SAMI系统：语音清晰度自动测量与评估

资源摘要信息:"SAMI系统是一个用于自动测量语音清晰度的工具，其法语名为SAMI。这个系统被设计为一个盲目的无监督系统，目的是为了尽可能准确地评估生产环境下的语音清晰度和言语障碍的严重性指标。 在SAMI系统中，有一个核心文件Pase+_results.py，通过启动这个文件，可以执行一系列的实验。这些实验的结果将被记录在results文件夹中。在该文件夹下，存在三个子文件夹，分别是all、controls和files，这些子文件夹存储了使用全部功能（all）、仅使用控制功能（controls）以及仅使用处理过的文件（files）的实验结果。 SAMI系统的另一个核心文件是Pase+_results.py，它用于执行实验，并且相关的所有KL散度（Kullback-Leibler divergence）计算都在tools/pase_score.py模块中完成。 SAMI系统正在提交到ICASSP2021会议，这是一个国际上著名的信号处理与应用的会议。在该系统中使用了经过训练的模型Pase +，这个模型是使用LibriSpeech数据集训练得到的，相关的参数文件位于trained_model/PASE+_parameters.ckpt。 此外，SAMI系统还提供了HTML标签，这可能表明它在展示实验结果时使用了HTML格式，或者系统的使用界面支持HTML技术。" 知识点详细说明: 1. **自动测量语音清晰度系统（SAMI）**: - SAMI项目的目标是开发一个能够自动评估语音清晰度的系统，特别适合于生产环境以及评估言语障碍的严重性指标。 - 该系统为“盲目无监督”，意味着它不依赖于人工标注的数据进行学习，也不需要预先定义的规则来指导其操作。 2. **Pase+_results.py文件**: - 这是SAMI系统的关键组件之一，通过运行该文件来启动实验。 - 实验的目的是为了测量和分析语音清晰度的相关指标。 - 使用该文件可以生成一系列实验结果，这些结果将用于后续的分析和评估。 3. **实验结果的存储与管理**: - 实验结果存储在results文件夹中，其中包含三个子文件夹all、controls和files。 - 这些子文件夹分别对应不同的实验场景：使用所有功能（all）、仅使用控制功能（controls）和仅使用处理过的文件（files）。 4. **KL散度计算**: - KL散度用于衡量两个概率分布之间的差异，在SAMI系统中用于评估语音信号的分布特性。 - 计算KL散度的代码位于tools/pase_score.py模块中。 - 该模块是SAMI系统的一个核心组件，用于实现复杂的数据分析和处理。 5. **ICASSP2021会议**: - SAMI系统的工作正在提交至ICASSP2021会议，表明该系统可能具有一定的学术价值和创新性。 - ICASSP是国际信号处理界的重要会议，通常会吸引众多学者和专业人士参加，提交至这样的会议意味着系统的工作得到了学术界的认可。 6. **Pase +模型与LibriSpeech数据集**: - Pase +模型是一个用于语音信号处理的模型，它在LibriSpeech数据集上进行了训练。 - LibriSpeech是一个大型的英语语音数据集，广泛用于语音识别和相关领域的研究。 - 在SAMI系统中，经过训练的Pase +模型参数文件存储在trained_model/PASE+_parameters.ckpt中。 7. **HTML标签的使用**: - 虽然文档中没有提供过多细节，但提到“HTML”标签可能意味着SAMI系统的某些部分使用了HTML进行结果展示。 - 这可以是实验结果的网页展示，也可能是用户界面的部分使用了HTML技术。 以上知识点为基于提供的文件信息整理而成，详细的使用和开发SAMI系统可能需要更深入的文档和源代码研究。