基于MATLAB的多指标语音增强质量测评系统

资 源 简 介

该项目提供了一套专用于评估语音增强算法性能的MATLAB工具集，旨在通过多个维度的客观量化指标对增强后的语音质量进行全面测试与分析。系统集成了三个核心测评程序：首先是分段信噪比提高测量，通过将长语音信号切分为短时帧并计算每帧的信噪比改善情况，该方法相比全局信噪比更能准确反映语音在非平稳噪声环境下的质量提升；其次是对数谱距离测量，通过计算原始纯净语音与增强后语音在对数频谱域的差异，量化语音信号的频谱失真程度，该指标与人类主观听感的一致性较高；最后是噪比测量，用于定量评估处理后信号中残余噪声的强弱。本系统适用

详 情 说 明

基于MATLAB的多指标语音增强质量测评系统

项目介绍

本项目是一款专为语音增强算法开发的客观质量评估系统，基于MATLAB环境构建。系统通过多维度的数学指标，量化评估算法在降低噪声、改善信噪比及保护频谱特征方面的表现。该系统不仅提供了核心的计算算法，还集成了完整的测试环境和可视化模块，能够为语音降噪、语音提取等科研任务提供标准化的性能参考依据。

功能特性

1. 多指标综合评估：集成了分段信噪比提高（SegSNR Improvement）、对数谱距离（LSD）和噪比（NSR）三个核心客观指标。
2. 全流程端到端模拟：内置从纯净语音生成、加噪处理、算法增强模拟到最终指标计算及结果评价的完整闭环。
3. 高鲁棒性算法实现：计算逻辑考虑了非平稳噪声环境的影响，并通过限制动态范围等手段确保了在静音段或极端能量波动时的计算稳定性。
4. 直观的可视化分析：自动生成时域波形对比图，并在图表中实时标注关键质量指标，方便用户快速判定增强效果。

实现逻辑与功能细分

系统的运行逻辑遵循以下核心步骤：

1. 测试环境构建 系统首先模拟生成一段含有多频率成分的语音信号，通过正弦波组合与指数衰减模拟语音的瞬态特性。随后向其中加入可控的高斯白噪声。为验证测评系统的有效性，系统采用Butterworth带通滤波器模拟增强算法的输出，确立了纯净语音、带噪语音与增强语音三者的对比基准。

2. 预处理与分帧 为了捕捉语音信号随时间变化的特性，系统采用了短时分析技术。设定采样频率为16kHz，使用25ms的帧长和10ms的帧移对信号进行切分，并应用汉明窗（Hamming Window）减少频谱泄露。在计算前，系统会自动对三个维度的信号进行长度对齐处理。

3. 指标计算核心

• 分段信噪比提高测量：系统分别计算带噪信号相对纯净信号的SegSNR，以及增强信号相对纯净信号的SegSNR，最后计算其差值作为改善量。在计算每一帧时，系统将SNR限制在-10dB至35dB之间，以避免静音段或异常能量峰值对均值结果产生过度干扰。
• 对数谱距离测量 (LSD)：通过快速傅里叶变换（FFT）将时域信号转为频域，计算纯净语音与处理后语音在对数功率谱上的均方根差异。系统通过设置功率谱底限（1e-12）来确保对数运算的数值稳定性。该指标反映了频谱包络的失真程度。
• 噪比测量 (NSR)：通过计算残余噪声（增强信号与纯净信号之差）的全局能量与纯净信号能量的比率，直接量化增强信号中残余成分的强弱。

4. 结果判定与输出 系统将计算结果实时打印至控制台，并根据SegSNR改善值为正且LSD处于合理阈值（小于10）的逻辑条件，自动给出初步的算法效力结论。

关键函数与实现细节分析

• 分段信噪比模块：该模块不采用全局的能量比，而是对每一帧计算 log10(信号能量/噪声能量)。这种方法的优点是能够更细致地反映语音细节部分的恢复情况，而不是被高能量段所掩盖。
• 对数谱距离模块：算法利用了 nextpow2 优化FFT长度，通过对两路信号功率谱的对数差求均方根。即使系统引入了一定的相位偏移，该指标依然能较好地反馈人类听觉对音色改变的感知。
• 残余能量估计：在计算NSR时，系统通过信号减法提取出算法未能滤除的噪声及处理过程中引入的人为失真，将其作为评价算法“洁净度”的重要依据。

使用方法

1. 环境配置：将所有代码脚本放置在同一文件夹内。
2. 运行测评：点击主脚本运行程序。
3. 参数自定义：

- 如需测试真实语音，可修改代码开头的信号生成部分，使用 audioread 读取外部 .wav 文件。 - 帧长、帧移等参数可根据实际语音采样率（如8k或44.1k）进行适配性调整。

1. 结果查询：在MATLAB命令行窗口查看数值报告，并查阅弹出的图像窗口进行波形对比。

系统要求

• 运行环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
• 硬件资源：标准计算环境，无需特殊GPU加速。
• 工具箱说明：依赖于MATLAB基础函数库，部分滤波模拟涉及Signal Processing Toolbox（信号处理工具箱）。