NIQE算法的代码已实现。该算法用于评估音频信号的客观质量。它的核心在于通过计算音频信号与一个参考信号之间的差异来评估质量，从而实现对音频质量的客观评价。-ITADN社区

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本资源提供基于PESQ算法的语音质量客观评估方法及其MATLAB实现代码，适用于研究和开发中的音频处理与通信领域。【语音评价】该压缩包文件主要涉及的是语音处理领域中的一个重要技术——PESQ（Perceptual Evaluation of Speech Quality），这是一种用于评估语音质量的客观方法。它基于人类听觉系统的模型，能够模拟人耳对语音质量的感知，广泛应用于语音编码、通信系统、音频处理等领域。 PESQ是ITU-T制定的标准G.107，其全称为“主观质量评估的听觉模型”，在继MOS（Mean Opinion Score）之后提供了一种更为精确的客观评估方法。在语音通信中，由于各种原因如编码、压缩、噪声抑制等，原始语音信号会受到不同程度的失真。PESQ的目标就是量化这些失真，并给出一个与主观感受相接近的客观评分。该压缩包包含实现PESQ算法的Matlab源码，这对研究者和开发者来说非常有价值。通过理解并运行这些源码，可以深入了解PESQ的工作原理，并将其集成到自己的语音处理项目中进行自动评估。 PESQ的基本工作流程如下： 1. **预处理**：对输入的参考语音和被测语音进行预处理，包括去除静音段、调整采样率、划分成固定长度的帧等。 2. **声学特征提取**：然后，从每帧语音中提取相应的声学特征，如频谱、过零率、短时能量等。 3. **失真度计算**：计算参考语音和被测语音之间的失真程度，可以是时域中的均方差或频域的谱失真等。 4. **听觉模型应用**：将上述算出的失真转化为在人耳感知空间内的表现形式，并考虑不同频率点对人耳敏感度的影响。 5. **相似性评估**：利用所构建的听觉模型来计算两者之间的相似程度，得出每帧的具体PESQ得分。 6. **整合评分**：将所有帧的得分综合起来，通过某种统计方法（如平均值）得到整个语音片段的整体PESQ分数。 Matlab源码通常会包括以下主要部分： - 用于实现声音信号预处理操作的函数； - 提取参考和被测音频声学特征的相关代码； - 计算两路语音失真程度的功能模块； - 模拟人耳对各种频率敏感度差异的应用程序接口(API)。 - 整合所有信息并输出最终PESQ得分的评分函数。掌握PESQ技术不仅可以帮助你评估不同语音处理算法的效果，还能提升你在音频工程、语音通信及机器学习等领域的专业技能。通过分析和修改源码，尝试定制化应用PESQ以适应特定应用场景的需求是可能的。因此，该工具及其Matlab实现是一个非常宝贵的资源，对深入理解语音质量评价具有重要意义。

基于PESQ的主观语音质量评价算法

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本文提出了一种基于PESQ指标的改进算法，用于提升对数字通信中语音信号的质量进行客观评估与主观感知一致性分析的能力。 PESQ（Perceptual Evaluation of Speech Quality）是一种主观语音质量评估方法。ITU-T P.862建议书提供了用于评价客观MOS值的方案。

评估音频质量：计算PESQ值和MOS评分

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本文章介绍如何通过计算PESQ（Perceptual Evaluation of Speech Quality）值来评估音频通信的质量，并进一步转化成更直观的MOS（Mean Opinion Score）评分，帮助理解语音信号在传输过程中的损失与失真。计算音频PESQ值并得出MOS分值可以在Windows命令行直接运行。该过程简单易用，评分范围为1至5分，其中1分为最差，5分为最优。我经常使用这种方法，并且可以保证其可用性。

基于Matlab的PEAQ算法代码：用于音频质量感知评估

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本项目提供了一套基于MATLAB实现的PEAQ（Perceptual Evaluation of Audio Quality）算法代码，专门用于量化和分析数字音频的质量感知效果。通过该工具，研究人员及工程师能够高效地进行音频处理与优化测试，确保最终产品达到高质量标准。此存储库包含音频质量感知评估算法的Matlab版本。想法是将该算法独立出来并更新代码，以便其能在较新版本的Matlab中运行。我并没有维护这些代码，而是按原样提供了它们！最初的实现是由Peter Kabal在2002年完成的。

PESQ音频质量评估软件

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PESQ（Perceptual Evaluation of Speech Quality）是一款用于客观测量语音通信系统中语音质量的专业软件工具。它通过分析音频信号来模拟人类听觉感知，为开发和维护高质量语音服务提供关键数据支持。源代码可以编译生成.exe文件，直接工程调用即可，并附有简单教程。

语音分割与语音质量客观评估工具(MOS_PESQ)

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语音分割与语音质量客观评估工具（MOS_PESQ）是一款用于评估语音通信中音质的专业软件，通过算法分析生成清晰度和可懂度评分，是电信及音频处理领域的重要测试手段。该项目是一个工具，用于获取语音的MOS（PESQ）评分。PESQ测量方法如下：使用PESQ客观度量的方法是这样的：[pesq_mos]=pesq(cleanfile.wav,enhanced.wav)，其中cleanfile.wav包含原始清晰的语音文件，而enhanced.wav则包含经过处理后的音频文件。示例：在MATLAB中运行提供的示例文件中的PESQ度量方法，请输入以下命令： >> pesq(sp09.wav, enhanced_logmmse.wav) ans = 2.2557 源代码的实现可以从相关书籍附带的CD-ROM获取。该书为：Loizou, P. (2007) Speech enhancement: Theory and Practice, CRC Press。复合度量：使用方法如下：[Csig,Cbak,Covl]=composite(cleanfile.wav,enhanced.wav)，其中，Csig是预测语音失真的评分；Cbak 是背景噪声的预测评级； Covl则是整体质量的预期评价。可以运行ZIP文件中包含的例子，在MATLAB里输入以下命令： >> [c,b,o] = composite(sp09.wav, enhanced_logmmse.wav) LLR= 0.681368 SNRseg= 3.991727 WSS=49.671978 PESQ=2.255732 c = 3.3050 b = 2.6160 o = 2.7133 其中，sp09.wav是原始文件，而enhanced_logmmse.wav则是经过处理的音频。整体质量预测评分为2.7133；背景噪声为2.61；语音失真则为3.305。操作步骤： >> ./matlab-PESQ/readme.txt 注意事项：每次执行tongji.m计算PESQ_MOS得分并通过excel/txt输出至指定路径时，请记得修改Excel中输出列的位置，例如cellnames2=[B, num2str(k+1), : B, num2str(k+1)]，指定写入B列。下次执行则改为C列，并以此类推；其中ref_8k.wav为8KHz采样测试序列， ref.wav为16KHz的参考文件，而ref_3s.wav只是为了方便测试，在ref.wav语音前加了3秒静音。

音频质量的感知评估- 开源

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音频质量的感知评估-开源项目致力于开发和维护一套开放、透明的标准与工具，用于客观评价音频的质量及用户体验，促进技术交流与创新。该项目是ITU-R.BS.1387建议书的免费软件实现，该建议书描述了感知音频质量评估（PEAQ）的算法。

图像质量的客观评估方法.docx

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本文探讨了用于评价图像质量的各种客观方法，旨在提供一种准确、可量化的途径来分析和比较不同图像处理技术的效果。图像质量的客观评价涉及通过特定算法及模型评估图片的质量。依据参考标准的不同,该过程主要分为全参考、部分参考以及无参考三大类。在全参考的情况下,会选取一个理想的参照图与待测图进行对比，以分析其失真程度并得出评分。这类方法通常基于像素统计学、信息论和结构信息三个方面构建模型。其中，峰值信噪比（PSNR）及均方误差（MSE）是两种主要的全参考评价方式，它们通过计算两幅图像之间像素值差异来评定质量好坏；而另一类如视觉信息保真度(VIF)与信息保真度准则(IFC)，则是基于互信息量进行评估。此外,结构相似性(SSIM)也是一项重要的指标，它根据图像间像素的相关性对图片的质量做出评价。部分参考的评估方式则利用理想图的部分特征来对比待测图并得出结论；无参考的方法完全独立于参照图的存在，通常依赖统计特性如均值、标准差等参数进行质量评定。综上所述,选择恰当的图像质量测评方法对于提升图片处理和压缩效果至关重要。

NIQE的图像质量评估计算方法

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本文介绍了NIQE（Natural Image Quality Evaluator）这一先进的图像质量客观评价算法。该方法基于自然场景统计，能够准确量化图像退化程度，广泛应用于图像处理与通信领域。在评价图像质量的过程中，过去常用的标准主要依赖于PSNR（峰值信噪比）和SSIM（结构相似性指数）这些指标。然而，在超分辨率和其他低层视觉任务中，这类标准往往不能准确反映人眼的感知体验。因此，NIQE（自然图象质量评估器）应运而生。作为一种客观评价方式，NIQE通过提取自然界图像中的特征来对测试图片进行评估，并将这些特征拟合成多元高斯模型。这个模型实际上是在衡量一张待测图像与一组正常自然图像中所提取的特征在多元分布上的差异程度。

图像质量提升的客观评估方法

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本研究提出了一种用于评价图像质量改善效果的新方法，旨在为图像处理技术的发展提供有效的评估标准。通过量化分析，该方法能够准确反映视觉感知的变化，适用于各种图像增强算法的效果检验与比较。图像信息熵在用于评估图像增强的客观质量时效果良好，可以放心使用。

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NIQE算法的代码已实现。 该算法用于评估音频信号的客观质量。 它的核心在于通过计算音频信号与一个参考信号之间的差异来评估质量，从而实现对音频质量的客观评价。

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NIQE算法的代码已实现。该算法用于评估音频信号的客观质量。它的核心在于通过计算音频信号与一个参考信号之间的差异来评估质量，从而实现对音频质量的客观评价。