基于语言分析的通信数据评估方法及系统与流程

本技术属于语言分析领域，具体的说是基于语言分析的通信数据评估方法及系统。

背景技术：

1、在现有语音通信、业务数据传输等通信场景中，通信链路易受信道干扰、带宽波动、信号衰减、频率偏移、链路抖动、环境噪声等多种因素影响，极易出现语音失真、传输卡顿、数据畸变、通信清晰度下降等通信质量劣化问题。目前传统通信质量评估方式多采用单一信噪比、链路延时等基础参数进行简单判定，存在评估维度单一、精准度低、针对性差的缺陷，无法结合语音语言本身的清晰度、连贯性、时域畸变、频谱特征等核心语言特征实现精细化质量判定，难以精准识别劣质通信状态。

2、现有通信监测技术仅能实现通信质量异常的被动告警，缺乏基于语言频谱特征的故障溯源能力，无法精准定位导致通信质量下降的核心诱因，难以区分干扰、带宽、噪声、频偏等不同故障类型，导致后续通信优化调节盲目性强、适配性差。传统通信系统不具备通信故障自适应修复能力，无法针对不同故障原因执行频段切换、带宽调配、增益调节、频谱校准等针对性矫正手段，通信质量自愈优化能力薄弱，现有通信传输机制多采用统一传输策略，无法结合历史通信数据与实时链路状态，对未来待传输消息的业务优先级、语义重要程度、时效需求、涉密等级进行预判分级，不能针对不同重要等级的消息匹配差异化传输方案。在链路质量波动场景下，极易出现高重要业务消息传输延迟、校验缺失、传输失真，而低优先级消息占用大量信道资源的问题，导致整体通信资源利用率低、核心业务通信稳定性与可靠性无法保障，难以满足高精度、高可靠、智能化的现代通信传输需求。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本技术提出了基于语言分析的通信数据评估方法及系统

2、为实现上述目的，本技术提供如下技术方案：

3、基于语言分析的通信数据评估方法及系统，其包括以下具体步骤：

4、s1、实时采集通信链路传输的语音语言通信数据，对原始通信语言数据进行预处理，得到标准化语言分析信号；

5、s2、基于语音语言特征维度对标准化语言分析信号进行多维度语言分析，提取语言清晰度特征、语音信噪比特征、语言时域畸变特征、频率频谱特征以及语音连贯性特征，构建通信语言质量特征数据集；

6、s3、预设通信数据质量分级评估阈值，将提取的多维度语言特征数据与预设阈值进行匹配比对，量化判定当前通信数据的整体质量等级；

7、s4、若判定通信数据质量为劣质异常状态，调取当前语言对应的实时频谱数据与时频特征图谱，通过频谱畸变特征、频率衰减区间、谐波干扰特征、频谱混叠特征进行溯源分析，智能预测并解析影响通信质量的故障原因；

8、s5、对溯源得到的各类影响原因进行权重排序，筛选出导致通信质量劣化的主要影响因素，匹配预设的故障对应提醒策略与自适应优化处置策略。

9、优选地，所述实时采集通信链路传输的语音语言通信数据，对原始通信语言数据进行预处理，得到标准化语言分析信号包括以下具体步骤：

10、s11、通过集成多类型物理接口，对通信链路中的语音载荷数据进行非侵入式旁路采集和低延迟镜像抓取，对语音信号进行模数转换，并依据标准编解码格式对数据包进行实时解码还原；

11、s12、对采集的原始语音信号中混杂的各类噪声进行降噪滤波处理，对连续时域信号执行滑动窗分帧处理，生成标准化语言分析信号。

12、优选地，所述构建通信语言质量特征数据集包括以下具体步骤：

13、s21、将标准化语言分析信号过倍频程带通滤波器组，分离出各频带内的时域包络信号，对每个频带的包络信号进行第二次傅里叶变换，提取其在调制频率上的调制深度，对每个频带的包络信号进行第二次傅里叶变换，提取在调制频率上的调制深度，将各频带的调制保持率与标准人耳听觉权重函数进行加权积分，得到语音传输指数，并依据ansis3.5标准计算清晰度指数，将语音传输指数和清晰度指数归一化后加权计算综合清晰度评分；

14、s22、利用最小值递归平均算法，在频域持续跟踪每个频点的最小功率谱值，作为频点的实时噪声基底，采用判决引导方法，结合前一帧的后验信噪比与当前帧的瞬态功率谱，计算当前帧的先验信噪比，其中，先验信噪比的计算公式为：，其中，为第m帧、第k个频率点的先验信噪比，为平滑因子，为上一帧第k个频点的纯净语音功率谱，为上一帧第k个频点的噪声功率谱，为第m帧、第k个频点的后验信噪比，为半波整流修正项，将整段有效语音按其功率动态分为高能量段、低能量段和纯噪声段，分别统计三段的分段平均先验信噪比、最小先验信噪比及先验信噪比波动方差，输出语音信噪比特征向量，包含全局均值、中位数、低分位数和高分位数；

15、s23、语言时域畸变特征提取；具体内容包括，通过自相关法提取每一帧的基音周期及峰值幅度，计算相邻有效浊音帧之间基音周期变化率的绝对平均值，以及相邻峰值幅度差异的绝对平均值，波形对称度与削峰系数：计算时域信号正负半周的面积比，获取不对称失真度，同时统计峰值幅度超过线性动态范围阈值的样点占比，生成削峰畸变指数；跳变沿陡度损失：利用微分算子计算信号相邻样点间的最大变化率，与标准参考信号的斜率模板进行比对，提取边沿钝化系数。

16、s24、频率频谱特征提取；具体特征包括：功率谱密度与谱质心：对每一帧加窗信号执行n点快速傅里叶变换，计算功率谱。提取谱质心，其偏移量直接量化频率漂移程度；频带能量比：将有效频带划分为低频段、中频段和高频段；计算各频段能量占总能量的百分比；当高频段能量比骤降时，标记为高频衰减特征；当中低频能量比异常升高时，标记为低频嗡声干扰特征；谱平坦度与谱熵：计算几何平均功率与算术平均功率的比值。谱平坦度趋近于1表示信号类噪声，趋近于0表示信号类谐波，该指标与s2.3的先验信噪比形成交叉验证；谐波能量簇分布：提取基频及其倍频处的能量峰值及其半峰宽度。若谐波峰呈现展宽或分裂，则定量判定为频谱混叠畸变度，为s4中的谐波干扰溯源提供量化输入。

17、s25、语音连贯性特征提取；具体特征包括：长时自相关衰减系数：计算标准化语言分析信号在100ms至1000ms滞后区间内的归一化自相关函数包络衰减斜率。正常语音因浊音周期性，自相关呈现缓慢衰减；若链路存在突发丢包，自相关包络在对应滞后处会发生断崖式下跌，提取该下跌幅值作为时序断裂指数；语速与停顿变异系数：利用s1中语音激活检测输出的静默区间索引，计算有效语速及停顿时长分布；将实时统计值与标准语速模板进行动态时间规整比对，输出韵律畸变度，用于判定是否存在因时延抖动导致的语音快慢失控；共振峰轨迹连续度：通过lpc分析提取前三阶共振峰的时变轨迹。计算相邻帧间共振峰频率的变化速率，若变化速率超出正常发音的生理极限，则判定为异常跳变，标记为信道切换或编解码参数突变导致的不连贯；

18、s26、将步骤s21-s25中的各类指标生成原始特征向量，对每一维特征独立计算其在整个通信会话时间段内的均值与标准差，并进行标准化处理，得到标准化特征向量。

19、优选地，所述量化判定当前通信数据的整体质量等级包括以下具体步骤：

20、将标准化特征向量中的各项特征加权计算综合评分，分别对应清晰度标准化值、信噪比标准化值、频谱畸变标准化值、时域畸变标准化值、连贯性标准化值，基于预先设定的通信数据质量分级阈值，将当前通信数据的整体质量等级分为优质通信状态、一般波动状态、质量劣质异常状态；即将大于等于优质阈值的通信数据设为优质通信状态的数据，将小于等于劣质阈值的通信数据设为质量劣质异常状态；将处于优质阈值与劣质阈值之间的通信数据设为一般波动状态，这里的权重与阈值通过历史数据拟合方式获取。

21、优选地，所述若判定通信数据质量为劣质异常状态，调取当前语言对应的实时频谱数据与时频特征图谱，通过频谱畸变特征、频率衰减区间、谐波干扰特征、频谱混叠特征进行溯源分析，智能预测并解析影响通信质量的故障原因包括以下具体步骤：

22、s41、将判定为劣质异常状态的通信数据，调取当前语言对应的实时频谱数据与时频特征图谱，采用短时傅里叶变换，生成时间-频率-能量三维图谱矩阵，计算功率谱包络的三阶导数绝对均值，记为谱包络粗糙度，通过检测谱包络中的局部极小值点，提取其相对于相邻峰值的深度及3db陷波带宽；

23、s42、将有效频带划分为等宽子带，对每个子带计算平均功率，采用最小二乘法拟合频率-功率线性回归曲线，得到衰减斜率，寻找功率谱密度首次降至低频段平均功率的-20db处所对应的频率点为截止频率；

24、s43、通过倒谱法提取基频，检查倍频处是否存在峰值，计算谐波峰值与相邻频点均值之比，记为谐波结构完整性指数；

25、s44、对高于奈奎斯特频率的频段，检查是否存在原始有效频带内峰值的镜像映射，若检测到镜像成分，则判定存在欠采样或抗混叠滤波器失效导致的频谱混叠；将提取的所有量化指标输入预训练的贝叶斯网络中，对潜在故障原因分别计算后验概率，输出各故障概率。

26、优选地，所述对溯源得到的各类影响原因进行权重排序，筛选出导致通信质量劣化的主要影响因素，匹配预设的故障对应提醒策略与自适应优化处置策略包括以下具体步骤：

27、依据当前链路类型、业务时段及用户服务等级协议动态加载对故障概率进行权重排序，将故障概率最高的作为主要故障原因，匹配预设的故障对应提醒策略与自适应优化处置策略，生成针对性的通信质量异常提醒信息并推送至通信管控端，根据主要故障原因执行对应自适应处理手段，包括针对信道干扰执行频段切换与干扰屏蔽、针对带宽波动执行动态带宽资源调配，针对信号衰减执行发射功率自适应增益调节，针对频率偏移执行频谱校准纠偏，针对链路延时抖动执行链路队列优化，针对噪声入侵执行深度降噪参数迭代调整。

28、第二方面，基于语言分析的通信数据评估系统，其基于上述所述基于语言分析的通信数据评估方法实现，其具体包括：

29、通信预处理模块，用于实时采集通信链路传输的语音语言通信数据，对原始通信语言数据进行预处理，得到标准化语言分析信号；

30、特征分析模块，基于语音语言特征维度对标准化语言分析信号进行多维度语言分析，提取语言清晰度特征、语音信噪比特征、语言时域畸变特征、频率频谱特征以及语音连贯性特征，构建通信语言质量特征数据集；

31、质量分析模块，用于预设通信数据质量分级评估阈值，将提取的多维度语言特征数据与预设阈值进行匹配比对，量化判定当前通信数据的整体质量等级；

32、溯源分析模块，若判定通信数据质量为劣质异常状态，调取当前语言对应的实时频谱数据与时频特征图谱，通过频谱畸变特征、频率衰减区间、谐波干扰特征、频谱混叠特征进行溯源分析，智能预测并解析影响通信质量的故障原因；

33、策略匹配模块，用于对溯源得到的各类影响原因进行权重排序，筛选出导致通信质量劣化的主要影响因素，匹配预设的故障对应提醒策略与自适应优化处置策略。

34、第三方面，一种电子设备，包括：处理器和存储器，其中，所述存储器中存储有可供处理器调用的计算机程序；

35、所述处理器通过调用所述存储器中存储的计算机程序，执行上述基于语言分析的通信数据评估方法。

36、第四方面，一种计算机可读存储介质，其特征在于，储存有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行上述的基于语言分析的通信数据评估方法。

37、与现有技术相比，本技术的有益效果是：

38、通过提取清晰度、信噪比、频谱畸变、时域畸变及连贯性等五类互补特征，并借助贝叶斯网络进行概率推理，从而避免了传统硬性阈值判定带来的误判风险，显著提升了系统的鲁棒性与容错性；同时，贝叶斯网络的因果逻辑结构使得诊断结果能够直接追溯到具体的观测指标，提供了清晰的可解释性与可追溯性，便于运维人员快速定位故障根源。