AUTOMATIC ESTIMATION OF SPEECH MESSAGE QUALITY IN MOBILE COMMUNICATION SYSTEMS USING MACHINE LEARNING ALGORITHMS BASED ON THE CONSTRUCTION OF DECISION TREES

Abstract

Предлагается метод выявления характерных искажений речевого сигнала в системах подвижной радиосвязи в условиях априорной неопределенности относительно условий приема сигнала и его качества. Предлагаемый метод базируется на использовании алгоритмов машинного обучения, в частности, аппарата построения деревьев решений и их множеств. Приводится подробное описание используемых для классификации признаков сигналов, а также характеристики обучающей и контрольной выборок. Приведены фрагменты кода программ, отражающие основные ключевые моменты их работы, и экспериментально полученные результаты. It is proposed a method of detecting specific distortions in mobile communications systems under conditions of a priori uncertainty of signal reception conditions and its quality. The proposed method is based on the use of machine learning algorithms, in particular construction of decision trees and their ensembles. A detailed description of signal features used for classification, as well as characteristics of training and control samples, are provided. Program code fragments that implement basic working stages and experimentally obtained results are given.