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分散式團隊工作並不簡單 — 獲得我們全球團隊協作的秘訣
我們的員工使用 Zoom 平台重新塑造全球團隊工作,透過非同步通訊和多語 AI,讓連線更有效率。
更新日期 July 15, 2024
發佈日期 September 25, 2023
Wainhouse Research 評估了六個廠商,共 10 個解決方案的會議與電話品質。 執行了超過 2,000 項測試。
資料來源:Wainhouse Research 2021 年 1 月的 企業會議及通話品質評估報告
在這次的研究中,有一組關鍵測試是以 VMAF 分數為重點。VMAF 分數是一套標準,會透過比較傳送 (對照) 及收到 (經過處理) 的視訊檔案,評估視訊編碼系統的表現及效果。 VMAF 使用經過 AI 訓練的模型來預測使用者在 0 - 100 的量表上 (0 為極差,100 為極佳),會如何為每個測試視訊評分。
資料來源:Wainhouse Research 2021 年 1 月的 企業會議及通話品質評估報告
此圖表顯示在基準 (正常)、5%、20%、40% 及 70% 封包遺失率 (X 軸) 下,平均的 VMAF 分數 (Y 軸)。此平均為 3 個 (明亮、黑暗及動作) 對照視訊的平均。
Wainhouse 評估的原始 VMAF 分數平均:
資料來源:Wainhouse Research 2021 年 1 月的 企業會議及通話品質評估報告
此表格顯示的資料與 VMAF 平均分數圖表相符:在基準 (正常)、5%、20%、40% 及 70% 封包遺失率下,3 個 (明亮、黑暗及動作) 對照視訊的平均。
重點摘要:
Wainhouse 也執行了一些測試來評估企業通話解決方案的噪音抑制表現。 由於有更多人在辦公室環境外工作,噪音抑制功能也愈顯重要。 許多供應商都已經改進了噪音抑制功能,因此這項研究將橫向比較這些供應商的噪音抑制功能。
資料來源:Wainhouse Research 2021 年 1 月的 企業會議及通話品質評估報告
此測試使用強大布朗噪音做為對照檔案,這個檔案聽起來就像是大聲的空調全速運轉。 這項測試在每個解決方案中啟用抑制功能 (若有),再使用解決方案傳送此對照噪音,然後在於接收端錄製音訊,並根據原始對照檔案測量錄製音訊中的噪音量。 橘色的波形代表每個測試中的布朗噪音。上方顯示未經過濾的噪音檔案,下方顯示相較於原始噪音檔案 (灰色波形),每個解決方案在錄製內容中的噪音抑制表現。
雖然在現實世界中,重點會放在背景噪音抑制功能如何讓人聲更清楚,這項測試的目的則是測試每個通話服務供應商,其服務所提供之噪音抑制功能的極限,以瞭解噪音抑制功能的有效程度,以及開始抑制所需的時間。
下圖顯示每個供應商的通話服務如何抑制同一個對照檔案的布朗噪音。
資料來源:Wainhouse Research 2021 年 1 月的 企業會議及通話品質評估報告
為了協助回答「客觀來說,哪個解決方案供應商能提供最優質的會議與通話體驗?」這個問題,Wainhouse Research 執行了數千項測試,這兩項評估的發現成果只代表其中的一小部分。
如要深入瞭解 Wainhouse Research 如何設計測試方法、控制變數、設定評分加權及計算答案,歡迎參加 1 月 28 日舉行的非常有趣的 Zoom 網路研討會。 該網絡研討會中也會提供其他評估結果的概要說明,包含企業會議音訊品質、企業會議系統表現、主觀與客觀測試的比較,以及企業 VoIP 音訊品質等。
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