在业界，实时音视频的 QoE（Quality of Experience） 方法一直都是个重要的话题，每年 RTE 实时互联网大会都会有议题涉及。之所以这么重要，其实是因为目前 RTE 行业中还没有一个很好的可用于评价实时互动场景的 QoE 评价方法。

声网基于在全球大规模商用的客观实时数据和实践总结，正式推出自研的用于评价实时音频用户体验的无参考客观评价方法——声网 Agora 实时音频 MoS 方法。这套方法，已集成于声网 Agora 音频/视频 SDK 的 3.3.1 及更新的版本中，目前仅提供了下行（编解码-传输-播放）链路的分数，后续还会开放提供上行质量打分接口。开发者在调用该方法后，可实时地客观判断当前用户的音频互动体验，给自身业务、运营的优化提供重要的参考数据。点「阅读原文」搜索“mosValue”，可浏览该方法的详细文档。

那么有人可能会问，MoS 分、QoE 是什么？声网的这套 MoS 方法原理是什么？相比已有的开源方法有什么不同？

从“喂喂喂”到 QoS、QoE

当语音通话出现时，还没有 QoS （Quality of Service）。人们只能靠“喂喂喂”的个数来判断通话质量的好坏。

后来基于网络的语音互动面对着同样的问题。QoS 在这样的背景下诞生。其目的是针对各种业务的需求特征，提供端到端的服务质量保证。QoS 的机制主要是面向运营商、网络建立的，关注的是网络性能、流量的管理等，而不是终端用户体验。

人们逐渐发现，以 QoS 为核心构建的传统评价体系，始终难以和用户的体验相匹配。于是，更加关注用户体验的 QoE（Quality of Experience）被提了出来。在此后很长一段时间里，基于 QoE 的评价体系开始逐渐发展。在通信领域，逐渐出现了若干种与 QoE 强相关的评价方法，这些评价方法可以分为主观评价方法、客观评价方法。这些方法都会通过 MoS 分来表达目前用户体验的高低的。

现有 QoE 方法的缺陷

主观评价方法

主观评价方法，是将人的主观感受映射到质量评分，受限于听者的专业性与个体差异性。在业界，音频主观测试并没有可以统一遵循的标准。虽然 ITU 对音频主观测试有一些建议和指引，但是每个测试都有自身的侧重点设计和执行也不尽相同。一般比较常用的做法是请足够多的人来采集有统计意义的样本，然后对测试人员做一定的听音培训。最后根据信号失真度，背景侵入度，和总体质量等方面来对音频通话打分。

所以，想得到相对准确的主观语音质量评分，往往需要大量的人力和时间，所以业内一般很少使用主观测试对通信质量进行评估。

客观评价方法

客观评价方法分为有参考评价方法和无参考评价方法。

其中，有参考评价方法能够在有参考信号（无损信号）的前提下，量化受损信号的损伤程度，并给出与主观语音质量评分接近的客观语音质量评分。在 2001 年，P.862 标准（P.862 是 ITU 国际电信联盟标准）定义了有参考客观评价算法 PESQ，该算法主要用来评估窄带及宽带下的编解码损伤。该算法在过去的二十年中，被广泛的应用于通信质量的评定。

随着技术的发展，PESQ 的应用范围变得越来越窄，于是在 2011 年，P.863 标准定义了一套更全面、更准确的有参考客观评价算法 POLQA。相比 PESQ，POLQA 可评估的带宽更广，对噪声信号和延时的鲁棒性更好，其语音质量评分也更接近主观的评分。

无参考的客观评价方法不需要参考信号，仅通过对输入信号本身或参数的分析即可得到一个质量评分。比较著名的无参考客观评价方法有 P.563、ANIQUE+、E-model、P.1201 等。

其中，P.563 于 2004 年提出，主要面向窄带语音的质量评估；ANIQUE+于 2006 年提出，也是面向窄带语音，其评分准确度据作者称超过了有参考的评价方法 PESQ，不过 PESQ 的测量不能反应网络的延时、丢包等，并不完美适用于如今基于互联网传输的实时互动场景；E-model 于 2003 年提出，不同于上述两种方法，这是一个基于 VoIP 链路参数的损伤定量标准，不会直接基于信号域进行分析；P.1201 系列于 2012 年提出，对于音频部分，该标准也不对音频信号直接进行分析，而是基于网络状态和信号状态对通信质量进行评分。

AI 算法改善有限 &实时场景难落地

近些年，也有相关使用深度学习对语音信号进行评分的论文，其拟合的输出往往是待测语音对应 PESQ 或其他有参考客观评价方法的输出。但这种方法有两个明显的缺点：

• 一是其准确性依赖于模型算力，而在产品落地时，因为无法直接改善用户体验，非质量改进的功能的复杂度和包体积要求往往是非常高的；

• 二是这种方法的鲁棒性在 RTE 的多场景特性下会受到严格的考验，比如说带有背景音乐或特效的语聊房场景，就会给这种基于深度学习的方法带来很大的挑战。

有参考客观评价方法因为需要无损的参考语料，更多的价值是在算法、App 或场景上线前对其做质量验证，如果你的 App 或场景已经上线了，则无法对其语音互动体验进行评价。而对于产品发布后的体验评价，业内则期望无参考客观评价方法能够提供一些帮助。但是很难遗憾，受限于场景的多样性或算法的复杂度，上述无参考客观评价方法难以全面应用到 RTE 领域。

以无参考客观评价方法 P.563 为例，它能测评的有效频谱只有 4kHz，而且仅能测评语音信号，对不同语料的鲁棒性是非常差的：我们早期曾将 P.563 的核心算法实时化并移植到 SDK 中，但测试下来其对不同类型语料的评分误差的方差过大，最终没有产品化。而基于深度学习的方法，理论上可以训练出比 P.563 鲁棒性更好、误差更小的端到端评价算法，但它的算法复杂度，以及较低的投入回报率，仍是两块绊脚石。

面向实时音频互动场景的新 QoE 评价方法

综上分析，如果我们需要一个部署在端上实时反馈通话的质量的评价方法，上述任何一种方法都是不合适的。我们需要另辟蹊径，设计一个新的评价系统，这个系统需要具备以下几个特点：

• 需要对多种实时互动场景下的语料（音乐/语音/混合）具有鲁棒性，不会出现明显的评估误差。

• 需要具备多采样率（窄带/宽带/超宽带/全带）的评估能力。

• 复杂度要足够低，能够在任意设备上对多人通话中对每一路的语音质量进行评估，且不引入明显性能增长。

• 线上的质量评分能够和线下的测试结果对齐，即同一段通话，该评估方法对当前线上发生的通话的评分，与事后用有参评价方法分析这段通话的得分，两者应该几乎一致。

当这套 QoE 评价体系满足以上特点后，便等同于让你在产品上线后都可以进行以往所做的“上线前的质量评价”，你可以随时看到当前你的用户的通话体验评分。这不仅是评价体系能力的提升，更能帮助你有的放矢地大幅提升用户体验。

声网基于实时互动的特性，设计了一种基于隐状态的实时语音质量评估方法——声网 Agora 音频互动 MoS 方法。该方法结合了信号处理、心理学和深度学习，能在极低算法复杂度下，对通话的语音质量进行实时评分。

图：Agora 音频互动 MoS 方法与行业现有评价方法对比

该方法主要分为两部分：第一部分是在发送端做的上行质量评估，主要用来评估采集、信号处理的质量得分；第二部分是在接收端做的下行质量评估，主要用来评估经过编解码损伤和网络损伤后的得分。整体的架构图可以参考这张图：

这篇文章主要讲一下下行质量评估，也就是影响实时互动体验最重要的部分。这个部分我们把在发送端的编码模块也考虑了进来。因此，这部分就包含了编码-发送-传输-解码-后处理-播放这条链路。不同于以往的基于网络状态进行分数拟合的方法，我们把重心放在了监测 SDK 中各模块的状态。这种设计的核心思想很简单，如果在完全无损伤的网络中，这条下行链路在播放前仅包含编码损伤，各个弱网对抗算法模块也不会被触发。一旦网络出现了波动，各弱网对抗模块就会开始运作，其每次启动或多或少的都会对最终播放的音质产生影响。因此，构建一个下行链路的质量评估算法的核心就变成了得到 SDK 各模块和音质的映射关系。当然，实际下行质量评估算法设计中还有若干其他影响因子，比如编码器架构、编码不同语料的效率、有效码率、网络损伤模型等，这些都会明显的影响最终的听感和质量评分。一般来说，the state of art 的评估方法，在多弱网环境下的打分平均误差（RMSE）在 0.3 左右，我们设计的评估方法在多弱网环境下能将平均误差控制在 0.2 以内。

基于这套下行质量评估算法，我们构建了一个全球音频网络质量地图，用户可以实时监控发生在世界各个角落的通话质量，下图是地图一角，该图中横轴、纵轴分别表示在不同地区的用户，表格中的 MoS 分则体现了他们当前通话的 QoE：

这套应用于全球范围的声网音频互动 MoS 方法已经在 Agora 音频/视频 SDK 3.3.1 及更新的版本中对外开放接口，大家可通过 AgoraRtcRemoteAudioStats 中的 mosValue 实时获取每条通话的质量评分，目前仅提供了下行（编解码-传输-播放）链路的分数，后续会开放提供上行质量打分接口。详细的接口参数说明，请点击「阅读原文」进入声网文档中心，搜索“mosValue”参考详细文档。