【摘 要】
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当IP语音包的网络时延抖动较小时,一般的语音缓冲算法可以得到较好的语音质量.当网络中存在突发大时延时,就会出现极大丢包率或极大端到端时延,从而难以获得好的语音质量.为
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当IP语音包的网络时延抖动较小时,一般的语音缓冲算法可以得到较好的语音质量.当网络中存在突发大时延时,就会出现极大丢包率或极大端到端时延,从而难以获得好的语音质量.为此,提出针对突发大时延下的自适应语音缓冲算法.通过估算网络平均时延和学习语音包经过的网络路径上的状态,来确定需要控制端到端时延大小和语音包的丢包率,动态调整Jitter Buffer队列的最小深度和最大深度,从而可以尽量减小语音裂缝(gap)的出现.通过基于听觉模型的客观音质评价(PESQ)仿真计算以及在实际语音网关设备中的应用表明算法对语音
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