Part 01 評價方法

當涉及音頻質(zhì)量評價時，我們可以從主觀評價和客觀評價兩個角度展開，以全面了解音頻質(zhì)量的好壞。這兩種評價方法各自涉及不同的評估方式和應用場景，專家可以根據(jù)業(yè)務特點選取其中的一種或者多種評價方法結合的形式來評價業(yè)務音頻質(zhì)量。

主觀評價是一種直接詢問聽眾對音頻質(zhì)量的主觀感受和體驗的方法。它側(cè)重于收集用戶的真實反饋，以了解他們對音頻的好感度、滿意度和整體體驗。而客觀評價是通過一系列科學指標和算法來量化和衡量音頻信號的質(zhì)量，以提供更客觀、精確的評估結果。

除了一些評價指標外，也可以將算法與用戶體驗相結合，以實現(xiàn)更全面的音頻質(zhì)量評估。在實際應用中，我們可以采用端到端的評估方法，將整個音頻處理系統(tǒng)作為一個整體來評估整條鏈路的音頻服務質(zhì)量。

此外，我們還可以引入先進的人工智能技術，如深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡，用于音頻質(zhì)量評估。這些技術可以從大量的音頻數(shù)據(jù)中學習，并自動提取特征，進一步優(yōu)化音頻質(zhì)量評估算法。當然，這也需要對數(shù)據(jù)質(zhì)量和模型訓練進行仔細的管理，以確保評估結果的準確性和可靠性。

圖1 常見音頻評價方法

Part 02 主觀評價方法

主觀評價是一種直接詢問聽眾對音頻質(zhì)量的主觀感受和體驗的方法。通過讓被試聽眾進行打分、排序或者從預定義的類別中選擇，來獲取用戶對音頻質(zhì)量的主觀評估。

優(yōu)點：主觀評價能夠準確反映出用戶的真實感受和需求，是音頻質(zhì)量評估的最終標準。

缺點：主觀評價可能會受到個體差異和主觀偏好的影響，因此需要大量的聽眾參與才能得到可靠的結果。

兩個常用的主觀評價方法是Mean Opinion Score（MOS）和Absolute Category Rating（ACR）：

• MOS是一種常用的主觀評價方法，它要求被試聽眾對音頻質(zhì)量進行打分，通常在1到5或1到7的范圍內(nèi)。通過對多個聽眾的打分取平均，可以得到一個綜合的評估分數(shù)，這樣就能反映出整體用戶對音頻質(zhì)量的主觀感受。
• ACR是另一種常用的主觀評價方法，它要求被試聽眾從一系列預定義的類別中選擇一個最符合其聽覺體驗的類別。這樣的評估方法較MOS更簡單，適用于大規(guī)模評估，但也更具主觀性。

Part 03 客觀評價方法

RFM指標計算如如你所說一般客觀評價方法是一種通過科學指標和算法，對音頻信號進行客觀分析和衡量的評價方法。這些方法不依賴于人的主觀感受，而是通過對音頻數(shù)據(jù)進行計算和分析，從而提供相對客觀的評估結果?？陀^評價方法在音頻質(zhì)量評估和音頻處理算法優(yōu)化中扮演著重要的角色。

客觀評價一般從兩個主要維度進行考慮：有參考評價和無參考評價。這兩種評價方法在音頻質(zhì)量評估中扮演著重要的角色，并且各自具有不同的優(yōu)勢和應用場景。

- 有參考評價

有參考評價是一種通過比較處理后的音頻與原始音頻之間的差異來進行評估的方法。在這種評價方法中，我們需要同時擁有原始音頻和經(jīng)過處理后的音頻。通過對這兩個音頻信號進行對比，我們可以量化處理引起的失真程度，從而得到音頻質(zhì)量的評估結果。

優(yōu)點：有參考評價方法能夠提供較為準確的評估結果，因為它與原始音頻進行了直接比較，能夠定量地衡量失真程度。這種方法對于研究音頻處理算法的性能和效果非常有用。通過對不同處理算法的效果進行比較，我們可以選擇性能最佳的算法來優(yōu)化音頻質(zhì)量。

缺點：有參考評價方法要求擁有原始音頻，但在某些場景下，原始音頻可能難以獲取或者是保密的。因此，在這些情況下，有參考評價方法可能無法應用。

常用的有參考評價指標包括：

• SNR（Signal-to-Noise Ratio）：SNR是一種用于衡量信號與噪聲之間比率的指標。在音頻質(zhì)量評估中，SNR通常用于衡量音頻信號的純凈度和噪聲的影響。較高的SNR值表示音頻信號相對較純凈，噪聲干擾較小。
• ITU-T P.862 PESQ（Perceptual Evaluation of Speech Quality）：PESQ是一種常用的客觀評價方法，用于衡量語音通信質(zhì)量。它基于主觀評價模型，并模擬人耳聽覺特性，通過對比原始語音和處理后語音之間的差異，計算出一個評估分數(shù)，表示語音通話的質(zhì)量。
• ITU-T P.863 POLQA（Perceptual Objective Listening Quality Analysis）：POLQA是PESQ的改進版本，更適用于高清語音通話的質(zhì)量評估。它通過模擬人耳聽覺特性，對語音信號進行頻域分析，提供更準確的語音質(zhì)量評分。

圖2 ITU-T 語音質(zhì)量評價算法迭代（來源于POLQA官網(wǎng)http://www.polqa.info/）

- 無參考評價

無參考評價是一種在沒有原始音頻信息的情況下，僅根據(jù)處理后的音頻信號本身來進行評估的方法。在這種評價方法中，我們不需要原始音頻，而是使用客觀指標來對處理后的音頻質(zhì)量進行量化評估。

優(yōu)點：無參考評價方法相對簡單，不需要原始音頻，因此在某些情況下更加便捷實用。這種方法在大規(guī)模評估和快速評估時非常有用，特別是在無法獲取原始音頻的情況下。

缺點：由于無參考評價方法僅依賴于處理后的音頻信號，可能無法全面反映出音頻的真實質(zhì)量。它主要關注音頻信號的一些特定方面，而無法涵蓋用戶的主觀感受和體驗。對于復雜的音頻失真類型和處理任務，無參考評價方法可能效果不佳。

常用的無參考評價指標包括：

• P.563（ITU-T Recommendation P.563）：P.563是ITU-T推薦的用于窄帶語音通信質(zhì)量評估的客觀評價算法。它是一種無參考評估方法，也就是說它不需要原始語音信號，而是僅通過分析處理后的語音信號來預測語音通信質(zhì)量。P.563基于主觀評價模型，通過模擬人耳聽覺特性，計算語音信號的質(zhì)量得分。它使用一系列聽覺特征和相關算法，如失真度、失真感知權重等，來預測用戶對語音通信的滿意度。P.563評分范圍通常是從0到100，分數(shù)越高表示語音通話質(zhì)量越好。
• G.107（ITU-T Recommendation G.107）：G.107是ITU-T推薦的用于寬帶語音通信質(zhì)量評估的客觀評價算法。它與P.563類似，也是一種無參考評估方法，通過分析處理后的寬帶語音信號來預測語音通信質(zhì)量。G.107基于主觀評價模型，采用與P.563類似的方法，但適用于寬帶語音通信和高質(zhì)量音頻傳輸。它考慮了更多的頻帶和更高的采樣率，以適應寬帶語音的特點。

Part 04 總結與展望

除了上述介紹的一些常用音頻質(zhì)量評價方法外，機器學習在音頻質(zhì)量評價中也扮演著越來越重要的角色，它可以通過訓練模型來預測音頻質(zhì)量，減少或取代傳統(tǒng)的手工設計的客觀評價方法。如NISQA（Non-Intrusive Speech Quality Assessment）和ViSQAL（Visual and Speech Quality Assessment Laboratory）都是用于語音質(zhì)量評估的客觀評價方法，它們分別專注于非侵入式語音質(zhì)量評估和結合視覺信息的綜合評估。

音頻質(zhì)量評價在音頻服務和通信領域中發(fā)揮著不可或缺的作用，同時在服務質(zhì)量（Quality of Service，QoS）和體驗質(zhì)量（Quality of Experience，QoE）上也有重要的應用，能夠幫助提高音頻傳輸性能，提升用戶體驗。

綜上所述，音頻質(zhì)量評價是一個持續(xù)發(fā)展和不斷探索的領域。通過不斷地研究和創(chuàng)新，我們可以為用戶提供更加優(yōu)質(zhì)、逼真的音頻體驗，推動音頻技術的發(fā)展，讓音樂、語音和娛樂的世界變得更加美好！