matlab计算PESQ

时间: 2023-11-02 21:57:22 浏览: 157
在Matlab中计算PESQ需要使用专门的工具箱,可以通过以下步骤实现: 1. 下载并安装PESQ工具箱,可以从官网http://www.itu.int/rec/T-REC-P.862下载。 2. 准备好要测试的两个音频文件,一个是参考音频文件,另一个是测试音频文件。 3. 打开Matlab,使用以下代码计算PESQ得分: ```matlab % 加载PESQ工具箱 addpath('PESQ'); % 参考音频文件路径 refFile = 'ref.wav'; % 测试音频文件路径 testFile = 'test.wav'; % 计算PESQ得分 pesqScore = pesq(refFile, testFile); % 输出得分 fprintf('PESQ Score: %f\n', pesqScore); ``` 其中,`ref.wav`为参考音频文件,`test.wav`为测试音频文件,`pesqScore`为计算得到的PESQ得分。 需要注意的是,PESQ工具箱只能计算16位PCM格式的音频文件,如果音频文件格式不符合要求,需要先进行格式转换。
相关问题

没有PESQ库时,如何用MATLAB计算PESQ代码

如果没有PESQ库,可以使用MATLAB计算PESQ。以下是实现PESQ评估算法的MATLAB代码: ```matlab function [pesq_mos, pesq_seg] = pesq(ref, deg, fs) % Check inputs if nargin < 3 fs = 16000; end if nargin < 2 error('Not enough input arguments'); end if length(ref) ~= length(deg) error('Input signals must be of equal length'); end % Load filter coefficients load('pesq_filter.mat'); % High-pass filter deg_hp = filter(b_hp, a_hp, deg); % Remove silence [r_beg, r_end] = find_voiced(ref, fs); [d_beg, d_end] = find_voiced(deg_hp, fs); r_sig = ref(r_beg:r_end); d_sig = deg_hp(d_beg:d_end); % Find maximum length sig_len = min(length(r_sig), length(d_sig)); % Filter signals r_sig = filter(b_lpf, a_lpf, r_sig(1:sig_len)); d_sig = filter(b_lpf, a_lpf, d_sig(1:sig_len)); % Resample signals r_sig = resample(r_sig, 8000, fs); d_sig = resample(d_sig, 8000, fs); % Calculate PESQ [pesq_mos, pesq_seg] = pesq_mex(r_sig, d_sig); end function [beg, endd] = find_voiced(sig, fs) % Set parameters win_len = 240; win_shift = 80; sil_thresh = 30; min_voiced = 0.1; % Calculate energy sig_pow = sig.^2; sig_pow_filt = filter(ones(1, win_len)/win_len, 1, sig_pow); % Normalize sig_pow_filt = sig_pow_filt/max(sig_pow_filt); % Find voiced segments beg = []; endd = []; num_voiced = 0; for n = 1:win_shift:length(sig)-win_len if sig_pow_filt(n+win_len/2) > min_voiced && ... mean(sig_pow_filt(n:n+win_len-1)) > sil_thresh if isempty(beg) beg = n; end else if ~isempty(beg) endd = [endd n-1]; num_voiced = num_voiced + 1; beg = []; end end end if ~isempty(beg) endd = [endd length(sig)]; num_voiced = num_voiced + 1; end % Remove segments that are too short min_len = fs*0.05; len_voiced = endd-beg+1; too_short = len_voiced < min_len; beg(too_short) = []; endd(too_short) = []; end ``` 需要注意的是,该代码使用了一个名为`pesq_filter.mat`的文件,保存了PESQ算法所需的滤波器系数。这个文件可以从网络上下载,或者自己生成。另外,该代码还使用了一个名为`pesq_mex.mexa64`的文件,这个文件是PESQ算法的C实现,需要编译得到。

matlab关于pesq

MATLAB是一种高级计算机语言和开发环境,广泛用于科学计算、数据可视化、算法开发和数值分析等领域。在MATLAB中,我们可以通过编写代码来实现各种功能,包括音频信号处理和质量评估。 PESQ(Perceptual Evaluation of Speech Quality),即语音质量的感知评估,是一种用于评估语音质量的客观测量方法。MATLAB提供了与PESQ相关的工具箱,使我们能够在MATLAB环境中进行PESQ相关的计算和分析。 MATLAB中的PESQ工具箱提供了一些函数和工具,可以根据PESQ算法对音频信号进行质量评估。我们可以用MATLAB读取输入音频和参考音频文件,并使用PESQ算法对它们进行比较,以获得音质评分。该评分表示了输入音频相对于参考音频的质量差异。 在MATLAB中,我们可以使用pesq函数来完成PESQ算法的实际计算。pesq函数需要输入两个音频文件的路径,即输入音频和参考音频,并返回一个PESQ得分,该得分表示了输入音频相对于参考音频的语音质量。得分越高,表示音频质量越好。 除了计算PESQ得分外,MATLAB还提供了其他函数和工具,可以用于预处理音频信号、可视化PESQ结果等。这些功能可以帮助我们更全面地了解音频质量,并在需要时进行进一步的分析和处理。 总之,MATLAB提供了丰富的工具和函数,可以在语音质量评估中使用PESQ算法。通过使用MATLAB中的PESQ工具箱,我们可以准确地计算和评估音频信号的质量,从而提高语音相关研究和应用的效果。

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