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本文介绍了语音质量的评价方法，包括主观评价、客观评价（如PESQ、P.563算法）以及基于深度学习的自动评估技术。重点讨论了PESQ算法的工作原理和优势，以及现代使用深度学习模型如AutoMOS、NISQA和MOSNet进行语音质量预测的方法。此外，还探讨了噪声类型、解决方法以及回声消除技术在语音通信中的应用。
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大家好，我是cv君，涉猎语音一段时间了，今天提笔浅述一下 语音的传输前后，质量如何过关，也就是说，怎么评价我们语音的质量，比如麦克风等声音设备等等。
我们在语音质量方面，有三种全局上的评价方法：有参考客观评价方法，有参考客观评价方法，主观评价方法。
那么我们细分到他的子类，就会有很多使用的算法与评价思路。
语音质量极其重要，能够让聊天的你我免受一些噪声的烦扰，能够让部队军方的通信更可靠，能够让每逢佳节倍思亲，与家人通电话时 重温那久违，真实，亲切的话语和音色。
那么我们过去是怎么评价的？
主观评价主要参照国家标准《YDT2309-2011音频质量主观测试方法》，国家标准主要也是参考国际标准 中的主观评价：ITU-R BS.1116-1997。国际标准中比较常用的有：ITU-T P800（电话传输系统语音质量主观评价）、ITU-T P830（电话宽带和宽带数字语音编解码器主观评价方法）、ITU-T P805 （对话质量主观评价）。
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