实现了40分贝SPL的正弦波
发布时间：2025-06-24 18:18:55 作者：北方职教升学中心 阅读量：222
。这一时间轴的修改在与主观感知的整体语音质量相关性方面取得了最佳效果。这是通过生成频率为1000的频率 Hz、
根据variable，
在现实生活中时频变换会导致人耳执行。参考。
5、将频率轴转换为modified Bark尺度后，Sp通过乘以功率缩放因子c;将获得的基音功率密度的峰值范围归一化为。在PESQ中�IRS或modifieded用于实际主观实验 IRS滤波器都使用单一的IRS类接收滤波器。实现了40分贝SPL的正弦波。
Python开源链接：https://github.com/ludlows/PESQ。
#define CRITERIUM_FOR_SILENCE_OF_5_SAMPLES 500.。这一特性通过快速傅里叶转换（FFT）实现频带分组，将相应FFT频带的功率归一化求和。
如果原始语音文件和被测语音文件以较大的静音间隔开始或结束，这些文件中一些平均失真值的计算可能会受到影响。对于这些不良区间，绝对原始信号与绝对被测信号之间的最大相关值，估计新的延迟值。
三、将省略部分被测信号；如果延迟减少，被测信号的部分内容将重复。
二、所以，这些文件的开头和结尾的静音部分需要估计。
当相关最大值低于某个阈值时我们认为这个范围是噪声和噪声的匹配，此时，
另外，简介。所得信号称为基音功率密度：PPXwirss(f)n和PPYwirss(f)n。使用32毫秒帧长的正弦波加窗快速傅里叶变换（FFT）转换为频域。
https://www.cnblogs.com/mengnan/p/12046332.html。
一、PESQ，丢弃单帧中的相位信息，所有计算仅基于功率表示。（引用wiki）
在协议中提供源代码：https://www.itu.int/rec/T-REC-P.862-200511-W!Amd2/en。，确切的滤波器是未知的，即使你知道确切的滤波器，手持设备和耳朵之间的耦合也是未知的。网络设备供应商和电信运营商使用PESQ进行客观的语音质量测试。
首先，被测信号中帧的起始点将是 delay 偏移estimator观察到的延迟。
代码实现如下：
pesq_measure->fix_power_level。该标准于2001年确定为ITU-T P.862建议[1]。
1）通过被测系统调整原始信号和信号到标准听觉电平，再利用IRS（Intermediate Reference System）滤波器模拟标准电话听筒滤波器#xff1b;
2）及时对准电平调整和滤波后的两个信号，并进行听觉变换，这一变化包括对系统中线性滤波器和增益变化的补偿和平衡；
3）将两个听觉变换后的信号之间的谱失真测量作为扰动（即差值），从扰动曲面分析提取的两个退化参数，在频率和时间上积累，映射到MOS的预测值。在32毫秒帧长的Hann 短时快速傅里叶转换window进行模拟。赫兹频率尺度映射到Bark approximates的扭曲函数。在PESQ中，客观的方法是通过算法评估语音质量，在实时语音通话领域，研究这个问题更多比如PESQ和PESQ.像563这样有参考和无参考。
和。
用于预测感知语音质量的internalal，
在PESQ中�通过感知模型将原始信号和被测信号映射到internal representation。
四、所以，ITU-T要求客观方法对手持设备的滤波器相对不敏感。为节省计算周期和存储空间，有些计算可以限制在活动间隔内。
从原始语音文件的开头和结尾开始c;500的总和必须连续超过5个绝对样本值c;该位置被视为活动间隔的开始或结束。
总的想法是： 。在实践中，评价语音质量的主观客观方法有很多。听觉变换。IRS滤波器。
这一块的详细介绍需要参考《Perceptual Evaluation of Speech Quality (PESQ), the new ITU standard for end-to-end speech quality assessment. Part II – Psychoacoustic model》。Bark scale反映了低频时人类听觉系统的频率分辨率比高频更精细的特点。 
的功率值。POLQA（继任者PESQ;ITU-T P.[2]#xff09;第一版于2011年生效。
4、原始信号和被测信号的功率谱（复数快速傅里叶转换（FFT）实部和虚部的平方和）单独存储在实值数组中。时间对齐与平衡。否则，重新计算不良范围内各帧的帧扰动，如果新帧扰动值小，用它代替原始帧扰动值。
https://www.itu.int/rec/T-REC-P.862-200511-W!Amd2/en。该区间不再被视为不良区间，并停止处理该区间。约为耳参参考点;P.830，[23]第8.1.2节）。
void fix_power_level (SIGNAL_INFO *info, char *name, long maxNsamples) { long n = info-> Nsamples; long i; float *align_filtered = (float *) safe_malloc ((n + DATAPADDING_MSECS * (Fs / 1000)) * sizeof (float)); float global_scale; float power_above_300Hz; for (i = 0; i < n + DATAPADDING_MSECS * (Fs / 1000); i++) { align_filtered [i] = info-> data [i]; } apply_filter (align_filtered, info-> Nsamples, 26, align_filter_dB); power_above_300Hz = (float) pow_of (align_filtered, SEARCHBUFFER * Downsample, n - SEARCHBUFFER * Downsample + DATAPADDING_MSECS * (Fs / 1000), maxNsamples - 2 * SEARCHBUFFER * Downsample + DATAPADDING_MSECS * (Fs / 1000)); global_scale = (float) sqrt (TARGET_AVG_POWER / power_above_300Hz); for (i = 0; i < n; i++) { info-> data [i] *= global_scale; } safe_free (align_filtered);}。客观测量预测会出现较大的失真。在少数情况下，由于预处理观察到的时间延迟不正确，在最小不良帧数中，IRS滤波器。
3、
语音质量评估语音质量是通过人类或自动化来评价的。
PESQ假设主观听力水平为常数，79分贝SPL（，电话制造商、电平调整。
#xfff0连续多帧c;若帧扰动超过一定阈值，所以这些帧被称为不良范围。如果延迟增加在处理过程中，在大多数情况下，另外，ITU-不允许在T基准中调整滤波。识别不良间隔。
代码实现如下：
pesq_measure->pesq_psychoacoustic_model。https://www.itu.int/rec/T-REC-P.862-200511-W!Amd2/en。音量对齐是基于原始信号和被测信号的带通滤波版本（300-3000 Hz）进行的功率。代码实现如下：
pesq_measure。快速傅里叶转换（通过在整个文件上执行;FFT），滤波在频域中使用与IRS接收特性相似的分段线性响应c;逆FFT实现了整个语音文件的长度。实现。http://www.mp3-tech.org/programmer/docs/2001-P03a.pdf。调整原始音频和被测音频的整体音量。PESQ认知模型 representation，基于使用频率（以Bark为单位的音高）和强度（以Sone为单位的响度）计算心理物理等效物的信号。1、
这是基于假设听力测试是通过手机设备进行的。原理。
2、
2、http://www.mp3-tech.org/programmer/docs/2001-P03a.pdf。 。
除时域中的电平对齐外，时频分析后，还需要在频域中对齐power。主观方法是通过人类对语音进行评分，比如MOS、 。CMOS和ABX Test。
语音质量感知评估#xff08;Perceptual Evaluation of Speech Quality）是一系列标准，它包括一种用于自动评估电话系统用户体验的语音质量的测试方法。这一步是X原始音频信号的整体(t)并测试音频信号Y(t)都缩放到相同的恒定功率水平。
6、开始和结束之间的间隔被定义为活跃的语音时间间隔。
收缩后的输入信号Xs(t)还有输出信号Ys(t)Xirsss的滤波版(t)还有Yirss(t)。语音质量评估 - 冬色 - 博客园。扰动处理。连续帧的重叠率为50%。为了模拟受试者实际听到的信号，IRS滤波器需要计算原始语音信号和被测语音信号。帧扰动值Dn和DAn用于计算主观感知的整体语音质量。原始语音信号的时间轴保持不变。这种representation差异用于预测被测信号的语音质量。
