matlab计算PESQ

PESQ（Perceptual Evaluation of Speech Quality）是一种用于评估语音质量的客观测量方法。Matlab可以用来计算PESQ分数，具体步骤如下：

1. 下载PESQ算法源代码和语音文件（包括原始语音和经过处理的语音）。
2. 将源代码编译成Matlab可执行文件或者MEX文件。
3. 在Matlab中调用编译好的PESQ函数，输入两个语音文件的路径和参数值。
4. 根据PESQ算法，计算出两个语音文件的语音质量得分。

以下是示例代码：

% 调用PESQ函数计算语音质量得分
[score, rating] = pesq('original.wav', 'processed.wav');

% 输出语音质量得分
disp(['PESQ score: ', num2str(score)]);

注意，在计算PESQ分数时，需要注意参数设置和语音文件的采样率、位深度等参数匹配。另外，PESQ算法只适用于评估窄带语音质量，对宽带语音的评估效果有限。

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：

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。