趙凌偉

（91404部隊，河北　秦皇島　066001）

一種快速的語音干擾效果客觀評估方法

趙凌偉

（91404部隊，河北秦皇島066001）

為提高語音干擾效果客觀評估的效率，以平均單點能量比為客觀評估測度，以誤組率為主觀評價測度，以最小二乘法為主客觀擬合方法，提出一種新的方法。使用Matlab對標準語音文件疊加高斯白噪聲，模擬受噪聲干擾的語音文件，該方法的主客觀擬合程度達到89.5%。使用通信干擾設備測試數(shù)據(jù)進行驗證，正確率達到86%，計算時間不超過10s，證明對于噪聲干擾，該算法效率較高。

語音干擾效果；客觀評估；效率

1　概述

語音干擾效果主觀評價受到測試條件和測試人員主觀因素的影響，很難在現(xiàn)實環(huán)境中實時地進行，所以一般采用客觀評價方法［1］，將客觀評價結果映射為主觀評價結果。各種客觀評估方法在實際使用時，一般會有計算時間的要求。語音干擾效果的客觀評估方法一般由失真測度、主客觀擬合方法兩部分組成，二者的選擇對計算效率都有較大影響。目前，常用的客觀特征參數(shù)包括線性預測倒譜系數(shù)（LinearPrediction Cepstrum Coefficient，LPCC）、Mel頻率倒譜系數(shù)（Mel-FrequencyCepstrumCoefficient，MFCC）等［2］，當干擾不斷增強時［3］，使用最小二乘法進行主客觀擬合，計算速度較快，但相關度和方差均變差，而使用維度更高的其他測度時，雖然提高了相關度，但計算速度較慢。本文分析了低信噪比下受噪聲干擾的語音信息的特點，基于分段信噪比的思路，提出了平均單點能量比+最小二乘法的方法并進行了測試，證明該方法效率和正確率均較高。

2　受擾語音文件的主觀評價

對通信話音實施干擾，最佳的干擾樣式是正態(tài)分布噪聲［4］。為統(tǒng)計受擾語音的受擾強度與誤組率的關系，使用Matlab對標準語音文件疊加高斯白噪聲來模擬噪聲調頻干擾［5］，按相關軍標［6］要求組織有經(jīng)驗的人員使用誤組率對模擬加噪文件進行主觀評價，誤組率不小于70%時，判為干擾有效。對每一個標準語音文件使用函數(shù)z=awgn（x，ydB，'measured'）［7］加噪，y分別取-8、-9、-10、-11、-12、-13、-14、-15，結果見表1。

表1　誤組率與模擬加噪強度關系表

由表1可知，對于本次實驗所用標準語音文件，隨著y值減小，模擬加噪文件受干擾程度增大，誤組率逐漸增大，呈現(xiàn)較為明顯的線性關系，干擾有效的y值范圍應在-13和-14之間，使用各樣本平均值進行線性擬合后，得到誤組率平均值與模擬加噪程度關系為式1，計算得出干擾有效時的模擬加噪?yún)?shù)y約為-13.37，如圖1所示。

Y=0.13×X-1.041（1）

圖1　誤組率與模擬加噪強度關系

使用y=-13.37對標準語音文件再次模擬加噪、測聽并統(tǒng)計后，誤組率平均值為68%，認為此時的加噪文件已經(jīng)處于干擾有效與無效的臨界狀態(tài)，可以作為目標對象進行分析。

3　受擾語音文件的客觀評價

3.1受擾語音文件的預處理

觀察標準語音文件及加噪幅度為-13.37的受擾語音文件的時域波形圖及語譜圖，如圖2、圖3所示。

圖2　標準語音文件波形及語譜圖

圖3　加噪-13.37受擾文件波形及語譜

隨著加噪強度增大，受擾文件的波形圖已經(jīng)逐漸看不出語音的輪廓，語譜圖只能在2000Hz以下，看到部分能量比較集中的、有規(guī)律的橫紋。為降低噪聲影響，根據(jù)人耳可聽頻率范圍、掩蔽效應和實際測試結果，使用100～2000Hz的帶通濾波器對模擬加噪文件進行濾波，形成新的受擾語音文件，并對其進行分析。利用語音分析軟件Cooledit對受擾文件進行帶通濾波，如圖4所示。

圖4　Cooledit帶通濾波器參數(shù)

3.2平均單點能量比的由來

為提高計算效率，需要選擇低維度、易計算的參數(shù)作為客觀失真測度。由于信噪比計算簡單，但直接作為語音干擾效果失真度參數(shù)的主客觀一致性不是很好，考慮以此為出發(fā)點，進一步尋找更適合的參數(shù)。假設y（n）為含噪語音離散時間序列，由標準語音信號s（n）和非相關加性噪聲信號d（n）組成。y（n）可表示為：

其信噪比可表示為：

由于在受擾語音文件中難以將和區(qū)分開，一般截取一段受擾語音文件中對應標準語音文件無語音段數(shù)據(jù)來估計頻譜，然后整體使用譜減法［8］，計算語音信息功率譜，再計算信噪比，這種方法有時會出現(xiàn)負值，若置零解決，會出現(xiàn)音樂噪聲，客觀結論常常與主觀評價相反，降低算法性能。分段信噪比是計算受擾語音信號每一段語音的信噪比，然后再對各幀的信噪比求平均值［9］，這種算法將受擾語音文件進行分段計算，計算更加精細，但由于每幀語音與相鄰無語音段長度不一致，所得的短時能量［10］不盡相同，也需要進行估計處理，對計算結果有影響。為消除噪聲估計對計算結果的影響，本文從整體角度考慮，不再區(qū)分信號與噪聲，暫不考慮語音與噪聲相位對幅度［11］的影響，取受擾語音文件中單個數(shù)碼的每個采樣點能量的平均值與該數(shù)碼相鄰噪聲的每個采樣點能量的平均值進行比對，以比值作為客觀失真測度，在此將該參數(shù)命名為平均單點能量比（AverageDotEnergyRate，ADER）。其表達式為：

式中：n——該數(shù)碼語音采樣點數(shù)；

X——每個語音點幅值；

m——該段語音相鄰噪聲采樣點數(shù)；

Y——該段語音相鄰噪聲點的幅值。

3.3ADER的提取

平均單點能量比（ADER）的計算流程如圖5所示。

圖5　平均單點能量比計算過程

3.4ADER與誤組率判據(jù)的對應關系

對模擬加噪的文件進行濾波并計算ADER值。由于模擬加噪幅度不斷增加，按ADER計算方法，ADER值應隨之變小，與模擬加噪文件的誤組率變化規(guī)律相同。我們以ADER值作為橫坐標，誤組率作為縱坐標，并對ADER值與誤組率進行擬合，得到趨勢擬合曲線及相關系數(shù)，如圖6所示。

圖6ADER與誤組率的關系

圖6中二項式趨勢線表達式如式（5）所示，R2為0.895，表示此趨勢線的估計值與對應的實際數(shù)據(jù)之間的擬合程度為0.895。

由此式得到誤組率為70%時，ADER值為1.124，即當ADER大于1.124時，可判斷干擾無效，反之判斷干擾有效；當ADER大于1.4時，此曲線略有上翹，是由于個別點造成的，但可以預料，隨著測試數(shù)據(jù)的增加，信噪比更低的數(shù)據(jù)的加入，其總體趨勢必將趨于0，由于個別點造成的上翹會得到解決，主客觀擬合程度會逐漸提高；同時，計算時間保證在10s以內，沒有較大波動，滿足一般使用要求。

3.5測試驗證

為驗證ADER對真實實驗數(shù)據(jù)是否適用，使用誤組率對實際干擾設備在噪聲調頻干擾下的多組通信數(shù)據(jù)進行主觀評定，選擇100組數(shù)據(jù)，其中50組干擾有效，50組干擾無效，判斷結果中86%正確，錯誤的有14個文件，結果見表2。

表2　測試數(shù)據(jù)

4　結論

針對話音通信時的噪聲調頻干擾，在信噪比較低時，使用基于分段信噪比引申參考文獻：

出的平均單點能量比對干擾效果進行客觀評估，其主客觀一致性較好，計算時間較短，整體效率較高。

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