音频质量检测模型中标准数据集的构建方法

无闲

点击上方"蓝字"关注我们!背景音频质量检测模型训练中，纯净高质量的音频数据集比较好获得，但是损伤音频的数据集比较少，而且损伤音频的质量得分也很难评估。我们采用了一种只依靠纯净高质量的语音数据集来制作低质量音频并打分的方法。在语音质量评估中，有很多主观和客观的评价方法。主观的评价方法就是人通过听觉感受来评价音频质量的好坏，并进行打分，常用的评分标准是MOS(Mean Opinion Score)。MOS是国际电信联盟（ITU）在语音质量的主观评价方法ITU-T P.800标准里提出的，该标准是对电话传输系统中声音质量主观评价的概述，其本质就是MOS方法。同时给出语音质量主观评价的普遍方法和普遍测试环境，其他所有测试都遵循该建议，特别是测试环境（在所有的主观评价方法中基本相同）。为完成MOS评价得分，需要大量评测人员对音频质量进行打分，分值范围为1-5分，分数越高表示音频质量越好。一般情况下MOS值大于4的被认为是质量比较好的语音，小于3的则被认为语音质量不合格。客观的语音质量评估方法即通过算法来评估语音质量，主要有2类，有参考和无参考的语音质量评估方法。两者的主要区别在于是否需要标准音频参考。有参考的除了待评估的音频，还需要一个对应的高质量无损伤的音频作为参考，代表算法如PESQ（Perceptual evaluation of speech quality）；而无参考的评估方法直接对待评估音频进行打分，代表算法如P.563。我们的方法采用了PESQ算法。PESQ算法需要带噪声的衰减信号和一个原始的参考信号。首先，将两个信号通过电平调整到标准听觉电平，再利用输入滤波器模拟标准电话听筒进行滤波。然后将两个信号在时间上进行对准，并通过听觉变换，变换包括线性滤波和增益变化的补偿和均衡。之后，根据两个听觉变换后的信号之间的谱失真测度间的差值，分析提取两个退化参数, 综合时域和频域特性得到评估值。最后，将这个评估值映射到MOS值范围，即得到PESQ分数。PESQ值在-0.5-4.5之间，同样分值越高，语音质量越好。PESQ算法流程图我们的方法是使用ST-CMDS作为中文纯净语音数据集，并从100种噪声中随机挑选，以不同信噪比(SNR)的形式加入到纯净语音数据的随机位置上，这种噪音添加方法可以有效地模拟真实场景中的噪声，最后计算PESQ指标作为每一份音频数据的GroundTruth，步骤如下：1. 随机选择加入噪声的起始与结束段落2. 根据指定的信噪比计算加入噪声的强度值3. 在计算好的段落内加入随机选择的噪声种类4. 计算PESQ分数技术实现1. 随机选择加入噪声的起始与结束段落准备高质量的音频数据和噪声数据，将噪声随机一段数据插入到高质量的音频数据中。random_sample函数中，比较高质量的音频数据和噪声数据的长度，选取较小的长度范围，生成随机片段。defrandom_sample(n1,n2):ifn1