融合辅助目标学习和卷积循环网络的非侵入式语音质量评价算法

语音质量的客观评价可以代替昂贵的人工评分,但是目前客观指标的计算通常需要纯净的参考语音,这在许多实际声学系统中很难获得。为此提出了一种融合辅助目标学习和卷积循环网络（CRN）的非侵入式语音质量评价算法。为降低算法的复杂度,算法采用基于仿人耳听觉特性滤波器的Bark频率倒谱系数（BFCCs）作为CRN的输入。算法首先构建一个卷积神经网络（CNN）从BFCCs中提取帧级特征。然后,构建双向的长短记忆网络,在帧级特征中建模长期的时间依赖性和序列特征。最后,利用自注意力机制自适应地从帧级特征中筛选出有用信息,将其整合至话语层面的特征中,并将这些话语级特征映射为客观得分。为改善质量评测的有效性,算法采用多任务训练策略,引入语音激活检测（VAD）作为辅助学习目标。基于开源数据库的实验显示,与其他非侵入式算法相比,提出的算法和平均主观意见分（MOS）具有更好的相关性。而且,算法参数规模较小且对ITU-T P.808发布的带有主观MOS的失真语音数据库具有良好的泛化能力,接近语音质量感知评估（PESQ）指标的精度。