Part 01 评价方法
当涉及音频质量评价时，我们可以从主观评价和客观评价两个角度展开，以全面了解音频质量的好坏。这两种评价方法各自涉及不同的评估方式和应用场景，专家可以根据业务特点选取其中的一种或者多种评价方法结合的形式来评价业务音频质量。
主观评价是一种直接询问听众对音频质量的主观感受和体验的方法。它侧重于收集用户的真实反馈，以了解他们对音频的好感度、满意度和整体体验。而客观评价是通过一系列科学指标和算法来量化和衡量音频信号的质量，以提供更客观、精确的评估结果。
除了一些评价指标外，也可以将算法与用户体验相结合，以实现更全面的音频质量评估。在实际应用中，我们可以采用端到端的评估方法，将整个音频处理系统作为一个整体来评估整条链路的音频服务质量。
此外，我们还可以引入先进的人工智能技术，如深度学习和神经网络，用于音频质量评估。这些技术可以从大量的音频数据中学习，并自动提取特征，进一步优化音频质量评估算法。当然，这也需要对数据质量和模型训练进行仔细的管理，以确保评估结果的准确性和可靠性。
图1 常见音频评价方法
Part 02 主观评价方法
主观评价是一种直接询问听众对音频质量的主观感受和体验的方法。通过让被试听众进行打分、排序或者从预定义的类别中选择，来获取用户对音频质量的主观评估。
优点：主观评价能够准确反映出用户的真实感受和需求，是音频质量评估的最终标准。
缺点：主观评价可能会受到个体差异和主观偏好的影响，因此需要大量的听众参与才能得到可靠的结果。
两个常用的主观评价方法是Mean Opinion Score（MOS）和Absolute Category Rating（ACR）：
- MOS是一种常用的主观评价方法，它要求被试听众对音频质量进行打分，通常在1到5或1到7的范围内。通过对多个听众的打分取平均，可以得到一个综合的评估分数，这样就能反映出整体用户对音频质量的主观感受。
- ACR是另一种常用的主观评价方法，它要求被试听众从一系列预定义的类别中选择一个最符合其听觉体验的类别。这样的评估方法较MOS更简单，适用于大规模评估，但也更具主观性。
Part 03 客观评价方法
RFM指标计算如如你所说一般客观评价方法是一种通过科学指标和算法，对音频信号进行客观分析和衡量的评价方法。这些方法不依赖于人的主观感受，而是通过对音频数据进行计算和分析，从而提供相对客观的评估结果。客观评价方法在音频质量评估和音频处理算法优化中扮演着重要的角色。
客观评价一般从两个主要维度进行考虑：有参考评价和无参考评价。这两种评价方法在音频质量评估中扮演着重要的角色，并且各自具有不同的优势和应用场景。
- 有参考评价
有参考评价是一种通过比较处理后的音频与原始音频之间的差异来进行评估的方法。在这种评价方法中，我们需要同时拥有原始音频和经过处理后的音频。通过对这两个音频信号进行对比，我们可以量化处理引起的失真程度，从而得到音频质量的评估结果。
优点：有参考评价方法能够提供较为准确的评估结果，因为它与原始音频进行了直接比较，能够定量地衡量失真程度。这种方法对于研究音频处理算法的性能和效果非常有用。通过对不同处理算法的效果进行比较，我们可以选择性能最佳的算法来优化音频质量。
缺点：有参考评价方法要求拥有原始音频，但在某些场景下，原始音频可能难以获取或者是保密的。因此，在这些情况下，有参考评价方法可能无法应用。
常用的有参考评价指标包括：
- SNR（Signal-to-Noise Ratio）：SNR是一种用于衡量信号与噪声之间比率的指标。在音频质量评估中，SNR通常用于衡量音频信号的纯净度和噪声的影响。较高的SNR值表示音频信号相对较纯净，噪声干扰较小。
- ITU-T P.862 PESQ（Perceptual Evaluation of Speech Quality）：PESQ是一种常用的客观评价方法，用于衡量语音通信质量。它基于主观评价模型，并模拟人耳听觉特性，通过对比原始语音和处理后语音之间的差异，计算出一个评估分数，表示语音通话的质量。
- ITU-T P.863 POLQA（Perceptual Objective Listening Quality Analysis）：POLQA是PESQ的改进版本，更适用于高清语音通话的质量评估。它通过模拟人耳听觉特性，对语音信号进行频域分析，提供更准确的语音质量评分。
图2 ITU-T 语音质量评价算法迭代（来源于POLQA官网http://www.polqa.info/）
- 无参考评价
无参考评价是一种在没有原始音频信息的情况下，仅根据处理后的音频信号本身来进行评估的方法。在这种评价方法中，我们不需要原始音频，而是使用客观指标来对处理后的音频质量进行量化评估。
优点：无参考评价方法相对简单，不需要原始音频，因此在某些情况下更加便捷实用。这种方法在大规模评估和快速评估时非常有用，特别是在无法获取原始音频的情况下。
缺点：由于无参考评价方法仅依赖于处理后的音频信号，可能无法全面反映出音频的真实质量。它主要关注音频信号的一些特定方面，而无法涵盖用户的主观感受和体验。对于复杂的音频失真类型和处理任务，无参考评价方法可能效果不佳。
常用的无参考评价指标包括：
- P.563（ITU-T Recommendation P.563）：P.563是ITU-T推荐的用于窄带语音通信质量评估的客观评价算法。它是一种无参考评估方法，也就是说它不需要原始语音信号，而是仅通过分析处理后的语音信号来预测语音通信质量。P.563基于主观评价模型，通过模拟人耳听觉特性，计算语音信号的质量得分。它使用一系列听觉特征和相关算法，如失真度、失真感知权重等，来预测用户对语音通信的满意度。P.563评分范围通常是从0到100，分数越高表示语音通话质量越好。
- G.107（ITU-T Recommendation G.107）：G.107是ITU-T推荐的用于宽带语音通信质量评估的客观评价算法。它与P.563类似，也是一种无参考评估方法，通过分析处理后的宽带语音信号来预测语音通信质量。G.107基于主观评价模型，采用与P.563类似的方法，但适用于宽带语音通信和高质量音频传输。它考虑了更多的频带和更高的采样率，以适应宽带语音的特点。
Part 04 总结与展望
除了上述介绍的一些常用音频质量评价方法外，机器学习在音频质量评价中也扮演着越来越重要的角色，它可以通过训练模型来预测音频质量，减少或取代传统的手工设计的客观评价方法。如NISQA（Non-Intrusive Speech Quality Assessment）和ViSQAL（Visual and Speech Quality Assessment Laboratory）都是用于语音质量评估的客观评价方法，它们分别专注于非侵入式语音质量评估和结合视觉信息的综合评估。
音频质量评价在音频服务和通信领域中发挥着不可或缺的作用，同时在服务质量（Quality of Service，QoS）和体验质量（Quality of Experience，QoE）上也有重要的应用，能够帮助提高音频传输性能，提升用户体验。
综上所述，音频质量评价是一个持续发展和不断探索的领域。通过不断地研究和创新，我们可以为用户提供更加优质、逼真的音频体验，推动音频技术的发展，让音乐、语音和娱乐的世界变得更加美好！