SipAnalysis.exe使用python开发,通过抓取网卡通信包进行质量分析:1) 分析VOIP通话的发起方.挂机方及对应时间点2) 分析通话使用的媒体信息(方向.载荷.切换时间)3) 分析通话语音质量(丢包率 .抖动.延时等)* 涉及python模块:pypcap,dpkt 使用说明:1) 解压附件:SipCapDist.zip2) 双击:SipAnalysis.exe3) 选择需要监控的网卡4) 输入pcap 过滤表规则(直接回车默认 udp)5) 日志滚动显示正在进行的通话6) 通话…

"Wireshark的RTP流分析功能实战." 在VOIP协议的分析过程中,常常会遇到一些标准协议承载的语音传输,如以SIP.H.323为控制协商协议,RTP为语音数据协议的VOIP传输情况. 在语音协议的分析过程中,需要提取的一个重要项是语音内容,但是,语音内容不像文本那样,在流量中可以肉眼观察到,而是需要使用耳朵的听来进行语音内容的判断,有没有便捷的工具,来完成二进制流到声音的转换呢?有,协议分析常用的工具Wireshark就具备这个功能. Wireshark已经很好地对标准协议进…

日常音视频开会中我们或多或少会遭遇这些场景:"喂喂喂,可以听到我说话吗?我听你的声音断断续续的","咦,我怎么可以听到回声?","太吵啦,我听不清楚你在说啥" 等等.这些语音质量问题影响音视频开会体验,如若是重要的会议,那足够让人 "恼羞成怒".那么如何有效的减少这些问题发生呢?本系列文章就将为大家分享阿里云视频云在保障 RTC 语音质量方面的测试经验. 作者|柯淮 审校|泰一 背景介绍 音频质量是指正常网络下的听觉质量和音频…

最近研究如何通过android评估通话质量,希望获取的参数有:(1)接通时长 (2)掉话次数 (3)语音是否清晰,以下将给出接通时长和掉话次数的详细定义: 接通时长:通话一方开始拨号到另一方开始振铃的时间: 掉话次数:非人为的通话异常中断的次数: 现状:目前android尚未开放通话状态的所有API,只能通过接收广播获取三种状态即IDLE, Ringing, Offhook. 思路:(1)通过服务器对android终端记录的时间综合分析,接通时间=A的振铃时刻-B的拨号时刻: (2)判断通话中断…

1.标签介绍 Struts2标签库提供了主题.模板支持,极大地简化了视图页面的编写,而且,struts2的主题.模板都提供了很好的扩展性.实现了更好的代码复用.Struts2允许在页面中使用自定义组件,这完全能满足项目中页面显示复杂,多变的需求. Struts2的标签库有一个巨大的改进之处,struts2标签库的标签不依赖于任何表现层技术,也就是说strtus2提供了大部分标签,可以在各种表现技术中使用.包括最常用的jsp页面,也可以说Velocity和FreeMarker等模板技术中的使用.…

java版支付宝app支付流程及原理分析 本实例是基于springmvc框架编写     一.流程步骤         1.执行流程           当手机端app(就是你公司开发的app)在支付页面时,调起服务端(后台第1个创建订单接口)接口,后台把需要调起支付宝支付的参数返回给手机端,手机端拿到         这些参数后,拉起支付宝支付环境完成支付,完成支付后会调异步通知(第2个接口),此时需要给支付宝返回成功或者失败信息,成功后会调用同步通知(第3个接口)         返回支付成…

文件内容如下 unique.instanceId=ofbiz1     #--为JobManger方法提供实例的ID(必须小于20个字符)    currency.uom.id.default=USD     #--设置默认的金额显示_货币//缺省货币符号(必须在Uom表中存在,用3个西文字符表示)    currency.decimal.format=#,##0.00     #--设置默认的金额显示_货币的格式(格式化: UtilFormatOut.java)    VISUAL_THEME…

高清语音也被称为宽带语音,是一种能为蜂窝网络.移动电话和无线耳机传输高清.自然语音质量的音频技术.与传统的窄带电话相比,高清语音很大程度上提高了语音质量,减少了听觉负担. 通信产业链上的所有网络和设备都需支持高清语音才能体现出该技术的优点.到2011年6月为止,18个国家运营的20种蜂窝网络,以及33家领先的手机品牌都已支持高清语音.通过部署自适应多速率宽带(AMR-WB)语音编码,GSM, WCDMA(UMTS)和LTE蜂窝网络中已经引入了高清语音.此外, 通过使用改良的子带编码(mSBC)语…

论文地址:使用半监督堆栈式自动编码器实现包含记忆的人工带宽扩展 作者:Pramod Bachhav, Massimiliano Todisco and Nicholas Evans 博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10889975.html 摘要 为了提高宽带设备从窄带设备或基础设施接收语音信号的质量,开发了人工带宽扩展(ABE)算法.以动态特征或从邻近帧捕获的explicit memory(显式内存)的形式利用上下文信息,在A…

论文地址:深度学习用于噪音和双语场景下的回声消除 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/14210359.html 摘要 传统的声学回声消除(AEC)通过使用自适应算法识别声学脉冲响应来工作. 我们将AEC公式化为有监督的语音分离问题,该问题将说话人信号和近端信号分开,以便仅将后者传输到远端. 训练双向长短时记忆的递归神经网络(BLSTM)对从近端和远端混合信号中提取的特征进行估计.然后应用BLSTM估计的理想比率掩模来分离和抑制远端信号,从而去除回波…