基于MNB2算法的語音編解碼器客觀評估平臺研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)在通信領(lǐng)域的高速發(fā)展,語音編解碼器也大量涌現(xiàn).為了測試這些語音編解碼器的質(zhì)量,研究人員建立了許多主觀評估方法進(jìn)行全方位的測試.雖然,主觀評估具有符合人對語音質(zhì)量的真實(shí)感覺的優(yōu)點(diǎn),它也有耗費(fèi)大量時間、人力資源、金錢,且靈活性不夠,重復(fù)性和穩(wěn)定性較差,受個體的主觀因素影響大的缺點(diǎn).因此,需要一種客觀評估方法克服主觀評估的缺陷.通過對語音質(zhì)量客觀評估的研究,可以極大推動語音識別、語音編碼、說話人情緒分析、語音增強(qiáng)、語音安全技術(shù)等相

2、關(guān)學(xué)科和領(lǐng)域的發(fā)展.本文首先全面總結(jié)了各種主觀、客觀評估方法,并比較了各種客觀評估方法的優(yōu)勢,展望了客觀評估方法的發(fā)展方向.本文研究了當(dāng)前世界最先進(jìn)的基于輸入/輸出的客觀評估算法——MNB2算法.該算法綜合了可察覺和可辨別兩種模型,改變了以前客觀評估算法模型的單一性.本文深入研究了該算法的心理聲學(xué)原理,以及針對通信頻帶的語音編解碼器的評估算法構(gòu)造,并對該算法進(jìn)行了MATLAB算法仿真研究和全方位的實(shí)驗(yàn).為了研究該算法對不同語音編解碼器進(jìn)

3、行客觀評估的準(zhǔn)確程度;算法對不同語種的適應(yīng)性;對背景噪聲的適應(yīng)性.實(shí)驗(yàn)當(dāng)中對超過1500個總長約16,000秒的語音片段進(jìn)行了5000多次處理,獲得了約4000多個數(shù)據(jù).結(jié)果表明,算法有很強(qiáng)適應(yīng)性,實(shí)用性強(qiáng),完全可以作為新型編碼器質(zhì)量評估的重要參考指標(biāo).在實(shí)驗(yàn)研究的基礎(chǔ)上,對該算法模型進(jìn)行了簡化,并對簡化模型進(jìn)行了與完整模型同等的高強(qiáng)度測試,結(jié)果表明使用簡化模型進(jìn)行評估的結(jié)果與完整模型評估的結(jié)果保持了很好的一致性,簡化模型可以節(jié)省一定算