语音评价指标PESQ的函数代码python

以下是Python中计算PESQ指标的函数代码：

import subprocess

def pesq(ref, deg):
    """
    Computes Perceptual Evaluation of Speech Quality (PESQ) metric between reference and degraded speech signals.
    Reference and degraded speech signals should be in wav format with identical format and length.
    """
    pesq_exe = "/path/to/pesq.exe"  # PESQ executable file path
    args = [pesq_exe, "+16000", "+wb", ref, deg]
    output = subprocess.check_output(args)
    output = output.decode('utf-8').split("\n")[-2]
    return float(output.split("=")[-1].strip())

其中，`ref`和`deg`分别是参考语音和测试语音的wav文件路径，`pesq.exe`是计算PESQ的可执行文件路径，本例中假设PESQ可执行文件已经安装在了计算机的指定路径下。函数返回的是PESQ得分，得分越高表示语音质量越好。

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如何计算降噪后的语音评价指标PESQ的函数代码python

以下是Python中计算降噪后PESQ指标的函数代码：

import subprocess

def pesq_denoise(ref, deg, denoise):
    """
    Computes Perceptual Evaluation of Speech Quality (PESQ) metric between reference and degraded speech signals after denoising.
    Reference and degraded speech signals should be in wav format with identical format and length.
    Denoised speech signal should also be in wav format and have the same length as reference and degraded signals.
    """
    pesq_exe = "/path/to/pesq.exe"  # PESQ executable file path
    args = [pesq_exe, "+16000", "+wb", ref, deg, denoise]
    output = subprocess.check_output(args)
    output = output.decode('utf-8').split("\n")[-2]
    return float(output.split("=")[-1].strip())

其中，`ref`、`deg`和`denoise`分别是参考语音、测试语音以及降噪后的语音的wav文件路径，`pesq.exe`是计算PESQ的可执行文件路径，本例中假设PESQ可执行文件已经安装在了计算机的指定路径下。函数返回的是降噪后的PESQ得分，得分越高表示降噪效果越好。

matlab中如何按照pesq代码

在MATLAB中，PESQ（Perceptual Evaluation of Speech Quality）是一种用于评估语音质量的主观测量标准，通常用于比较实际通信系统传输的语音信号与理想参考声音的质量。MATLAB本身并没有内置的PESQ函数，但你可以通过第三方库如`audioware`或`Communications Toolbox`来实现。

以下是使用`audioware`库计算PESQ的一个示例步骤：

1. 首先，确保安装了`audioware`包。如果没有，可以在命令窗口输入 `addpath('toolbox/audioware')` 或者在安装路径下找到`audioware`文件夹并添加到搜索路径。

2. 加载需要的音频数据，假设你的参考语音是`ref_audio`，而传输后的语音是`trans_audio`：

% 加载音频文件（这里假设它们已经存在）
ref_audio = audioread('reference.wav');
trans_audio = audioread('transmitted.wav');

3. 使用`pesq`函数计算PESQ得分，它需要两个输入：参考音频样本率（采样频率）和实际信号（通常是整数型单声道音频）：

[peq_score, details] = pesq(ref_audio.Fs, ref_audio, trans_audio);

`peq_score`返回的是一个0到4.5之间的分数，分数越高表示质量越好。

注意：这个过程可能需要一些特定的音频处理预处理，例如将音频调整为相同的采样率和位深度。此外，如果你没有安装`audioware`，或者你的MATLAB版本不支持此功能，可能需要寻找其他方法或者使用其他工具如Python的`pysptk`等。