中兴EMI (Equivalent MOS Indicator)基于E-Model模型并综合考虑了语音信号传输过程中对语音影响的若干因素，如时延、抖动、编码速率、丢包等，用以评估本次语音呼叫的品质。而中兴NGI（Network Geolocation Insight）数智工具基于VoNR EMI模型实现了VoNR语音质量EMI评估功能，可进行小区级、话单级、切片级语音感知数据分析；实现了多维地理化GIS呈现功能，可呈现栅格级上下行EMI指标；实现了终端、无线侧、传输核心网问题EMI质差根因定界功能，实现空口覆盖、干扰、负荷、切换等EMI质差根因定位功能。

　　传统语音质量问题需要通过海量测试或客户投诉来获取语音质差评估数据，再针对发现的语音质差问题进行人工分析和处理，周期很长，效率低下。而NGI工具可以快速定位质差小区，结合EMI质差根因定位具体问题，极大的帮助后台人员进行问题排查，原因追溯，在提高后台工作效率的同时，大幅减少前台测试工作量，节约人力资源，提效约40%，功能应用获得客户的认可。

　　白城联通对全网创建EMI任务分析语音质差小区，选取最近一周的VoNR数据进行分析，筛选出下行EMI质差TOP小区22个，上行质差TOP小区4个。通过NGI VONR EMI工具+专家分析，对26个质差小区进行问题定位，定位了邻区干扰、越区覆盖问题、重叠覆盖、高负荷、传输/核心网问题、弱覆盖问题和隐性故障问题等，问题定位率100%；结合根因定位开展优化，问题闭环率100%；优化后路测MOS指标提升0.11，NGI工具统计MOS指标提升0.15。

　　后续，中兴通讯将继续支撑白城联通进行新技术应用和数智工具推广，不断提升用户感知，打造5G精品网络。

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