介绍一下语音评价指标stoi
时间: 2023-03-03 20:35:56 浏览: 622
语音评价指标 STOI 是指短时幅度谱重叠加性相关性 (Short-Time Objective Intelligibility)。它是一种用于评估语音质量和清晰度的客观指标。它的计算基于两个语音信号之间的相似度度量,其中一个是参考语音,另一个是待评估的语音。STOI 的取值范围在 0 到 1 之间,数值越高,表示语音质量和清晰度越好。通常,当 STOI 值高于 0.75 时,被认为是高质量的语音。STOI 已被广泛用于语音增强、语音编解码等领域的研究中,是一种比较常用的语音质量评价指标。
相关问题
语音质量评估STOI代码
STOI(Short-Time Objective Intelligibility)是一种用于评估语音质量的客观指标,它可以用来衡量音频的清晰度和可懂性。以下是一份计算STOI值的Python代码示例:
```python
import soundfile as sf
import numpy as np
def stoi(clean_audio, noisy_audio, sample_rate):
"""Calculate Short-Time Objective Intelligibility (STOI)"""
clean, _ = sf.read(clean_audio)
noisy, _ = sf.read(noisy_audio)
assert clean.shape == noisy.shape, "Both audios should have the same shape"
clean = clean / np.max(np.abs(clean))
noisy = noisy / np.max(np.abs(noisy))
frame_size = int(sample_rate * 0.030) # 30ms
hop_size = int(sample_rate * 0.010) # 10ms
n_frames = int((len(clean) - frame_size) / hop_size) + 1
clean_stft = np.abs(np.array([np.fft.fft(clean[i:i+frame_size], n=frame_size) for i in range(0, len(clean)-frame_size+1, hop_size)]))
noisy_stft = np.abs(np.array([np.fft.fft(noisy[i:i+frame_size], n=frame_size) for i in range(0, len(noisy)-frame_size+1, hop_size)]))
clean_stft = clean_stft[:, :int(frame_size/2)]
noisy_stft = noisy_stft[:, :int(frame_size/2)]
eps = np.finfo(float).eps
ratio = np.divide(clean_stft, noisy_stft + eps)
log_ratio = np.log10(ratio)
log_ratio[np.isnan(log_ratio)] = 0
mean_log_ratio = np.mean(log_ratio, axis=1)
modified_mean_log_ratio = np.maximum(np.minimum(mean_log_ratio, 1), -1)
stoi_val = np.mean(np.power(10, -0.1 * (modified_mean_log_ratio - 1)), axis=0)
return stoi_val
```
使用方法如下:
```python
clean_audio = "clean.wav"
noisy_audio = "noisy.wav"
sample_rate = 16000
stoi_val = stoi(clean_audio, noisy_audio, sample_rate)
print("STOI value:", stoi_val)
```
其中,`clean_audio`和`noisy_audio`分别是干净语音和带噪语音的文件路径,`sample_rate`是采样率。计算结果以0到1之间的值表示STOI值,值越高表示语音质量越好。
语音分离常用的评价指标
语音分离常用的评价指标包括以下几个:
1. 信噪比(SNR):衡量分离后的信号与噪声之间的比例。较高的SNR值表示较好的分离效果。
2. 清晰度(Clarity):评估分离后语音的清晰程度和可理解性。通常使用听觉主观评价或客观评价指标(如PESQ)来衡量。
3. 相关系数(Correlation):衡量分离后语音与原始语音之间的相关性。相关系数越高,分离效果越好。
4. 声源定位准确性(Source Localization Accuracy):评估分离算法对不同声源的定位准确度。较高的准确性表示较好的分离效果。
5. 语音清洁度(Speech Intelligibility):评估分离后语音的可懂性和清晰度。常用的客观评价指标包括STOI(Short-Time Objective Intelligibility)和SIR(Speech Intelligibility Rating)等。
这些评价指标可以用于评估不同语音分离算法的性能,并帮助研究人员和工程师选择最适合的算法进行语音分离任务。