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语言清晰度客观评价方法——对IEC 60268-16(4.0版,2011.6)规范的解读祝培生;莫方朔;路晓东;胡沈健【摘要】语言清晰度(或可懂度)是音质评价的重要指标.但语言清晰度客观评价定义复杂,修正系数众多,测量结果也容易产生误差,因此一直没有得到有效推广.结合最新发布的IEC 60268 - 16(4.0版,2011.6)规范,介绍其推荐的语言清晰度客观评价方法即语言传输指数STI以及其他几种常见的客观评价方法,并对他们的适用条件加以说明.【期刊名称】《电声技术》【年(卷),期】2012(036)005【总页数】6页(P40-45)【关键词】语言清晰度;客观评价方法;语言传输指数【作者】祝培生;莫方朔;路晓东;胡沈健【作者单位】大连理工大学建筑与艺术学院,辽宁大连116023;同济大学声学研究所,上海200092;大连理工大学建筑与艺术学院,辽宁大连116023;大连理工大学建筑与艺术学院,辽宁大连116023【正文语种】中文【中图分类】TU112.11 引言语言清晰度(或可懂度)是音质评价的重要指标，可以用来评价厅堂或扩声系统的声音传输质量。
对语言清晰度的评价，主要包括主观评价和客观评价。
主观评价是利用发音人和听音人组成的队伍，以一定的发话语言声级和语速，在现场测听并记录由发音人按实验字表发出的字，然后加以统计分析得到语言清晰度得分。
这种方法不需要太多实验设备，能够较准确反映出语言的传输质量，但需要较多的人力物力，同时受发音人、测试队伍个人条件的影响，测试结果存在一定的不确定性。
客观评价是依据对一些物理量的测量，然后将数据加以分析得到语言清晰度参量。
对语言清晰度进行客观评价的尝试从二十世纪二三十年代就开始了，随后在四五十年代提出了第一个客观评价参量:清晰度指数 AI［1］(Articulation Index，近年来发展成 SII［2］，Speech Intelligibility Index)，到二十世纪七十年代，又提出了语言传输指数STI［3］(Speech Transmission Index) 和辅音损失比%ALcons［4］(Articulation Loss of Consonants)。
语音清晰计算公式
语音清晰计算公式是指通过对语音信号进行数字信号处理，计算出语音信号的清晰度的数值化表达方式。
一般而言，语音清晰度计算公式需要考虑以下因素：
1. 语音信噪比（SNR）：信噪比是指语音信号与噪声信号的比值，是衡量语音信号清晰度的重要指标之一。
计算公式为：SNR = 10 * log10(语音信号功率 / 噪声信号功率)。
2. 语音功率谱（PSD）：功率谱是指语音信号在不同频率下的功率分布情况，可以反映语音信号的特征。
计算公式为：PSD = 20 * log10(语音信号功率 / 噪声功率)。
3. 语音熵（ENT）：熵是信息学中的概念，用于衡量信息的不确定度。
在语音信号中，熵可以用来反映语音信号的复杂度和信息含量。
计算公式为：ENT = -∑ Pi * log2(Pi)，其中Pi表示语音信号中第i个元素的概率值。
综合考虑以上因素，可以得到综合语音清晰度计算公式：清晰度= SNR * PSD / ENT。
这个公式能够全面地反映语音信号的清晰度，对于语音信号处理和评估具有重要意义。
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语音合成是语音识别中的一项重要应用，其质量评估与优化对于提高语音交互系统的整体性能具有重要意义。
下面将分别介绍语音合成质量评估与优化的方法、当前面临的挑战以及未来的研究方向。
一、语音合成质量评估1. 评价指标语音合成质量的评估通常采用以下几种评价指标：（1）清晰度指数（Clarity Index，CI）：用于衡量语音的清晰度，数值越高，说明语音质量越好。
（2）自然度指数（Naturalness Index，NI）：用于衡量语音的自然程度，数值越高，说明语音越接近人类发音。
（3）信噪比（Signal-to-Noise Ratio，SNR）：用于衡量语音信号的质量，数值越高，说明语音信号的纯净度越高。
2. 评估方法常见的语音合成质量评估方法包括主观评估和客观评估。
主观评估是通过人类听觉对语音质量进行评分，但评估结果易受评估人员的主观因素影响。
客观评估则是通过分析语音信号的特征来进行评估，如使用声学模型对语音信号进行建模，再利用机器学习算法对模型输出进行评分。
二、语音合成优化1. 技术手段为了提高语音合成质量，可以采用以下技术手段：（1）使用高质量的语音数据集进行训练，提高声学模型的性能。
（2）采用先进的信号处理技术，如噪声抑制、回声消除等，提高语音信号的纯净度。
（3）利用深度学习技术，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等，提高声学模型的自适应学习能力。
2. 优化策略在优化过程中，可以采用以下策略：（1）针对不同的应用场景，选择合适的声学模型和优化算法，以提高语音合成的性能。
（2）采用多模态数据集进行训练，提高声学模型的泛化能力。
（3）对语音合成结果进行反馈，不断优化声学模型和语言模型，提高语音合成的自然度和清晰度。
三、挑战与未来研究方向当前，语音合成质量评估与优化仍面临一些挑战，如评估标准的制定、多语言场景下的适应性、情感表达的准确性等。
未来研究方向包括：1. 开发更加客观、准确的评估方法，以减少主观因素的影响。
听力言语识别率标准English Answer:The Speech Intelligibility Index (SII), also known as the Speech Transmission Index (STI), is a measure of the intelligibility of speech signals transmitted over a communication channel. It is a dimensionless number between 0 and 1, with 0 representing completely unintelligible speech and 1 representing perfect intelligibility.The SII is calculated by measuring the level of speech signal relative to the level of background noise in the communication channel. The higher the SII, the more intelligible the speech signal is.The SII is used to assess the quality of communication systems, such as telephone networks, hearing aids, and speech recognition systems. It can also be used to evaluate the effectiveness of noise reduction techniques.The SII is a valuable tool for improving the quality of speech communication. By understanding the SII, it is possible to identify the factors that affect speech intelligibility and to develop strategies to improve it.Chinese Answer:语音清晰度指标，有时也称作语音透射指标，是用来衡量语音信号通过传播信道后的清晰度的标准。
言语吞咽评估及治疗技术贺媛首都医科大学附属北京康复医院主要内容【壹】【贰】【叁】【肆】失语症的评定与康复治疗构音障碍的评定与康复质量儿童语言发育迟缓的评定与康复吞咽障碍的评定与康复失语症的评定与康复治疗●概述●评定●康复注：初级听觉皮层颞上横回----41、42区接收和分析听觉信息Wernicke区颞上回后部分析初级听觉皮层的输入信号，并翻译弓状纤维联系Broca区和Wernicke区将信息从Wernicke区传至Broca区Broca区左侧第三额回下部包含产生言语所必须得运动模式初级运动皮层中央前回将从Broca区来的信息转变成运动以产生言语外侧裂周包括Broca区、弓状纤维及Wernicke区失语症Aphasia•定义：失语症是指神经系统的高级部位-大脑半球发生了器质性损伤，引起语言交际过程中，语言的感知辨认、理解接收、组织运用及表达等功能的某一或某几方面失调的现象。
•病因：较常见的有脑血管病、脑外伤、脑肿瘤、感染等，脑血管病是其最常见的病因。
失语症的语言症状•听-听理解障碍•说-口语表达障碍•读-阅读障碍(dyslexia) •写-书写障碍外侧裂周失语综合征运动性失语Broca Aphasia, BA感觉性失语Wernicke Aphasia, WA传导性失语Conduction Aphasia, CA分水岭区失语综合征(Border zone aphasic syndrome)即经皮质性失语（Transcortical aphasia）经皮质运动性失语Transcortical Motor Aphasia, TCMA经皮质感觉性失语Transcortical Sensory Aphasia, TCSA 混合性经皮质失语Mixed Transcortical Aphasia, MTCA完全性失语Global Aphasia, GA命名性失语Anomic Aphasia, AA皮质下失语Subcortical Aphasia, SCA常见失语症类型的鉴别流程图失语症的检查方法----国际常用•The boston diagnostic aphasia BDAE 波士顿诊断性失语症检查英语国家普遍应用•Standard language test for aphasia SLTA 日本标准失语症检查•The western aphasia battery WAB 西方失语症成套测验•The Token Test 代币测试失语症的检查方法----国际常用•汉语标准失语症检查法CRRCAE 以SLTA为基础并结合汉语语言及文化特点编制•汉语失语症成套测验（aphasia battery of Chinese, ABC）参考WAB并结合国情编制汉语标准失语症检查法---CRRCAE注意事项•检查对象须为成人失语症患者•检查前须向患者说明检查目的•尽量使患者保持自然状态接受检查，不能给予规定提示以外的任何提示及答错的暗示，如实记录患者的反应•减少陪同人员，尽量一对一进行检查•当患者出现疲劳现象时宜中断检查，出现失败或拒绝检查的局面，应暂时终止检查LOGO患者一般情况及言语情况听复述画面说明执行口头命令句子动词的理解句子的理解动作说明命名阅读名词说说读执行文字命令名词名词出声读动词动词句子动词名词的理解句子漫画说明水果列举乘法减法加法听写描写抄写总结写计算汉语标准失语症检查名词动词句子除法名词动词句子名词动词句子注：共9个项目30个分测验失语症的康复治疗•概述•Schuell刺激疗法-------------------听为主•促进实用交流能力的训练------说为主•阅读理解的训练-------------------读•书写的训练--------------------------写•小组治疗失语症预后的部分相关因素：•训练开始期：越早越好•年龄：越年轻越好•轻重程度：越轻越好•原发疾病：脑损伤范围小、初次脑卒中的好，脑外伤比脑卒中好•合并症：无合并症者好•利手左利或双利比右利者好•失语类型：表达障碍为主比理解障碍为主者预后好•性格：外向性格者好•对恢复的愿望：患者和家属对恢复愿望高者好•适应症：原则上所有失语症患者都是语言训练的适应症，但是有明显意识障碍，情感、认知、行为和精神异常、聋盲患者以及全身状况差如四肢瘫痪不能配合训练者除外。
Speech Intelligibility and Fire Alarm SystemsResults and Discussion from Commercial VenuesJohn P. WoycheeseDepartment of Fire Protection Engineering, Worcester Polytechnic Institute, MA序言透過緊急語音通訊系統播放訊息可以幫助住戶在不同事件發生時，決定須採取的應對措施，如：火災、暴風雨或恐怖攻擊。
因此，讓人們理解訊息內容是很重要的。
訊息本身、說話者、聽者、發送訊息的系統與房間的語音特性都可能影響語音的理解程度。
在事件發生期間，適時的發送即時訊息。
火災防護工程師確保訊息品質或內容的能力是有限的。
某些認可的系統專注在量化，不注意緊急語音通訊系統是否可以透過適合的頻率範圍忠實的複製訊號，並且了解何種建築結構或系統設計會降低訊息的清晰度。
許多研究[1-6]透過專注在某些空間評估額外或可替換的揚聲器區域、地板與屋頂、背景噪音、家具與住戶人數之影響。
樓梯間各別評估可以說明在某些空間改善訊息理解度的困難。
此報告會證明某些研究結果。
背景測量EVCS的清晰度有主觀與客觀兩種方法。
前者為參與者變換計畫，訓練人們聽廣播訊息並記下聽到的字或句子，廣播的字或句子限制為表單裡的。
後者，客觀測試，以設備取代說話者與聽者。
某項元件透過EVCS發送特殊的多頻測試信號，同時使用計量器在不同位置測量信號長度與相對的品質。
[11]這些計量器使用語音傳送指標(STI)的變化評估EVCS與建築物改變帶來的影響。
STI測量98個調頻噪音組合，使用14組調頻與7個八度頻段，提供單一數字表示區域的脈衝響應與信噪比、噪音程度、回響、回音、非線性失真以及系統和環境的通頻帶限制。
[13、14]在手持式計量器使用兩組調頻降低設定與六個八度頻段(STI-PA)並產生與±0.03 STI分析不同的測試結果。
语音合成中的语音质量评估指标研究概述:语音合成技术是一种将文本转换为语音的技术，它在许多领域中得到广泛应用，如自动语音反馈系统、电话客服和智能助理等。
在这些应用中，语音质量是评估合成系统性能的重要指标。
本文将探讨语音合成中常用的语音质量评估指标，其原理和应用。
一、语音合成中的目标语音合成技术的目标是通过模拟人类自然语音产生清晰、流畅、自然的语音输出。
因此，评估语音合成系统的语音质量非常重要，以确保生成的语音能够满足用户的需求。
二、语音质量评估指标1. 语音相似度评估语音相似度评估是一种用于比较合成语音和真实人类语音之间的相似程度的评估指标。
常用的方法是使用主观评估，即让评估员对不同语音样本进行打分。
此外，还可以使用客观评估指标，如MOS（Mean Opinion Score）和PESQ（Perceptual Evaluation of Speech Quality）等来评估语音的相似性。
2. 语音清晰度评估语音清晰度评估主要关注语音的干净程度和可辨识度。
在语音合成中，清晰度评估通常通过信噪比（SNR）或段错误率（SER）来衡量。
较高的SNR和较低的SER值表示合成语音具有较高的清晰性。
3. 语音自然度评估语音自然度是评估合成语音是否听起来像是由真实人类发声的一个重要指标。
合成语音的自然度评估可以使用近似程度指标，如Cepstral Distance和Itakura-Saito距离等。
另一种常用的方法是使用MOS评分来衡量语音的自然度。
4. 语音流畅度评估语音流畅度评估是评估合成语音是否流畅和连贯的指标。
常见的方法是通过检测中断和重音错误的次数来评估流畅性。
较低的中断和重音错误表示合成语音具有较高的流畅性。
三、应用案例1. 电话客服在电话客服中，语音合成技术被广泛应用于语音导航系统和交互应答系统。
语音质量评估指标的应用可以确保合成语音清晰、自然、流畅，使用户能够准确理解和交流。
2. 智能助理智能助理使用语音合成技术来回答用户的问题和提供信息。
2018，54（21）1引言语音可懂度是语音信号的一种重要属性。
目前很多研究学者提出大量语音可懂度的评价方法来预测背景噪声条件下的语音可懂度。
传统的语音可懂度客观评价方法有语音清晰度指数SII （Speech Intelligence Index ）通过计算每个频带的加权平均值计算语音可懂度；基于LPC （Linear Predictive Coding ，LPC ）客观评价方法将原输入信号与处理信号之间的包络差异进行评估；加权分段信噪比（The frequency-weighted segmental SNR ，fwSNRseg ）方法通过将纯净语音和含噪语音的激励谱差值进行指数计算；归一化协方差方法（NormalizedCovariance Metric ，NCM ）方法是基于探头（输入）和响应（输出）的包络信号之间的协方差进行可懂度评估[1]。
有研究提出可懂度评价方法从小部分被选择的包络中评估失真是足以预测可懂度分数[2]。
提取携带有更多可懂度信息的片段进行评估，将有效提升客观语音可懂度方法的性能。
研究表明，仅元音句子（辅音被噪声取代）与纯辅音句子（元音被噪声取代）的可懂度比为2∶1[3]。
Tsao 等学者提出利用RMS 分割的语音片段中高均方根（RMS ）段的语音携带有更多的元音信息[4]。
基于RMS 分频的高可懂度语音评价方法高飞，马建芬，武正平GAO Fei,MA Jianfen,WU Zhengping太原理工大学计算机科学与技术学院，山西晋中030600College of Computer Science and Technology,Taiyuan University of Technology,Jinzhong,Shanxi 030600,ChinaGAO Fei,MA Jianfen,WU Zhengping.High speech intelligibility evaluation method based on RMS frequency puter Engineering and Applications,2018,54（21）：115-119.Abstract ：Speech intelligibility is an important attribute of speech signal.Based on Normalization Covariance Metric （NCM ）,the speech signal is segmented with a relative Root Mean Square （RMS ）threshold,The segmentation intelligibility evalu-ation is performed for speech segments above the mean square value and for speech segments below the mean square value.At the same time,this paper presents a new intelligibility evaluation model,which combines the relative contribution of the two speech segments to the intelligibility of speech,and evaluates the intelligibility of speech.The experimental results show that the high-mean speech segment has a higher contribution to the intelligibility than the low-mean square speech segment,and the evaluation results of the two speech segments are re-combined with the new model,and the eval-uation effect is improved significantly.Key words ：speech intelligibility;segmentation intelligibility evaluation;relative root mean square;evaluation model摘要：语音可懂度是语音信号的一种重要属性，在归一化协方差评价方法（NCM ）的基础之上，以相对均方根（RMS ）为阈值对语音信号进行分割，对高于均方值的语音段和低于均方值的语音段进行了分段可懂度评估，同时，提出了一种新的可懂度评价模型，结合了这两种语音段对语音可懂度的相对贡献，共同评价语音的可懂度。
tts 评测方法摘要：1.引言2.TTS技术简介3.评测方法概述4.具体评测指标及标准5.评测流程与实践6.总结与展望正文：【引言】随着人工智能技术的飞速发展，文本到语音（TTS）技术作为自然语言处理领域的重要应用之一，逐渐成为人们关注的焦点。
为了衡量TTS技术的性能和实用性，各种评测方法应运而生。
本文将详细介绍TTS评测方法，以期为相关研究人员和企业提供参考。
【TTS技术简介】文本到语音技术（TTS）是一种将文本转换为自然语言语音的技术。
通过使用深度学习、语音合成和自然语言处理等技术，TTS系统可以实现不同语言、性别和年龄等风格的语音生成。
在实际应用中，TTS技术广泛应用于智能语音助手、电子书阅读、客服热线等领域。
【评测方法概述】TTS评测方法主要分为两大类：客观评测和主观评测。
客观评测主要通过计算语音质量、语音自然度和语音识别等指标来评估TTS系统的性能；主观评测则通过人类评价者对生成的语音进行主观打分，以衡量TTS系统的可用性。
【具体评测指标及标准】1.客观评测指标：（1）语音质量：评估语音的清晰度、流畅度和稳定性等方面的表现。
常用的指标有信噪比（SNR）、语音段活动度（VAD）等。
（2）语音自然度：衡量语音的流畅性、语调、语速等方面的自然程度。
常用的指标有段落相似度（PS）、韵律匹配度（PM）等。
（3）语音识别：评估语音识别的准确性和实时性。
常用的指标有识别准确率、识别延迟等。
2.主观评测指标：（1）整体评价：评价者对TTS系统生成的语音的整体满意度。
（2）语音自然度：评价者对语音的自然程度、流畅性等方面的满意程度。
（3）语音清晰度：评价者对语音的清晰度、发音准确性等方面的满意程度。
【评测流程与实践】1.准备评测数据：选取具有代表性的文本，涵盖不同风格、语言和内容，以确保评测的全面性。
2.数据预处理：对评测数据进行清洗，去除标点符号、特殊字符等，使其符合TTS系统的输入要求。
3.搭建TTS系统：根据实际需求，选择合适的TTS技术框架，搭建评测系统。
