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グローバルスタンダード最前線

ITU-T SG12 標準化動向

通信サービスを適切な品質で提供するために、ネットワークおよびアプリケーションサービスの設計・管理は極めて重要であり、そのためには、定量的に測定・評価する技術が必要となります。ITU-T(International Telecommunication Union-Telecommunication Standardization Sector)SG(Study Group)12では、ユーザがサービスに対し、体感する品質(QoE:Quality of Experience)とその目標値を達成するために要求されるネットワーク品質(QoS:Quality of Service)の評価法、測定法、規定値等に関する研究を行っています。ここでは、音声・映像メディアの品質評価・管理技術に関する最新の標準化動向を中心に紹介します。

小池 正憲(こいけ まさのり)/恵木 則次(えぎ のりつぐ)
山岸 和久(やまぎし かずひさ)
NTTネットワークサービスシステム研究所

ITU-T SG12

ITU-T(International Telecommunication Union-Telecommunication Standardization Sector)SG(Study Group)12はQoS/QoE検討に関するITU-TにおけるリードSGです。メディア品質評価法の標準化は、欧州のETSI(European Telecommunications Standards Institute)や北米のATIS(Alliance for Telecommunications Industry Solutions)においても行われています。また、ネットワークQoS規定についても、IETF(Internet Engineering Task Force)や3GPP(Third Generation Partnership Project)などさまざまな標準化機関で行われています。そのため、ITU-T SG12がこれらの標準を考慮しつつグローバルにリーダシップをとり、ドキュメントの整合性を確保しています。

音声通話品質劣化要因推定技術(勧告G.113、勧告P.833.2、勧告P.834)

IP電話サービスを対象とした品質設計ツールとして勧告G.107(E-model)が標準化されており、世界中で広く用いられています。これまで、SG12ではE-modelの広帯域(100~7000Hz)音声拡張版である勧告G.107.1(Wideband E-model)、超広帯域(50~14000Hz)およびフルバンド(20~20000Hz)音声拡張版であるG.107.2(Fullband E-model)を制定しています。日本国内でも、IP電話サービスの品質を規定するJJ-201.01やJJ-201.11において、E-model/Wideband E-model/Fullband E-modelに基づき算出されるR値によってIP電話およびIP携帯電話の品質が規定されています。
E-model/Wideband E-model/Fullband E-modelでは、R値の中間パラメータである音質劣化量(Ie、eff/Ie、eff、WB/Ie、eff/FB)を算出するにあたり、勧告G.113において符号化方式やビットレートに対応して規定されているIe値(符号化歪み量)およびBpl値(パケット損失耐性)を用います。今ETSIで標準化されているLC3plusコーデックに対するIe値およびBpl値が勧告G.113に追加されています。
またE-model/Wideband E-modelにおいては、音質劣化量を算出する手法として、主観品質評価実験結果から導出する勧告P.833/P.833.1、および音声信号解析により主観品質評価結果を推定する客観品質評価モデルの出力結果から導出する勧告P.834/P.834.1が規定されています。勧告G.107.2の制定に伴い、勧告P.833のFullband E-model対応版についての検討が行われ、今回新勧告P.833.2として制定されています。また、勧告P.834/P.834.1についても同様にFullband E-model対応版について検討が進められています。

自動運転遠隔監視に適用する物体認識率推定手法(勧告P.obj-recog)

自動運転では、運転主体や走行可能エリア別にレベル0からレベル5まで6段階の自動運転レベルがSAE(Society of Automotive Engineers:モビリティ専門委員会)で規定されています(1)。その中でレベル4に相当する、運転者がいない状態での自動運転(特定自動運行)を行う場合においては、遠隔監視装置を設置し、遠隔監視を行う者(特定自動運行主任者)を配置する必要があります(2)。特定自動運行主任者は、自動運転を行う車載カメラから監視センタに送信された車載映像を基に、自動運転の作動状態の確認や道路上の障害物の有無の確認を行います。そのため、車載カメラから送信される映像品質が、特定自動運行主任者が物体を認識できる程度に鮮明である必要があります。そこで、常時、物体認識に耐え得る映像が配信されていたことを確認するため、図1にあるように、特定自動運行主任者が符号化された映像から物体を認識できる確率を導出する技術(勧告P.obj-recog)の検討が進んでいます。本技術を利用することで車載カメラから送信された映像品質レベルで物体認識が可能であったかを監視することができます。
図2のように、本技術の入力として、映像符号化パラメータ(ビットレート、フレームレート、解像度)や伝送時のデータの欠損に関するパラメータ(パケット損失率、フレーム欠損数)に加え、自動車の走行速度が定義され、物体認識率が出力されます。なお、自動運転車から送信される監視映像品質は、運行時の昼夜や天候、車載カメラ設定にも依存するため、それらパラメータを事前情報毎に推定技術の係数が最適化され用いられることが前提となっています。このようなフレームワークにより、自動運転において想定されるさまざまな状況に対応した技術確立をめざしています。直近の会合では、主観評価実験により物体認識率を取得するためのテストプランの議論や本テストプランに基づき実施された実験結果が提示されています。今後、技術提案がされた後、物体認識率推定精度について検証が行われる予定です。なお、本勧告は、2025年度に制定される予定です。

今後の展望

ITU-T SG12におけるメディア品質評価法の標準化においては、音声通話や映像配信への対応がおおむね整備されておりますが、Fullband E-modelに関連した勧告の改訂など既存の勧告のメンテナンスが行われています。さらに、自動運転に使用する監視映像の物体認識率といった、これまでにないサービスに関する検討も進んでいます。
今後も、5G(第5世代移動通信システム)/6G(第6世代移動通信システム)の推進に合わせ多様なサービスが展開されることが期待されますので、各種サービスに対するQoS/QoEの設計・管理がますます重要になってくると考えられます。そのため、今後もSG12の検討状況を把握していくことが重要になると考えられます。

■参考文献
(1) SAE International:“Taxonomy and definitions for terms related to driving automation systems for on-road motor vehicles,” 4970.724, pp. 1-5, 2018.
(2) 警視庁:“道路交通法の一部を改正する法律(令和4年法律第32号),” 2022.4.