一种基于感知语音质量评价的列车显示器语音自动检测方法

列车显示器语音测试时,调试员需要通过耳朵判断语音的质量,而调试员对语音的判断会受环境噪声、显示器装配等因素影响,造成了出厂的列车显示器语音质量存在不一致性的现象。对此,文章提出一种语音自动检测方法,其利用麦克风采集列车显示器发出的声音,采用感知语音质量评价(PESQ)算法对列车显示器发出的语音进行自动检测和评价。仿真结果显示,PESQ评分与人工主观评分二者趋势保持一致,两者最大偏离值为0.14,可见本文所提方法实现了感知语音质量评价自动化,保证了测试一致性。

面罩语音质量评价算法适用性研究

针对语音编码的音质评价算法性能已十分明确,但对于面罩语音不一定适用。讨论了语音质量评价算法对空气语音与面罩语音在不同噪声环境下的适用性。采用主观意见得分和三种客观评价测度对多种信噪比的带噪语音和增强语音进行评价,包括分段信噪比、改进的巴克谱失真(MBSD)和语音感知质量评价(PESQ),根据与主观评价的一致性判断客观评价方法的适用性。增强算法采用维纳滤波法和对数谱最小均方误差法(LSA-MMSE),噪声采用粉红噪声、海浪噪声。仿真结果表明,语音质量评价算法的适用性与语音类型、信噪比、背景噪声、增强算法种类有关。粉红噪声环境下,PESQ不适合评价经维纳滤波增强的空气语音;MBSD算法只适用于评价经LSA-MMSE增强的面罩语音。海浪噪声环境下,PESQ适用于评价面罩语音,MBSD不适合评价面罩语音。

基于粉红噪声的语音增强算法性能评价研究

各种不同的语音增强算法都有各自的优缺点,对于现有的语音增强算法的存在,缺少系统化的性能评价,找出合理评价语音增强算法性能的方法有利于对算法进行改进。本文全面考虑基于不同原理的语音增强算法,针对粉红噪声环境,选取各类算法中经典的具有代表性的4种语音增强算法:维纳滤波法、最小均方误差法、信号子空间法及小波变换法,在此基础上运用分段信噪比与语音感知质量评价算法相结合的方案来综合评价语音增强算法在噪声消除水平、失真程度和可懂度等语音质量方面的性能指标。仿真结果表明这种新方法能较合理地评价出各种语音增强算法的综合性能,与人耳的主观感受相一致,从而更具有实用性。

TETRA与G.729语音编码算法的比较研究

为了研究TETRA中的ACELP与ITU-T G.729中CS-ACELP两种语音压缩编码算法的异同,分别就以下几个方面对这两种算法进行了比较:预处理、线性预测分析(LPC)、自适应码本的搜索和固定码本的搜索。然后在VC++6.0环境下实现了这两种算法,并对算法的仿真结果进行了对比分析。最后采用ITU-TP.862.1标准感知语音质量评价(PESQ_LQO)对两种算法合成语音的质量进行客观测评,测试结果表明,G.729合成语音的质量比TETRA合成语音的质量要好。

具有后向基音检测的8Kbit/s LD-aCELP语音编码

以降低码率为目的对G.728算法进行改进,提出了一个延迟为2.5ms的8Kbit/s的语音编码算法。算法引入了由最近的历史激励构成的自适应码书和归一化的固定码书的双码书结构。计算增益真值并量化,增益量化时对自适应码书用固定量化,固定码书用自适应量化。码书搜索时先进行后向基音检测,在基音周期T附近对自适应码书进行精细搜索。搜索64个自适应码矢、256个固定码矢和各自8个增益值获得最佳激励,每帧耗费20bit。用平均分段信噪比和感知语音质量评价(PESQ)测试,改进算法编码质量接近于G.728。

稀疏低秩模型及相位谱补偿的语音增强算法

针对现有的语音增强算法存在增强效果差、语音信号失真等问题,提出了稀疏低秩模型及改进型相位谱补偿的语音增强算法。首先,用稀疏低秩模型处理含噪语音的幅度谱,得到分离后的语音。接着,用归一化最小均方自适应滤波算法优化相位谱补偿算法的补偿因子。然后,对稀疏低秩分离后的语音进行改进型相位谱补偿处理,得到最终增强的语音。最后,对增强后的语音进行感知语音质量评价分析及频谱分析。实验结果表明,该方法能够有效地去除噪声,并且在低信噪比的情况下,可以保持语音的清晰度。

感觉加权滤波器的设计及其在AMR-WB中的应用

由于宽带语音编码低频到高频的谱动态范围加宽,频谱倾斜现象更加显著,为了解决宽带语音编码频谱倾斜问题,进一步提高宽带语音合成语音质量,该文提出了一种新的感觉加权滤波器,并将其应用到了自适应多速率宽带语音编码AMR-WB算法中,仿真实验结果表明,新设计的感觉加权滤波器不仅有效解决了宽带语音频谱倾斜问题,且使AMR-WB 9种语音编码模式的平均w-PESQ值得到了提高。

中文环境下PESQ评价语音编解码器的性能

针对中文环境下感知语音质量评价(PESQ)算法评价语音编码器的性能进行了研究;通过实验测试得到了在中文环境下感知语音质量评价算法评价语音编解码器的准确度,并对实验结果进行了详细分析;对感知语音质量评价算法进行了改进,提高了感知语音质量评价算法评价语音编解码器的准确度.

PESQ算法在4G通信网络中的应用研究

为了解决目前4G通信网络中语音质量评价问题,该研究基于PESQ算法,设计开发了语音质量评价系统。该系统主要由语音采样和语音质量评价两个部分组成,语音采样部分由具有录音功能的手机进行样本采集,语音质量评价系统则调用PESQ算法对语音样本文件给出MOS平均意见分。该系统个性化和模块化的设计特点保证它能对不同的4G网络类型进行语音质量评价。系统运行实践证明该系统能有效对4G网络通信语音质量做出客观评价,因而具有一定推广价值。