清晰度指数估算：语音清晰度的MATLAB实现

简介：
本研究探讨了通过MATLAB软件对语音信号进行处理以评估和预测其清晰度的方法，并实现了清晰度指数的量化计算。 估计清晰度指数可以通过几种不同的方法进行：french 方法基于 French Steinbergs Method（1949），默认使用 kryter 方法源自 Kryter 的研究（1962）。此外，还有 dot_nonsense_syl 方法来自 Mueller 和 Killion（1990）用于根据人类纯音阈值测量 AI。另一种方法是 Pavlovic 在 1991 年提出的方法。 这些函数的共同之处在于它们都返回 A 值，即估计的关节指数。A 的取值范围从 0 到 1，其中 0 表示完全不可懂（可懂度为 0%），而 1 表示完全可懂（可懂度为 100%）。 这里提供两个例子来帮助理解这些方法的应用和结果。