えば、警告音に気づいた管理者は、表示装置１７０の画面を視認することによって、音声品質の劣化箇所を特定できる。音声品質の劣化箇所を特定できれば、その劣化箇所で発生している問題を解消することによって、音声品質を回復できる。

【0045】

（動作）
次に、本実施形態の推定装置１０の動作の一例について図面を参照しながら説明する。図１０は、推定装置１０の動作の一例について説明するためのフローチャートである。図１０のフローチャートに沿った説明においては、図１～図８に図示された構成等の名称を用いる。

【0046】

図１０において、まず、推定装置１０は、音声通信ネットワーク１００に含まれる各通信装置１３０の観測点（ＩＦ）から、フローデータを収集する（ステップＳ１１）。

【0047】

次に、推定装置１０は、抽出処理を実行する（ステップＳ１２）。抽出処理において、推定装置１０は、ステップＳ１１で収集されたフローデータから、同一の音声通信のパケットを抽出する。ステップＳ１２の抽出処理の詳細については後述する。

【0048】

次に、推定装置１０は、計算処理を実行する（ステップＳ１３）。計算処理において、推定装置１０は、ステップＳ１２で抽出されたパケットに基づいて、隣接する通信装置間におけるゆらぎ度の差と遅延時間の差を計算する。ステップＳ１３の処理の詳細については後述する。

【0049】

次に、推定装置１０は、平均遅延時間の差とゆらぎ度の差の関係に基づいて、隣接する観測点の組を分類する（ステップＳ１４）。例えば、推定装置１０は、隣接する観測点間における平均遅延時間の差とゆらぎ度の差の関係を、二次元の直交座標にプロットする。推定装置１０は、その直交座標上において、隣接する観測点の組をグループ分けする。例えば、推定装置１０は、過去に蓄積された、ゆらぎの差、遅延時間の差、および実際に音声品質が劣化した箇所であったか否かを示す情報（音質情報とも呼ぶ）に基づいて、隣接する観測点の組をグループ分けしてもよい。

【0050】

次に、推定装置１０は、分類で外れ値となった隣接する観測点間に劣化箇所があると推定する（ステップＳ１５）。例えば、推定装置１０による推定結果は、図示しない表示装置等に出力される。

【0051】

次に、推定装置１０は、ゆらぎの差、遅延時間の差、および音質情報を保存する（ステップＳ１６）。保存されたこれらのデータは、次回以降における音声品質の劣化箇所の推定の基準データとして用いられる。

【0052】

〔抽出処理〕
次に、推定装置１０による抽出処理（図１０のステップＳ１２）について図面を参照しながら説明する。図１１は、推定装置１０による抽出処理について説明するためのフローチャートである。図１１のフローチャートに沿った説明においては、推定装置１０の抽出部１３を動作主体として説明する。

【0053】

図１１において、まず、抽出部１３は、収集されたフローデータから音声データを抽出する（ステップＳ１２１）。

【0054】

次に、抽出部１３は、宛先ＩＰアドレスと送信元ＩＰアドレスに基づいて、音声通信の経路を特定する（ステップＳ１２２）。

【0055】

次に、抽出部１３は、特定された音声通信の経路に基づいて、同一の音声データから分割されたパケットを抽出する（ステップＳ１２３）。例えば、抽出部１３は、フローデータテーブル１２０に格納されたフローデータから、送信元ＩＰアドレス、宛先ＩＰアドレス、および送信時刻をキーとして、キーが同じフローデータの組を抽出する。このフローデータの組は、同一の音声通信におけるフローデータの集合である。図８のフローデータテーブル１２０においては、破線や一点鎖線の枠で囲ったフローデータの集合が、同じ音声通信におけるフローデータに相当する。

【0056】

〔計算処理〕
次に、推定装置１０による計算処理（図１０のステップＳ１３）について図面を参照しながら説明する。図１２は、推定装置１０による計算処理について説明するためのフローチャートである。図１２のフローチャートに沿った説明においては、推定装置１０の計算部１４を動作主体として説明する。

【0057】

計算部１４は、同じ音声通信におけるフローデータを用いて、各観測点（ＩＦ）におけるゆらぎ度を計算する（ステップＳ１３１）。

【0058】

次に、計算部１４は、算出された各観測点（ＩＦ）におけるゆらぎ度を用いて、隣接する観測点（ＩＦ）間におけるゆらぎ度の差を計算する（ステップＳ１３２）。例えば、図７において、端末１１０Ｘと端末１１０Ｙの間の音声通信に関しては、ＩＦ１とＩＦ２、ＩＦ２とＩＦ３、ＩＦ３とＩＦ４が隣接する。図７の例の場合、端末１１０Ｘと端末１１０Ｙの間の音声通信に関して、計算部１４は、ＩＦ１とＩＦ２の間、ＩＦ２とＩＦ３の間、ＩＦ３とＩＦ４の間におけるゆらぎ度の差を計算する。

【0059】

次に、計算部１４は、同一の音声通信におけるフローデータを用いて、各観測点（ＩＦ）における遅延時間を計算する（ステップＳ１３３）。

【0060】

推定装置１０は、算出された各観測点（ＩＦ）における遅延時間に基づいて、各観測点（ＩＦ）間における平均遅延時間の差を計算する（ステップＳ１３４）。ステップＳ１３１～ステップＳ１３２と、ステップＳ１３３～ステップＳ１３４の順番は、入れ替わってもよいし、同時であってもよい。

【0061】

以上のように、本実施形態の推定装置は、収集部、データ記憶部、抽出部、計算部、分類部、判定基準記憶部、および推定部を備える。収集部は、音声通信ネットワークに含まれる通信装置に設定された観測点からフローデータを収集する。データ記憶部は、収集部によって収集されたフローデータを記憶する。抽出部は、音声通信ネットワークに含まれる通信装置に設定された観測点から収集されるフローデータから、同一の音声データから分割された複数のパケットを抽出する。計算部は、抽出部によって抽出された複数のパケットの送信時刻と取得時刻を用いて、隣接する観測点の間におけるパケットの取得時刻のばらつき具合を示すゆらぎ度の差と平均遅延時間の差とを計算する。分類部は、隣接する観測点の間における平均遅延時間の差とゆらぎ度の差の関係に基づいて、隣接する観測点の組を分類する。判定基準記憶部は、分類部によって分類された判定基準を記憶する。推定部は、分類部による分類に基づいて、隣接する観測点の間における音声品質を推定する。

【0062】

本実施形態の推定装置は、音声通信ネットワークに含まれる観測点から収集されるフローデータに基づいて、観測点間における音声品質を分類する。言い換えると、本実施形態の推定装置は、フローデータを用いて算出されるゆらぎと平均遅延時間に基づいて、音声品質の劣化箇所の推定を行う。そのため、本実施形態によれば、分類された観測点間における音声品質に応じて、音声通信ネットワークにおける音声品質劣化箇所を精度よく推定できる。

【0063】

本実施形態の一態様において、計算部は、抽出部によって抽出されたパケットの送信時刻と取得時刻を用いて、ゆらぎ度と遅延時間を観測点ごとに計算する。計算部は、観測点ごとに算出されたゆらぎ度と遅延時間とを用いて、隣接する観測点の間におけるゆらぎ度の差と平均遅延時間の差を計算する。例えば、計算部は、同一の音声データから分割された複数のパケットの各々の遅延時間と、同一の音声データから分割された複数のパケットの平均遅延時間との差分をゆらぎ度として計算する。本態様によれば、観測点ごとのフローデータから抽出されるパケットに基づいてゆらぎ度や平均遅延時間を計算し、算出されたゆらぎ度や平均遅延時間に基づいて音声品質を推定できる。

【0064】

本実施形態の一態様において、分類部は、隣接する観測点の間における平均遅延時間の差とゆらぎ度の差との関係に応じて、平均遅延時間の差とゆらぎ度の差を二軸とする直交座標に、複数の観測点の組の点をプロットする。分類部は、直交座標における複数の観測点の組の点の位置に応じて、観測点の間における音声品質を分類する。本態様によれば、蓄積されたデータに基づいて、音声品質の劣化箇所を推定するための判定基準を決定できる。例えば、推定部は、直交座標における観測点の組の点の位置に応じて、観測点の間における音声品質を推定する。

【0065】

本実施形態の一態様において、分類部は、ゆらぎ度の差、平均遅延時間の差、および音声品質が劣化しているか否かを示す音声品質情報を教師データとして学習し、音声品質の劣化箇所を推定する推定モデルを生成する。本態様によれば、蓄積されたデータに基づいて、音声品質の劣化箇所を推定するための判定基準を決定できる。例えば、推定部は、少なくとも一つの観測点におけるパケットの送信時刻と取得時刻を推定モデルに入力し、推定モデルからの出力に応じて、観測点の間における音声品質を推定する。

【0066】

本実施形態の一態様において、推定部は、音声通信ネットワークにおける音声品質に関する情報を表示装置に出力する。本態様によれば、推定部から出力された情報が表示された表示装置の画面を視認することによって、音声通信ネットワークにおける音声品質を認識できる。

【0067】

本実施形態の手法では、音声通信経路上に配置された複数の通信装置のインターフェースを観測点として、ネットワークフロー情報を収集する。ネットワークを介した音声通信を行うシステムにおいては、例えばｓＦｌｏｗやＮｅｔＦｌｏｗ等のサンプリング情報を用いて、ゆらぎ度や遅延時間を計算できる。本実施形態の手法では、隣接する観測点間でのゆらぎ度の差と遅延時間の差に基づいて、音声品質が劣化した箇所を推定する。具体的には、本実施形態の手法では、観測点間に関して算出されたゆらぎの差と遅延時間の差を変数として類似箇所をグループ分けすることによって、音声品質が劣化した箇所を特定する。

【0068】

音声通信ネットワークにおける音声品質劣化は、ネットワーク機器やケーブルの老朽化、故障、およびキャパシティオーバー等の要因によって発生する。音声通信サービスの維持／改善のためには、それらの要因を早期に発見し、リプレース等の対処を行うことが重要である。本実施形態の手法によれば、音声品質劣化箇所を精度よく推定することによって、音声通信サービスの維持／改善を実現できる。

【0069】

（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態に係る推定装置について図面を参照しながら説明する。本実施形態の推定装置は、第１の実施形態の推定装置を簡略化した構成である。

【0070】

図１３は、本実施形態の推定装置２０の構成の一例を示すブロック図である。推定装置２０は、抽出部２３、計算部２４、分類部２５、および推定部２７を備える。

【0071】

抽出部２３は、音声通信ネットワークに含まれる通信装置に設定された観測点から収集されるフローデータから、同一の音声データから分割された複数のパケットを抽出する。計算部２４は、抽出部２３によって抽出された複数のパケットの送信時刻と取得時刻を用いて、隣接する観測点の間におけるパケットの取得時刻のばらつき具合を示すゆらぎ度の差と平均遅延時間の差とを計算する。分類部２５は、隣接する観測点の間における平均遅延時間の差とゆらぎ度の差の関係に基づいて、隣接する観測点の組を分類する。推定部２７は、分類部２５による分類に基づいて、隣接する観測点の間における音声品質を推定する。

【0072】

以上のように、本実施形態の推定装置は、音声通信ネットワークに含まれる観測点から収集されるフローデータに基づいて、隣接する観測点の間における音声品質を分類する。そのため、本実施形態の推定装置によれば、分類された観測点間における音声品質に応じて、音声通信ネットワークにおける音声品質劣化箇所を精度よく推定できる。

【0073】

（ハードウェア）
ここで、本開示の各実施形態に係る推定装置の処理を実行するハードウェア構成について、図１４の情報処理装置９０を一例として挙げて説明する。なお、図１４の情報処理装置９０は、各実施形態の推定装置の処理を実行するための構成例であって、本開示の範囲を限定するものではない。

【0074】

図１４のように、情報処理装置９０は、プロセッサ９１、主記憶装置９２、補助記憶装置９３、入出力インターフェース９５、および通信インターフェース９６を備える。図１４においては、インターフェースをＩ／Ｆ（Interface）と略記する。プロセッサ９１、主記憶装置９２、補助記憶装置９３、入出力インターフェース９５、および通信インターフェース９６は、バス９８を介して、互いにデータ通信可能に接続される。また、プロセッサ９１、主記憶装置９２、補助記憶装置９３、および入出力インターフェース９５は、通信インターフェース９６を介して、インターネットやイントラネットなどのネットワークに接続される。

【0075】

プロセッサ９１は、補助記憶装置９３等に格納されたプログラムを、主記憶装置９２に展開する。プロセッサ９１は、主記憶装置９２に展開されたプログラムを実行する。本実施形態においては、情報処理装置９０にインストールされたソフトウェアプログラムを用いる構成とすればよい。プロセッサ９１は、本実施形態に係る推定装置による処理を実行する。

【0076】

主記憶装置９２は、プログラムが展開される領域を有する。主記憶装置９２には、プロセッサ９１によって、補助記憶装置９３等に格納されたプログラムが展開される。主記憶装置９２は、例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）などの揮発性メモリによって実現される。また、主記憶装置９２として、ＭＲＡＭ（Magnetoresistive Random Access Memory）などの不揮発性メモリが構成／追加されてもよい。

【0077】

補助記憶装置９３は、プログラムなどの種々のデータを記憶する。補助記憶装置９３は、ハードディスクやフラッシュメモリなどのローカルディスクによって実現される。なお、種々のデータを主記憶装置９２に記憶させる構成とし、補助記憶装置９３を省略することも可能である。

【0078】

入出力インターフェース９５は、規格や仕様に基づいて、情報処理装置９０と周辺機器とを接続するためのインターフェースである。通信インターフェース９６は、規格や仕様に基づいて、インターネットやイントラネットなどのネットワークを通じて、外部のシステムや装置に接続するためのインターフェースである。入出力インターフェース９５および通信インターフェース９６は、外部機器と接続するインターフェースとして共通化してもよい。

【0079】

情報処理装置９０には、必要に応じて、キーボードやマウス、タッチパネルなどの入力機器が接続されてもよい。それらの入力機器は、情報や設定の入力に使用される。なお、タッチパネルを入力機器として用いる場合は、表示機器の表示画面が入力機器のインターフェースを兼ねる構成としてもよい。プロセッサ９１と入力機器との間のデータ通信は、入出力インターフェース９５に仲介させればよい。

【0080】

また、情報処理装置９０には、情報を表示するための表示機器を備え付けてもよい。表示機器を備え付ける場合、情報処理装置９０には、表示機器の表示を制御するための表示制御装置（図示しない）が備えられていることが好ましい。表示機器は、入出力インターフェース９５を介して情報処理装置９０に接続すればよい。

【0081】

また、情報処理装置９０には、ドライブ装置が備え付けられてもよい。ドライブ装置は、プロセッサ９１と記録媒体（プログラム記録媒体）との間で、記録媒体からのデータやプログラムの読み込み、情報処理装置９０の処理結果の記録媒体への書き込みなどを仲介する。ドライブ装置は、入出力インターフェース９５を介して情報処理装置９０に接続すればよい。

【0082】

以上が、本発明の各実施形態に係る推定装置を可能とするためのハードウェア構成の一例である。なお、図１４のハードウェア構成は、各実施形態に係る推定装置の演算処理を実行するためのハードウェア構成の一例であって、本発明の範囲を限定するものではない。また、各実施形態に係る推定装置に関する処理をコンピュータに実行させるプログラムも本発明の範囲に含まれる。さらに、各実施形態に係るプログラムを記録したプログラム記録媒体も本発明の範囲に含まれる。記録媒体は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）やＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などの光学記録媒体で実現できる。記録媒体は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリやＳＤ（Secure Digital）カードなどの半導体記録媒体によって実現されてもよい。また、記録媒体は、フレキシブルディスクなどの磁気記録媒体、その他の記録媒体によって実現されてもよい。プロセッサが実行するプログラムが記録媒体に記録されている場合、その記録媒体はプログラム記録媒体に相当する。

【0083】

各実施形態の推定装置の構成要素は、任意に組み合わせてもよい。また、各実施形態の推定装置の構成要素は、ソフトウェアによって実現されてもよいし、回路によって実現されてもよい。

【0084】

以上、実施形態を参照して本発明を説明してきたが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

【符号の説明】

【0085】

１０、２０ 推定装置
１１ 収集部
１２ データ記憶部
１３、２３ 抽出部
１４、２４ 計算部
１５、２５ 分類部
１６ 判定基準記憶部
１７ 推定部
１００ 音声通信ネットワーク
１１０ 端末
１３０ 通信装置

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】