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语音的质量评价方法信噪比(Signal-to-NoiseRatio,SNR)SNR一直是衡量针对宽带噪声失真的语音增强算的常规方法。但要计算信噪比必需知道纯净语音信号，但在实际应用中这是不可能的。因此，SNR主要用于纯净语音信号和噪声信号都是己知的算法的仿真中。信噪比计算整个时间轴上的语音信号与噪声信号的平均功率之比。分段信噪比(SegmentSignal-to-NoiseRatio，SegSNR)由于语音信号是一种缓慢变化的短时平稳信号，因而在不同时间段上的信噪比也应不一样。为了改善上面的问题，可以采用分段信噪比。PESQ(PerceptualEvaluationofSpeechQuality)2001年2月，ITU-T推出了P.862标准《窄带电话网络端到端语音质量和话音编解码器质量的客观评价方法》,推荐使用语音质量感知评价PESQ算法，该建议是基于输入-输出方式的典型算法，效果良好。PESQ算法需要带噪的衰减信号和一个原始的参考信号。开始时将两个待比较的语音信号经过电平调整、输入滤波器滤波、时间对准和补偿、听觉变换之后，分别提取两路信号的参数，综合其时频特性，得到PESQ分数，最终将这个分数映射到主观平均意见分(MOS)。PESQ得分范围在-0.5—4.5之间。得分越高表示语音质量越好。对数似然比测度(LogLikelihoodRatioMeasure,LLR)坂仓距离测度是通过语音信号的线性预测分析来实现的。ISD基于两组线性预测参数(分别从原纯净语音和处理过的语音的同步帧得到)之间的差异。LLR可以看成一种坂仓距离(ItakuraDistance,IS)，但IS距离需要考虑模型增益。而LLR不考虑模型增益引起的幅度位移，更重视整体谱包络的相似度。对数谱距离(logspectraldistance，LSD)对数谱距离的定义

可短时客观可懂(Short-TimeObjectiveIntelligibility,STOI)0-1范围，值越大，可懂度越高加权谱倾斜测度(WeightedSpectralSlope,WSS)WSS值越小说明扭曲越少，越小越好，范围:>erfo"iranceintermsofmeansegmentalSNR,PbSQ,andWSSmeasuresasafunctionofirpitSNR(dB)forwHtegaussiannoiseofroisyspeechsigraLthespeechsignalenhancedbylhegamma-basedMMS：-estimatortneperceptualWienertitering,anditneproposedestimator.T'g卜vbIue名ofthm占EgmmntBl醫NR日ncP三名Quridbw€「WS^measuresindicatebcL:erpc^ormances.0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20SNR(dB)0-91

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