python计算两个.wav音频文件的pesq

要计算两个.wav音频文件的PESQ(PERCEPTUAL EVALUATION OF SPEECH QUALITY，语音质量感知评价)分数，需要使用PESQ算法。这里提供一个Python库py-pesq，它提供了一个简单的接口来计算PESQ分数。

首先，需要安装py-pesq库。可以使用pip命令来安装：

pip install pesq

然后，可以使用以下代码来计算两个.wav音频文件的PESQ分数：

import pesq

# 读取两个wav音频文件
ref_file = 'reference.wav'
deg_file = 'degraded.wav'

# 计算PESQ分数
score = pesq.pesq(ref_file, deg_file, 'wb')

print('PESQ score:', score)

其中，ref_file是参考音频文件的路径，deg_file是待评估音频文件的路径，'wb'是音频文件的采样率，具体的采样率可以查看音频文件的属性来确定。

需要注意的是，PESQ算法是针对语音质量评估而设计的，对于非语音信号，如音乐、噪声等，其评分结果可能不准确。

相关问题

python计算两个.wav音频文件的pesq分数

要计算两个.wav音频文件的PESQ分数，可以使用PESQ算法库。以下是一个使用PESQ算法库计算PESQ分数的Python示例代码：

import pesq

# 读取两个音频文件
ref_audio, sr_ref = pesq.wavread('reference_audio.wav')
deg_audio, sr_deg = pesq.wavread('degraded_audio.wav')

# 计算PESQ分数
pesq_score = pesq.pesq(sr_ref, ref_audio, deg_audio, 'wb')

print('PESQ score:', pesq_score)

其中，`reference_audio.wav`是参考音频文件，`degraded_audio.wav`是待评估音频文件，`sr_ref`和`sr_deg`分别是两个音频文件的采样率。计算出来的PESQ分数越高，表示两个音频文件的音质越相似。

PESQ怎么测试出音频延时

PESQ是一种用于评估语音质量的算法，可以用于测量语音信号的失真和延迟。在使用PESQ进行延迟测试时，需要进行如下步骤：

1. 获取原始音频文件和延迟音频文件，这两个文件应该是同一段音频，其中延迟音频文件应该经过了一定的延迟处理。

2. 使用PESQ算法对原始音频文件和延迟音频文件进行评分，可以得到一个PESQ得分。PESQ得分越高，表示音频的质量越好，延迟也越小。

3. 比较原始音频文件和延迟音频文件的PESQ得分，可以计算出延迟时间。

具体的实现可以使用PESQ的Python包，示例代码如下：

from pesq import pesq

# 原始音频文件路径
reference_file = 'reference.wav'
# 延迟音频文件路径
test_file = 'test.wav'

# 计算PESQ得分
pesq_score = pesq(reference_file, test_file, 'wb')
print('PESQ score:', pesq_score)

# 计算延迟时间（假设音频采样率为16kHz）
delay = (1 - pesq_score) * 16000 / 2
print('Audio delay:', delay, 's')

其中，`pesq()`函数用于计算PESQ得分，参数为原始音频文件路径、延迟音频文件路径和音频编码格式（如'wb'表示宽带编码）。计算延迟时间的公式是`(1 - PESQ得分) * 采样率 / 2`，其中采样率是音频的采样率，一般为16kHz或48kHz。