《表1 两种噪声抑制算法在不同信噪比多种噪声种类下的PESQ得分》

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《WebRTC中一种基于DNN的噪声抑制算法的研究》

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对于语音质量的评价，主要分为主观语音质量评价方法与客观语音质量评价方法。主观的语音质量评价容易受到主观因素影响。PESQ（Perceptual evaluation of speech quality）是一种常见的客观语音质量评价方法[8]，本文中的算法性能测试就采用这种方法进行。根据心理声学的研究结果，人的听觉系统具有非线性响应、频率选择性、掩蔽效应等特点。而PESQ就是根据这种心理声学特征构造出的评估方法。PESQ方法是由ITU在2001年于P.862中提出的语音质量客观评价标准。其主要思想是:首先将信号和经过语音处理的信号进行归一化处理，并进行滤波，时域均衡，然后进行听觉模型的转换；其次使用输入信号和经过语音处理的信号计算失真参数；最后在时域和频域使用失真参数计算PESQ得分。实验表明，PESQ得分越高，则语音质量越好。PESQ将语音信号的数学统计特性如幅度、相位等与人类听觉感知特性联系通过数学模型加以描述，因此比较客观，对通信延时和环境噪声等有很好的评估效果。作为客观语音质量评价方法的一种，需考虑客观评价得分与人类主观感受的适应性，而PESQ是目前与MOS主观评分标准最匹配的客观评价标准，相关度达0.91。两种噪声抑制方法在不同信噪比下的PESQ得分如表1所示，表中NS指WebRTC的噪声抑制算法，DNN指本文中提出的基于DNN噪声抑制算法。