音频 评估 PESQ 测试 原理 webrtc

音频质量评估-1

音频质量测试和评估

Posted by 叉叉敌 on September 23, 2020

原理

音频的原理

把模拟信号转变成 数字信号，前者是连续的，后者离散的。因此有DAC和ADC。 需要关注的三个指标，这三个指标决定音频的质量

  1. 比特率：表示经过编码（压缩）后的音频数据每秒钟需要用多少个比特来表示，单位常为kbps。 这个数字越大音频质量越好，但是数据文件就越大。

  2. 响度和强度：声音的主观属性响度表示的是一个声音听来有多响的程度。响度主要随声音的强度而变化，但也受频率的影响。总的说，中频纯音听来比低频和高频纯音响一些。这个就是振幅。计算方式20lg(amp1/基准振幅)，基准振幅就是在声音最大的时候采用的振幅。

  3. 采样和采样率：采样是把连续的时间信号，变成离散的数字信号。采样率是指每秒钟采集多少个样本。采样率越高其质量越好，一般在底层是48k采样率，宽带电话是16k，窄带是8k。

Nyquist采样定律：采样率大于或等于连续信号最高频率分量的2倍时，采样信号可以用来完美重构原始连续信号。

这句话的意思大概就是， 比如采样率是16Khz, 那么频率只能达到8kHz；如果是48kHz的采样率，那么频率可以达到24kHz.

开源软件 audacity 的插件就是ny结尾的，里面用lisp语言写的，用于计算一些rms、THD等

  • 编码方式 主流的有2中，PCM和DPCM，
    1. 脉冲编码调制 (Pulse Code Modulation)是一种对模拟信号数字化的取样技术，将模拟语音信号变换为数字信号的编码方式，把时间上连续的信号变成时间上离散的信号。把连续的编码成离散的，这里有损失，但是人耳听不出来。
    2. 差分脉冲编码调制(Differential Pulse code modulation，DPCM)，是一种对模拟信号的编码模式,与PCM不同每个抽样值不是独立的编码,而是先根据前一个抽样值计算出一个预测值,再取当前抽样值和预测值之差作编码用.此差值称为预测误差.抽样值和预测值非常接近(因为相关性强),预测误差的可能取值范围比抽样值变化范围小.所以可用少几位编码比特来对预测误差编码,从而降低其比特率.这是利用减小冗余度的办法,降低了编码比特率。这个数据是网上找的，总的一句话就是与相等的PCM比较，这种编码只需要25%的比特数，比特率小，文件就小。

视频编码

  1. 视频通过其中每一帧的图像表达信息；视频包含的音频可提供大量信息；视频通过图像的运动、场景的变换提供信息；
  2. 视频信号有2种

  • RGB颜色空间

  • YUV颜色空间 （Y=明亮度， UV=就是色度,包含了色调和饱和度） 没有UV信息一样可以显示完整的图像，只不过是黑白的，这样的设计很好地解决了彩色电视机与黑白电视的兼容问题。并且，YUV不像RGB那样要求三个独立的视频信号同时传输，所以用YUV方式传送占用极少的频宽。

因此 YUV编码更常用。

RGB和YUV之间可以转换。

视频编码的最主要目的是数据压缩，在传输过程中花费太多的带宽。 数据有冗余的，所以可以压缩

  • 时间冗余：视频相邻的两帧之间内容相似，存在运动关系
  • 空间冗余：视频的某一帧内部的相邻像素存在相似性
  • 编码冗余：视频中不同数据出现的概率不同
  • 视觉冗余：观众的视觉系统对视频中不同的部分敏感度不同

音视频

gb2QgK

封装格式（也叫容器），就是将已经编码压缩好的视频轨和音频轨按照一定的格式放到一个文件中，也就是说仅仅是一个外壳，或者大家把它当成一个放视频轨和音频轨的文件夹也可以。说得通俗点，视频轨相当于饭，而音频轨相当于菜，封装格式就是一个碗，或者一个锅，用来盛放饭菜的容器。 下面是几种常用的 视频文件后缀类型 与其相对应的 封装格式。

视频编码格式， 比较常见 H264。音频编码常见的 aac，和 mp3。 AAC压缩比高，音质更好。

关于H264压缩技术

  • 划分宏块
  • 划分子块 就是一个宏块里面再分成小块
  • 帧分组 就是内容差不多的放在组里面，组成一个组称为GOP， 参考帧为IDR/I帧， 其他的为P/B帧。
  • 运动估计与补偿 计算视频中物体的运动矢量，然后保存矢量和补偿
  • 帧内预测 先预测，就是分成宏块后然后几个模式预测，完了找到最接近的预测模式，得到预测图片A， A与原图对比相减，得到 残差值。 然后把残差和预测模式保存起来就可以恢复了。
  • 优化：对残差数据做DCT 进一步压缩
  • 再优化：CABAC无损压缩

Audio

最基础

  • 振幅， 保证输入的输出的在接受范围内
  • 频率 同上
  • dropout 输出不能有不连续的信号
  • distortion 畸变，比如采样率发生变化 声音异常
  • clipping 出现啸叫，顶峰没有数据

验证数据用的是

  • 正玄波 sine-0db-1khz 这个主要是验证THD 和dropout
  • step gain sine -60db~0db 可以验证clipping
  • sweep 扫频 0khz~16Khz， 验证对每一个频率的处理
  • speech， 验证distortion

影响声音质量的因素

  • 压缩， 模拟型号转为数字pcm信号的时候就有丢失。提高采样率比如48k
  • 延迟， 什么导致延迟，比如编码、打包、网络传输、jitter buffer
  • jitter 抖动， udp传输 数据丢失，可以用jitter buffer来一职
  • 丢包 udp传输，丢包是必然的 ，使用少量的丢包
  • 回声 声学原因：布局、混响、延时大小、单双讲， 电学：信号干扰
  • 其他噪音

评估标准

  • MOS 原始的就是一个主观的批判，

根据提供给算法的信息，语音质量测试算法可分为两大类

  1. 完全引用"（FR） 算法可以访问并使用原始参考信号进行比较（即差异分析）。它可以比较参考信号的每个样本（说话端）与降级信号的每个对应样本（侦听器侧）。FR 测量可提供最高的精度和可重复性，但只能应用于实时网络中的专用测试（例如移动网络基准的驱动测试工具）

  2. ` “无参考”（NR) 算法仅使用降级信号进行质量评估，并且没有原始参考信号的信息。NR 算法只是低准确性估计值，因为源引用的原发语音特征（例如男性或女性说话者、背景噪音、非语音）完全未知。NR 算法的常见变体甚至不分析解码的音频信号`，而是对 IP 数据包级别上的数字位流进行分析。因此，测量仅限于传输流分析。

POLQA是最新的，其他都是小弟。 CzlEBt

Perceptual Evaluation of Speech Quality PESQ结合了PSQM和 PAMS的优势，针对VoIP和混合的端到端应用作了改进，并针对MOS和MOS-LQ计算方法做了修改。 也是全参考测试算法

## first, install soundfile and pypesq
import soundfile as sf
from pypesq import pesq

ref, sr = sf.read("sine.wav")
deg, sr = sf.read("sine1.wav")
score = pesq(ref, deg, sr)

print(111,score)

得到的score分数就是MOS的值

输出结果

4.5

计算方法

https://pypi.org/project/pesq/

  • POLQA PESQ的升级版 percptual objective listening quality analysis 
    # here is the implementation
https://chromium.googlesource.com/external/webrtc/+/3c1e558449309be965815e1bf/webrtc/audio/test/low_bandwidth_audio_test.py

并扩展到处理更高带宽的音频信号。进一步的改进针对时间调用信号的处理，具有许多延迟变化。 全参考算法，在对参考和测试信号的相应摘录进行时间对齐后，对语音信号进行采样分析 ，对于端到端的质量评估。

前面提到的都是全参考的, 无参考, 马上就来.看下面这个就是实际的应用.

FAD 一种新颖的，无参考的音乐增强算法评估指标


python -m frechet_audio_distance.compute_fad --background_stats stats/background_stats --test_stats stats/test1_stats
python -m frechet_audio_distance.compute_fad --background_stats stats/background_stats --test_stats stats/test2_stats

Video

  • PEVA 测量算法可用于分析由数字视频编码/解码（或转码）过程、基于无线电或 IP 的传输网络和最终用户设备引起的可见伪影。

PEVQ还通过各种KPI（包括PSNR、失真指示器和唇部同步延迟）来量化视频信号中的异常。

psnr是“Peak Signal to Noise Ratio”的缩写，即峰值信噪比，是一种评价图像的客观标准，它具有局限性，一般是用于最大值信号和背景噪音之间的一个工程项目。

PSNR是最普遍，最广泛使用的评鉴画质的客观量测法，不过许多实验结果都显示，PSNR的分数无法和人眼看到的视觉品质完全一致，有可能PSNR较高者看起来反而比PSNR较低者差。这是因为人眼的视觉对于误差的敏感度并不是绝对的，其感知结果会受到许多因素的影响而产生变化

SSIM(structural similarity index)，结构相似性，是一种衡量两幅图像相似度的指标。该指标首先由德州大学奥斯丁分校的图像和视频工程实验室(Laboratory for Image and Video Engineering)提出。SSIM使用的两张图像中，一张为未经压缩的无失真图像，另一张为失真后的图像。

# 应用

webrtc WebRTC是一个免费的开放软件项目，可通过简单的API为浏览器和移动应用程序提供实时通信（RTC）功能。 WebRTC组件已经过优化，可以最好地满足此目的。

testrtc 这里包含audio和video的测试和评估方法. ——

mic 主要是针对audio

  1. 能否2s静音
  2. 计算RMS值
  3. clip测试
  4. 单双讲测试

camara 分2部分, 一个WxH分辨率(width x height) 和支持的分辨率

  • 第一部分
    1. 检查摄像机能否以请求的分辨率捕获 5 秒钟
    2. 检查帧是冻结还是静音/黑色
    3. 检测开始编码帧的时间
    4. 报告编码时间和平均帧速率
  • 第二部分
  1. 列出似乎受支持的分辨率

网络

  1. Udp/Tcp 验证它可以使用给定协议与转服务器进行通信
  2. IPv6 连接 验证它至少可以收集一个 IPv6 候选者

连接性 (主要TURN server 连接的验证)

  1. relay 可以通过 TURN 服务器在对等体之间建立连接
  2. Reflexive 通过 NAT 验证对等体之间的连接
  3. Host 验证可以在具有相同 IP 地址的对等体之间建立连接

吞吐量

  1. 数据吞吐量 建立环回调用并测试链路上的数据通道吞吐量

  2. 视频带宽

    • 建立环回呼叫并测试链路上的视频性能

  • 在媒体通道上测量 rtt(round-trip time).

  • 测量带宽估计性能（增加时间、最大值、平均值）

py_quality_assessment

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  • https://ai.googleblog.com/2019/10/audio-and-visual-quality-measurement.html
  • https://blog.csdn.net/foolskindom/article/details/5155587?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-title-3&spm=1001.2101.3001.4242
  • https://blog.csdn.net/sinat_35821976/article/details/80081176
  • https://wenku.baidu.com/view/33e49080d0d233d4b14e697d.html
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