随着无线网络技术的不断发展和网络的逐渐普及,语音质量的好坏直接影响着通信用户的选择。因此,根据移动通信网络服务质量的要求,建立一套语音质量客观评价标准,来更好地对网络语音服务质量进行定量分析和评估,是在网络建设、维护、优化过程中必须考虑的关键问题。语音质量评测标准走过了从基于无线指标的误码率(RxQual)、人耳主观语音质量评价到当前基于感知语音质量评价PESQ (Perceptual evaluation of speech quality)算法的MOS (mean opinion scores)值软件语音质量评测。目前,MOS测试方普遍通过专业测试设备进行测试,即利用路测软件来实施MOS测试,该方法减少了人耳倾听主观判断的误差,但是依然存在着需要安排大量测试工程师在主干道上来回奔波的巨大消耗,而且也无法对每个小区的MOS值进行有效评估,更无法在普通语音用户进行语音投诉时针对性地进行MOS值分析,只能是被动、费时、费力的事后测试解决方案。那么,对MOS测试方来说,就需要一套系统,把现网中每一次通话的MOS值都合理、科学地评估出来,在处理语音投诉时能便捷分析MOS值,很快找到投诉根源,甚至实现对重要客户、重点场所MOS值的预警,本论文就是基于这个目标,展开理论研究,以及结合实际的项目开发进行研究、应用、实施的。本论文研究探讨了如何用频谱分析、神经网络等算法,在网络侧科学测算无线通信网络中海量语音用户MOS值的解决方案。结合国内外对语音质量评估以及神经网络的研究,提出了一套基于输出的MOS评价方法,并结合常德移动的实际情况进行了项目研发。本文主要阐述了语音质量的特征提取,神经网络的研究使用以及本项目的研发过程等。针对移动网络的实际情况,本文在实现基础的MOS评估方法之外,还针对从网络侧采集到的信令数据,结合移动网信令通讯流程进行了与用户通话相关的信令分析功能研究,并提供了全面的网络质量评估方法。通过对语音特征提取以及神经网络技术的研究,初步实现了通过神经网络来计算语音质量MOS分值,并已成功应用到项目中,但计算MOS分值的准确度仍需要进行提高。经过本论文的研究以及实际项目的应用情况,神经网络技术在语音质量评估中,可以起到很好的应用效果,如果最终能将MOS预测的准确度提高到95%以上,该系统便可以进行全面的推广使用,在网络质量评估方面,可以大幅度地提高网络语音质量的优化效率,并减少网络语音质量的评估成本。