CN110289014A - 一种语音质量检测方法及电子设备 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种语音质量检测方法及电子设备，该方法包括：第一电子设备与第二电子设备建立语音链路，第一电子设备接收第二电子设备通过语音链路发送的第一语音信号；然后第一电子设备从第一语音信号中获取第一参考信号；最终第一电子设备根据第一参考信号和预设参考信号的比较结果，确定语音链路的通话质量，其中，预设参考信号和第一参考信号的频率相同。
Description
技术领域
本申请涉及终端技术领域，尤其涉及一种语音质量检测方法及电子设备。
背景技术
目前，随着无线通信网络的高速发展，高质量的语音通话是体现终端设备性能的重要指标之一。由于整个语音通话链路涉及到的组件很多，可能受到干扰影响的环节也很多，语音链路较容易出现质量不稳定的情况。但是由于涉及用户隐私的原因，往往不允许开发人员抓取出现问题时的用户语音数据，所以目前语音类问题检测手段是：开发人员在各种环境下测试并抓取语音数据，分析各环节的状态，从而判定原因。可见这种方法较为费时费力，且受测试条件影响，可能不能够准确地定位出某些场景下语音质量不佳的原因。
发明内容
本申请提供一种语音质量检测方法及电子设备，用以提供一种语音质量检测方法，相较于传统的语音质量检测方法，该方法可以较为及时准确地反馈检测结果，且不会侵犯用户隐私。
第一方面，本申请实施例提供了一种语音质量检测方法，所述方法适用于第一电子设备，该方法包括：第一电子设备与第二电子设备建立语音链路，第一电子设备接收第二电子设备通过语音链路发送的第一语音信号，其中第一语音信号中被第二电子设备在采集的原始语音信号基础上叠加入了预设参考信号，且第一参考信号与预设参考信号的频率是相同的。这样，因终端设备已知预设参考信号的频率，所以第一电子设备从第一语音信号中可以获取与预设参考信号的频率相同的第一参考信号。最终第一电子设备根据第一参考信号和预设参考信号的比较结果，确定语音链路的通话质量。
第二电子设备侧生成第一语音信号的处理过程可以为：采集声源发出的原始语音信号；然后第二电子设备对原始语音信号进行模数转换和滤波处理，并在处理后的语音信号上叠加预设参考信号，得到第一语音信号；第二电子设备通过语音链路向第一电子设备发送第一语音信号。
相应的，第一电子设备也可以采集声源发出的原始语音信号；然后第一电子设备对原始语音信号进行模数转换和滤波处理，并在处理后的语音信号上叠加预设参考信号，得到第二语音信号；第一电子设备通过语音链路向第二电子设备发送第二语音信号。
本申请实施例中，第一电子设备可以与第二电子设备可以通过语音链路正常传输语音信号，并不会影响到用户的正常通话。同时，第一电子设备可以及时且准确地确定出语音链路的通话质量，对用户来说，这一检测过程用户是无感知的，且没有抓包数据，所以不会侵犯到用户的隐私。
在一种可能的设计中，第一电子设备按照如下方式确定语音链路的通话质量：第一电子设备匹配第一参考信号和预设参考信号在时域上的波形；然后针对匹配成功后的第一参考信号和预设参考信号，第一电子设备获取在n个采样时刻第一参考信号的n个第一幅度值，以及在n个采样时刻预设参考信号的n个第二幅度值；接着第一电子设备根据n个第一幅度值和n个第二幅度值，计算第一参考信号的失真率；最终第一电子设备根据失真率与设定阈值的比较结果，确定语音链路的通话质量。
本申请实施例中，第一电子设备利用n个第一幅度值和n个第二幅度值，有效地计算第一参考信号的失真率，进而语音链路的通话质量的准确性较高。
在一种可能的设计中，电子设备根据n个第一幅度值和n个第二幅度值，计算第一参考信号的失真率符合下述公式要求：
其中，ε表示第一参考信号的失真率，||表示取绝对值，yi表示第i个采样时刻预设参考信号的幅度值，yi‘表示第i个采样时刻第一参考信号的幅度值，n表示n个采样时刻。
本申请实施例中，利用n个第一幅度值和n个第二幅度值的差值，可以有效地反映出第一参考信号的畸变情况。
在一种可能的设计中，第一电子设备将n个第一幅度值和n个第二幅度值进行归一化处理，得到归一化后的n个第一幅度值和n个第二幅度值；针对n个采样时刻中的任意一个采样时刻的第一幅度值和第二幅度值，第一电子设备计算第一幅度值和第二幅度值之间的欧式距离；第一电子设备根据n个第一幅度值和第二幅度值之间的欧式距离，确定第一参考信号的失真率，其中，失真率越小，第一幅度值和第二幅度值之间的欧式距离越小。
本申请实施例中，利用n个第一幅度值和n个第二幅度值的欧式距离关系，可以有效地反映出第一参考信号的畸变情况。
在一种可能的设计中，第一电子设备通过滤波处理及波形识别处理，从接收的第一语音信号中解调出叠加在第一语音信号中的第一参考信号。
本申请实施例中，第一电子设备对原始语音信号进行模数转换和滤波处理，并在处理后的语音信号上叠加预设参考信号，有利于第二电子设备分析语音链路的通话质量。
第二方面，本申请实施例提供了一种语音质量检测方法，所述方法适用于第二电子设备，该方法包括：第二电子设备与第一电子设备建立语音链路；然后第二电子设备采集声源发出的原始语音信号。第二电子设备对原始语音信号进行模数转换和滤波处理，并在处理后的语音信号上叠加预设参考信号，得到第一语音信号。第二电子设备通过语音链路向第一电子设备发送第一语音信号，以使第一电子设备从第一语音信号中获取第一参考信号，并根据第一参考信号和预设参考信号的比较结果，确定所述语音链路的通话质量，其中，所述预设参考信号和第一参考信号的频率相同。
本申请实施例中，第一电子设备可以与第二电子设备可以通过语音链路正常传输语音信号，并不会影响到用户的正常通话。同时，因第二电子设备在语音信号中叠加有预设参考信号，所以第一电子设备可以利用与预设参考信号同频率的第一参考信号的畸变情况及时且准确地确定出语音链路的通话质量，对用户来说，这一检测过程用户是无感知的，且没有抓包数据，所以不会侵犯到用户的隐私。
第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括处理器和存储器。其中，存储器用于存储一个或多个计算机程序；当存储器存储的一个或多个计算机程序被处理器执行时，使得该电子设备能够实现上述任一方面的任意一种可能的设计的方法。
第四方面，本申请实施例还提供一种装置，该装置包括执行上述任一方面的任意一种可能的设计的方法的模块/单元。这些模块/单元可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。
第五方面，本申请实施例中还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括计算机程序，当计算机程序在电子设备上运行时，使得所述电子设备执行上述任一方面的任意一种可能的设计的方法。
第六方面，本申请实施例还提供一种包含计算机程序产品，当所述计算机程序产品在终端上运行时，使得所述电子设备执行上述任一方面的任意一种可能的设计的方法。
本申请的这些方面或其他方面在以下实施例的描述中会更加简明易懂。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种应用场景示意图；
图2为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图；
图3为本申请实施例提供的一种语音质量检测方法流程示意图；
图4为本申请实施例提供的一种语音信号的示意图；
图5为本申请实施例提供的一种预设参考信号的示意图；
图6a至图6c为本申请实施例提供的一种匹配波形的示意图；
图7为本申请实施例提供的一种波形采样示意图；
图8为本申请实施例提供的一组界面示意图；
图9为本申请实施例提供的另一种语音质量检测方法流程示意图；
图10为本申请实施例提供的一种电子设备结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。其中，在本申请实施例的描述中，以下，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请实施例的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
为了检测语音链路的语音质量，本申请实施例提供一种语音质量检测方法，该方法主要由第一电子设备执行，当第一电子设备接收到来自第二电子设备通过语音链路发送的第一语音信号，第一电子设备从第一语音信号中获取第一参考信号，然后根据第一参考信号和预设参考信号的比较结果，确定语音链路的通话质量。
本申请实施例提供的语音质量检测方法可以应用于如图1所示的多个电子设备100和服务器200基于通信网络互联的场景。图1中，两个电子设备100之间可以基于通信网络建立语音链路，用户A和用户B可以基于该语音链路进行通话，电子设备100可以按照本申请实施例提供的语音质量检测方法检测语音链路的语音质量，并将检测得到的语音质量上报至服务器200。
其中，该通信网络可以是局域网，也可以是通过中继(relay)设备转接的广域网。当该通信网络为局域网时，示例性的，该通信网络可以是wifi热点网络、wifi P2P网络、蓝牙网络、zigbee网络或近场通信(near field communication，NFC)网络等近距离通信网络。当该通信网络为广域网时，示例性的，该通信网络可以是第三代移动通信技术(3rd-generation wireless telephone technology，3G)网络、第四代移动通信技术(the 4thgeneration mobile communication technology，4G)网络、第五代移动通信技术(5th-generation mobile communication technology，5G)网络、未来演进的公共陆地移动网络(public land mobile network，PLMN)或因特网等。在图1所示的场景中，不同电子设备之间除了可以进行语音通话，还可以通过通信网络交互数据，例如交互图片、文本、视频，或者交互电子设备对图片、文本或视频等对象处理后的结果。
在本申请一些实施例中，图1所示的电子设备100可以是还包含其他功能诸如个人数字助理和/或音乐播放器功能的便携式电子设备，诸如手机、平板电脑、具备无线通讯功能的可穿戴设备(如智能手表)等。便携式电子设备的示例性实施例包括但不限于搭载 或者其他操作系统的便携式电子设备。上述便携式电子设备也可以是其他便携式电子设备，诸如具有触敏表面(例如触控面板)的膝上型计算机(laptop)等。还应当理解的是，在本申请其他一些实施例中，上述电子设备100也可以不是便携式电子设备，而是具有触敏表面(例如触控面板)的台式计算机。
示例性地，如图2所示，下面以电子设备100为例对实施例进行具体说明。
电子设备100可以包括处理器110，外部存储器接口120，内部存储器121，USB接口130，充电管理模块140，电源管理模块141，电池142，天线1，天线2，移动通信模块151，无线通信模块152，音频模块170，扬声器170A，受话器170B，麦克风170C，耳机接口170D，传感器模块180，按键190，马达191，指示器192，摄像头193，显示屏194，以及SIM卡接口195等。其中传感器模块180可以包括陀螺仪传感器180A，加速度传感器180B，接近光传感器180G、指纹传感器180H，触摸传感器180K、转轴传感器180M(当然，电子设备100还可以包括其它传感器，比如温度传感器，压力传感器、距离传感器、磁传感器、环境光传感器、气压传感器、骨传导传感器等，图中未示出)。
可以理解的是，本发明实施例示意的结构并不构成对电子设备100的具体限定。在本申请另一些实施例中，电子设备100可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者拆分某些部件，或者不同的部件布置。图示的部件可以以硬件，软件或软件和硬件的组合实现。
处理器110可以包括一个或多个处理单元，例如：处理器110可以包括应用处理器(application processor，AP)，调制解调处理器，图形处理器(graphics processingunit，GPU)，图像信号处理器(image signal processor,ISP)，控制器，存储器，视频编解码器，数字信号处理器(digital signal processor,DSP)，基带处理器，和/或神经网络处理器(Neural-network Processing Unit,NPU)等。其中，不同的处理单元可以是独立的器件，也可以集成在一个或多个处理器中。其中，控制器可以是电子设备100的神经中枢和指挥中心。控制器可以根据指令操作码和时序信号，产生操作控制信号，完成取指令和执行指令的控制。
处理器110中还可以设置存储器，用于存储指令和数据。在一些实施例中，处理器110中的存储器为高速缓冲存储器。该存储器可以保存处理器110刚用过或循环使用的指令或数据。如果处理器110需要再次使用该指令或数据，可从所述存储器中直接调用。避免了重复存取，减少了处理器110的等待时间，因而提高了系统的效率。
处理器110可以运行本申请实施例提供的语音质量检测方法，以实现在不侵犯用户隐私的条件下对语音链路的语音质量实现检测。当处理器110集成不同的器件，比如集成CPU和GPU时，CPU和GPU可以配合执行本申请实施例提供的语音质量检测方法，比如语音质量检测方法中部分算法由CPU执行，另一部分算法由GPU执行，以得到较快的处理效率。
显示屏194用于显示图像，视频等。显示屏194包括显示面板。显示面板可以采用液晶显示屏(liquid crystal display，LCD)，有机发光二极管(organic light-emittingdiode，OLED)，有源矩阵有机发光二极体或主动矩阵有机发光二极体(active-matrixorganic light emitting diode的，AMOLED)，柔性发光二极管(flex light-emittingdiode，FLED)，Miniled，MicroLed，Micro-oLed，量子点发光二极管(quantum dot lightemitting diodes，QLED)等。在一些实施例中，电子设备100可以包括1个或N个显示屏194，N为大于1的正整数。
摄像头193(前置摄像头或者后置摄像头，或者一个摄像头既可作为前置摄像头，也可作为后置摄像头)用于捕获静态图像或视频。通常，摄像头193可以包括感光元件比如镜头组和图像传感器，其中，镜头组包括多个透镜(凸透镜或凹透镜)，用于采集待拍摄物体反射的光信号，并将采集的光信号传递给图像传感器。图像传感器根据所述光信号生成待拍摄物体的原始图像。
内部存储器121可以用于存储计算机可执行程序代码，所述可执行程序代码包括指令。处理器110通过运行存储在内部存储器121的指令，从而执行电子设备100的各种功能应用以及数据处理。内部存储器121可以包括存储程序区和存储数据区。其中，存储程序区可存储操作系统，应用程序(比如相机应用，微信应用等)的代码等。存储数据区可存储电子设备100使用过程中所创建的数据(比如相机应用采集的图像、视频等)等。
内部存储器121还可以存储本申请实施例提供的语音质量检测算法的代码。当内部存储器121中存储的语音质量检测算法的代码被处理器110运行时，可以在语音信号上叠加预设参考信号，也可以从接收的语音信号中获取第一参考信号。
此外，内部存储器121可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件，闪存器件，通用闪存存储器(universal flash storage，UFS)等。
当然，本申请实施例提供的语音质量检测算法的代码还可以存储在外部存储器中。这种情况下，处理器110可以通过外部存储器接口120运行存储在外部存储器中的语音质量检测算法的代码，实现语音质量的检测。
下面介绍传感器模块180的功能。
陀螺仪传感器180A，可以用于确定电子设备100的运动姿态。在一些实施例中，可以通过陀螺仪传感器180A确定电子设备100围绕三个轴(即，x，y和z轴)的角速度。即陀螺仪传感器180A可以用于检测电子设备100当前的运动状态，比如抖动还是静止。
加速度传感器180B可检测电子设备100在各个方向上(一般为三轴)加速度的大小。即陀螺仪传感器180A可以用于检测电子设备100当前的运动状态，比如抖动还是静止。接近光传感器180G可以包括例如发光二极管(LED)和光检测器，例如光电二极管。发光二极管可以是红外发光二极管。手机通过发光二极管向外发射红外光。手机使用光电二极管检测来自附近物体的红外反射光。当检测到充分的反射光时，可以确定手机附近有物体。当检测到不充分的反射光时，手机可以确定手机附近没有物体。
陀螺仪传感器180A(或加速度传感器180B)可以将检测到的运动状态信息(比如角速度)发送给处理器110。处理器110基于运动状态信息确定当前是手持状态还是脚架状态(比如，角速度不为0时，说明电子设备100处于手持状态)。
指纹传感器180H用于采集指纹。电子设备100可以利用采集的指纹特性实现指纹解锁，访问应用锁，指纹拍照，指纹接听来电等。
触摸传感器180K，也称“触控面板”。触摸传感器180K可以设置于显示屏194，由触摸传感器180K与显示屏194组成触摸屏，也称“触控屏”。触摸传感器180K用于检测作用于其上或附近的触控操作。触摸传感器可以将检测到的触控操作传递给应用处理器，以确定触摸事件类型。可以通过显示屏194提供与触控操作相关的视觉输出。在另一些实施例中，触摸传感器180K也可以设置于电子设备100的表面，与显示屏194所处的位置不同。
示例性的，电子设备100的显示屏194显示主界面，主界面中包括多个应用(比如相机应用、微信应用等)的图标。用户通过触摸传感器180K点击主界面中相机应用的图标，触发处理器110启动相机应用，打开摄像头193。显示屏194显示相机应用的界面，例如取景界面。
电子设备100的无线通信功能可以通过天线1，天线2，移动通信模块151，无线通信模块152，调制解调处理器以及基带处理器等实现。
天线1和天线2用于发射和接收电磁波信号。电子设备100中的每个天线可用于覆盖单个或多个通信频带。不同的天线还可以复用，以提高天线的利用率。例如：可以将天线1复用为无线局域网的分集天线。在另外一些实施例中，天线可以和调谐开关结合使用。
移动通信模块151可以提供应用在电子设备100上的包括2G/3G/4G/5G等无线通信的解决方案。移动通信模块151可以包括至少一个滤波器，开关，功率放大器，低噪声放大器(low noise amplifier，LNA)等。移动通信模块151可以由天线1接收电磁波，并对接收的电磁波进行滤波，放大等处理，传送至调制解调处理器进行解调。移动通信模块151还可以对经调制解调处理器调制后的信号放大，经天线1转为电磁波辐射出去。在一些实施例中，移动通信模块151的至少部分功能模块可以被设置于处理器110中。在一些实施例中，移动通信模块151的至少部分功能模块可以与处理器110的至少部分模块被设置在同一个器件中。
调制解调处理器可以包括调制器和解调器。其中，调制器用于将待发送的低频基带信号调制成中高频信号。解调器用于将接收的电磁波信号解调为低频基带信号。随后解调器将解调得到的低频基带信号传送至基带处理器处理。低频基带信号经基带处理器处理后，被传递给应用处理器。应用处理器通过音频设备(不限于扬声器170A，受话器170B等)输出声音信号，或通过显示屏194显示图像或视频。在一些实施例中，调制解调处理器可以是独立的器件。在另一些实施例中，调制解调处理器可以独立于处理器110，与移动通信模块151或其他功能模块设置在同一个器件中。
无线通信模块152可以提供应用在电子设备100上的包括无线局域网(wirelesslocal area networks，WLAN)(如无线保真(wireless fidelity，Wi-Fi)网络)，蓝牙(bluetooth，BT)，全球导航卫星系统(global navigation satellite system，GNSS)，调频(frequency modulation，FM)，近距离无线通信技术(near field communication，NFC)，红外技术(infrared，IR)等无线通信的解决方案。无线通信模块152可以是集成至少一个通信处理模块的一个或多个器件。无线通信模块152经由天线2接收电磁波，将电磁波信号调频以及滤波处理，将处理后的信号发送到处理器110。无线通信模块152还可以从处理器110接收待发送的信号，对其进行调频，放大，经天线2转为电磁波辐射出去。
另外，电子设备100可以通过音频模块170，扬声器170A，受话器170B，麦克风170C，耳机接口170D，以及应用处理器等实现音频功能。例如音乐播放，录音等。电子设备100可以接收按键190输入，产生与电子设备100的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。电子设备100可以利用马达191产生振动提示(比如来电振动提示)。电子设备100中的指示器192可以是指示灯，可以用于指示充电状态，电量变化，也可以用于指示消息，未接来电，通知等。电子设备100中的SIM卡接口195用于连接SIM卡。SIM卡可以通过插入SIM卡接口195，或从SIM卡接口195拔出，实现和电子设备100的接触和分离。
应理解，在实际应用中，电子设备100可以包括比图1所示的更多或更少的部件，本申请实施例不作限定。
本申请实施例以下将结合附图和应用场景，对本申请实施例提供的语音质量检测方法进行详细介绍。以下实施例均可以在具有上述硬件结构的电子设备100中实现。
参见图3，示例性的示出了本申请实施例提供的一种语音质量检测方法的流程，该方法由第一电子设备执行。
步骤301，第一电子设备与第二电子设备建立语音链路。
例如第二电子设备通过通信网络向第一电子设备发送呼叫请求，第一电子设备接受呼叫请求后，第一电子设备与第二电子设备之间通过通信网络可以建立通话链路。或者第二电子设备通过即时类应用向第一电子设备发送语音通话请求，第一电子设备接受语音通话请求后第一电子设备与第二电子设备之间也可以建立通话链路。当然，上述呼叫请求或者语音通话请求也可以由第一电子设备发送，本申请实施例并不限定语音链路的具体建立方式。
步骤302，第二电子设备向第一电子设备发送第一语音信号。
其中，第二电子设备先采集声源发出的原始语音信号，然后对所述原始语音信号进行模数转换和滤波处理，并在处理后的语音信号上叠加预设参考信号，得到第一语音信号，其中预设参考信号的频率和第一语音信号的频率可以是相同的，如图4所示。
具体来说，第二电子设备先对原始语音信号进行处理，例如利用3A算法进行处理。由于处理后的语音信号已将部分频段的频谱滤除掉了，所以终端设备在处理后的语音信号上叠加预设参考信号，例如叠加一个固定频率的正弦波信号，最终生成第一语音信号。需要说明的是，为了不影响用户通话，预设参考信号的频率一般不位于人耳敏感频段之内。例如预设参考信号的频率是60HZ以下的正弦波。除此之外，预设参考信号还可以是超过20kHz的超声波。
当然，如果是通过无线通信网络进行通话，第二电子设备可以将得到的第一语音信号通过调制模块调制到高频上通过天线发射出去。第一电子设备接收到的第一语音信号后可以基于解调模块将高频信号解调到基带信号，再进行解码等操作，可以恢复出第一语音信号，然后通过音频模块170进行播放。
步骤303，第一电子设备接收第二电子设备通过语音链路发送的第一语音信号，并从第一语音信号中获取与预设参考信号频率相同的第一参考信号。
需要说明的是，第一语音信号在语音链路传输过程中预设参考信号也会发生畸变，例如幅值变大或者变小，但是频率并不会发生变化。具体地，第一电子设备通过滤波处理及波形识别处理，从接收的第一语音信号中解调出叠加在第一语音信号中的第一参考信号，如图5所示。示例性地，如果预设参考信号是50HZ以下的正弦波，那么第一电子设备通过快速傅里叶变换，将第一语音信号从时域转成频域，然后使用低通滤波器，过滤得到50HZ以下的正弦波，即将第一参考信号过滤出来。
其中，第一参考信号可以如图4和图5所示的正弦波，也可以是余弦波，或者方波。三角波等，本申请实施例对此并不做限制。一般地，电子设备在时域上直接叠加正弦波由于本申请实施例所解决的问题对波形相位、幅度以及直流分量均无特殊要求，为方便于信号处理，本申请实施例也可以采用的正弦波的公式也可以是f(t)＝Asinθ，即只保留振幅和周期参数。
步骤304，第一电子设备根据第一参考信号和预设参考信号的比较结果，确定语音链路的通话质量。
也就是说，第一电子设备比较过滤出来的第一参考信号和预设参考信号的幅度值，如果幅度值差异较大，则说明语音链路受到的干扰较大，所以得出通话质量较差。其中，预设参考信号的幅度值可以预先存储在内部存储器121中，处理器110也可以通过比较过滤出来的第一参考信号的幅度值和内部存储器121中存储的预设参考信号的幅度值，根据比较结果，确定第一电子设备和第二电子设备之间的语音链路的通话质量。
需要说明的是，第一电子设备将通过低通滤波器过滤出来的第一参考信号进行傅里叶逆变换，得到在时域上第一参考信号的波形。由于第一参考信号的相位和预设参考信号的相位很可能不对齐，如图6a所示，所以在比较第一参考信号和预设参考信号的幅度值之前，第一电子设备需要可能调整第一参考信号的相位，以匹配第一参考信号和预设参考信号在时域上的波形，然后再对第一参考信号和预设参考信号进行采样，例如采样N个时刻的第一参考信号的n个第一幅度值，以及该n个采样时刻预设参考信号的n个第二幅度值。电子设备对n个第一幅度值和n个第二幅度值进行比较，根据比较结果确定语音链路的通话质量。
上述实施例中，第一电子设备可以与第二电子设备可以通过语音链路正常传输语音信号，并不会影响到用户的正常通话。同时，第一电子设备可以及时且准确地确定出语音链路的通话质量，对用户来说，这一检测过程用户是无感知的，且没有抓包数据，所以不会侵犯到用户的隐私。
在一种可能的实施例中，当第一电子设备得到在时域上第一参考信号的波形之后，第一电子设备可以按照波形匹配算法对第一参考信号的波形和预设参考信号的波形进行匹配。具体来说，由于第一参考信号经过傅里叶逆变换之后第一电子设备无法确定第一参考信号的波形的相位信息，且第一语音信号经过语音传输一系列处理会可能初始部分的数据被丢弃，所以需要一个时域匹配算法进行时域上的波形匹配。由于预设参考信号是已知的，所以第一电子设备可以按照如下方式尝试匹配波形。比如，如图6a所示，第一电子设备对第一参考信号(图6a中的实线)的波形(例如0～4π)和预设参考信号(图6a中的虚线)的波形(例如0～4π)进行采样，采样重叠部分的波形在相同采样时刻的各个波形的幅度值，如果第一电子设备计算相同采样时刻的各个波形的幅度值的相似度低于第一阈值时，则将第一参考信号的相位移动Δt，例如Δt等于1时，相位移动之后的波形如图6b所示。进一步地，第一电子设备采集重叠部分的波形在相同采样时刻的各个波形的幅度值，如果第一电子设备计算相同采样时刻的各个波形的幅度值的相似度低于第一阈值时，则继续移动第一参考信号的相位，直至相同采样时刻的各个波形的幅度值的相似度大于或等于第一阈值，例如，如图6c所示，两个波形的幅度值的相似度大于或等于第一阈值。
在一种可能的实施例中，第一电子设备在匹配了第一参考信号和预设参考信号在时域上的波形之后，针对匹配成功后的第一参考信号和预设参考信号，第一电子设备获取在n个采样时刻第一参考信号的n个第一幅度值，以及在n个采样时刻预设参考信号的n个第二幅度值；然后第一电子设备根据n个第一幅度值和n个第二幅度值，计算第一参考信号的失真率，进而根据失真率与设定阈值的比较结果，确定语音链路的通话质量。
示例性地，当第一参考信号和预设参考信号匹配完成之后，第一电子设备采集分别在t1、t2、直至tn时刻预设参考信号的幅度值y1、y2、y3,直至yn,另外，第一电子设备还采集在t1、t2、直至tn时刻第一参考信号的幅度值y1‘、y2‘、y3‘,直至yn‘,如图7所示(图7中仅表示出t1至t12，其余采样时刻未画出)，第一电子设备通过比较y1和y1‘、y2和y2‘、y3和y3‘,…,yn和yn‘,确定出第一参考信号的失真率。具体地，本申请示例性地给出如下两种计算方式。
方式一
电子设备根据n个第一幅度值和n个第二幅度值，按照公式一计算第一参考信号的失真率，所述公式一为：
其中，ε表示第一参考信号的失真率，||表示取绝对值，yi表示第i个采样时刻所述预设参考信号的幅度值，yi‘表示第i个采样时刻所述第一参考信号的幅度值，n表示n个采样时刻。
进一步地，当ε大于设定阈值(例如0.3，设定阈值可以根据经验值确定并预先存储在内部存储器121中)时，具体地，第一电子设备中的处理器110可以根据当前的失真率确定出通信质量，并将通信质量上报至服务器，或者，第一电子设备将当前的失真率通过移动通信模块151、无线通信模块152等上报至服务器，由服务器根据失真率确定通信质量。在一种可能的示例中，第一电子设备在上报失真率的同时，还会向服务器上报第一电子设备的设备标识，以及通话时间点等，所以服务器可以根据上报的信息分析通信质量差的原因等。
方式二
第一电子设备先通过如下公式二和公式三n个第一幅度值和所述n个第二幅度值进行归一化处理，即转换为[0,1]区间范围的值：
其中，yAi为归一化之后第一参考信号第i个采样时刻的幅度值；yBi为归一化之后预设参考信号第i个采样时刻的幅度值，其中i的取值是从1到n。
然后第一电子设备再利用NN(Nearest Neighbors)算法进行相似度计算，即计算y1和y1‘之间的欧式距离、y2和y2‘之间的欧式距离、y3和y3‘之间的欧式距离,…,yn和yn‘之间的欧式距离，根据n个所述第一幅度值和第二幅度值之间的欧式距离，确定所述第一参考信号的失真率。当欧式距离越大，则失真率越大，说明失真率越小预设参考信号和第一参考信号越相似。进一步地，当失真率大于设定阈值(例如0.3，设定阈值可以根据经验值确定并预先存储在内部存储器121中)时，则第一电子设备中的处理器110可以根据当前的失真率确定出通信质量，并将通信质量上报至服务器，或者，第一电子设备通过移动通信模块151、无线通信模块152等将当前的失真率上报至服务器，由服务器根据失真率确定通信质量。在一种可能的示例中，第一电子设备在上报失真率的同时，还会向服务器上报第一电子设备的设备标识，以及通话时间点等，所以服务器可以根据上报的信息分析通信质量差的原因等。
在一种可能的实施例中，第二电子设备在获取到原始语音信号之后，会先对原始语音信号进行语音处理。现有的普遍使用的提高通话语音质量的处理技术是3A算法技术(三种算法的合称，三种算法分别为：回声消除算法、主动降噪算法、声音增强算法。三种算法组合用于优化语音质量)，该技术普遍的运用在现代化的语音通话设备中，主要解决的问题是:1、在语音幅值变化特别大的时候，通过负反馈原理，减小幅值的变化，抑制突发噪声等对通话的影响；2、通过对通话的背景噪声和语音进行区别和过滤，尽量将背景噪声滤除，提高语音信号清晰度；3、在通话的听筒和话筒之间，不可避免的有部分听筒的语音输出成为了话筒的语音输入，这些输入干扰进了说话方的语音中，通过相关性的判别，尽量滤除从听筒传入话筒的信号，提高通话有效信号的纯度。
需要说明的是，上述3A技术是基础技术，它们解决的问题是通话信号本身或者通话装置本身技术缺陷所引发的效果问题。由于影响语音链路的通话质量的因素很多，例如通话中人的行为、环境温度等，所以即便语音信号经过3A技术处理之后仍可能存在语音质量差的问题。本申请实施例所提供的语音质量检测方法与3A算法之间并不矛盾，可以相互结合使用。
在一种可能的示例中，第一电子设备还可以对自身采集的声源的原始声音信号，进行模数转换和滤波处理，并在处理后的语音信号上叠加所述预设参考信号，得到第二语音信号,第一电子设备通过所述语音链路向所述第二电子设备发送所述第二语音信号。然后第二电子设备通过图3所示的方法检测语音链路的通信质量。具体检测方法可以参见上述实施例，在此不再重复赘述。
以下将结合实际应用场景，对本申请实施例提供的语音质量检测方法进行举例说明。
如图8所示，假设第二电子设备检测到用户作用于电话应用中的触摸操作，然后向第一电子设备发起语音呼叫请求，呼叫界面如图8a所示。第一电子设备接收来自第二电子设备的语音呼叫请求，然后显示如图8b所示的界面，当第一电子设备检测到用户作用于接听控件的操作之后，显示如图8c所示的通话界面。这样，第一电子设备和第二电子设备之间就建立的语音链路，在第一电子设备的用户A和第二电子设备的用户B进行语音通话的过程中，第二电子设备中的音频处理器(位于处理器110中)会对麦克风170C所采集的用户B的原始语音信号进行处理，然后音频处理器在处理后的语音信号中叠加预设参考信号，生成第一语音信号，然后第二电子设备将第一语音信号由射频天线(151或152)进行发送。
第一电子设备通过射频天线(151或152)接收到第一语音信号之后，按照如图9所示所示的方法流程检测语音链路的通信质量，具体步骤如下。
步骤901，第一电子设备接收来自第二电子设备的第一语音信号。
步骤902，第一电子设备通过内部的处理器110，可能包括各种音频信号处理电路、调制解调器、编解码器等，从第一语音信号中获取第一参考信号。
具体地，获取方法如步骤303所示，在此不再重复赘述。
步骤903，第一电子设备将第一参考信号与预设参考信号(预设参考信号可能被预先存储在内部存储器121中)进行波形匹配，即采样相同采样时刻的各个波形的幅度值。
步骤904，如果第一电子设备计算相同采样时刻的各个波形的幅度值的相似度低于第一阈值时，执行步骤905，否则执行步骤906。
步骤905，第一电子设备移动第一参考信号的波形的相位，然后返回执行步骤903，直至相同采样时刻的各个波形的幅度值的相似度大于等于第一阈值。
步骤906，针对匹配成功后的第一参考信号和预设参考信号，第一电子设备获取在n个采样时刻第一参考信号的n个第一幅度值，以及在n个采样时刻预设参考信号的n个第二幅度值；然后第一电子设备根据n个第一幅度值和n个第二幅度值，计算第一参考信号的失真率。
步骤907，如果失真率大于等于设定阈值时，执行步骤908，否则执行步骤909。
步骤908，确定语音链路的通信质量不满足要求，将结果上报至服务器。
步骤909，确定语音链路的通信质量满足要求，不上报，继续对接收的语音信号按照上述方法检测语音链路的通信质量。
可以理解的是，第一电子设备通过射频天线(151或152)接收到第一语音信号之后，先按照图3所示的方法，从第一语音信号中过滤得到第一参考信号，然后根据第一参考信号和预设参考信号的比较结果，确定通信链路的通信质量。同时，第一电子设备的音频处理器对第一语音信号进行解码，以及将解码后的数字音频数据转换为模拟音频数据，然后进行功率放大，至扬声器170A进行电/声转换，推动扬声器170A发声。可见，第一电子设备和第二电子设备在正常通话过程中，第一电子设备就可以检测出语音链路的通信质量，对用户来说是无感知的，且可以及时准确地得到语音链路的通信质量。
需要说明的是，本申请实施例所提供的语音质量检测方法也可以适用于其它通话场景，例如当第二电子设备检测到用户作用于即时通信类应用中的触摸操作，然后向第一电子设备发起语音呼叫请求之后，第二电子设备和第一电子设备也可以按照上述方法进行语音质量的检测。
本申请实施例中还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括计算机程序，当计算机程序在电子设备上运行时，使得所述电子设备执行上述数据传输方法任意一种可能的实现。
本申请实施例还提供一种包含计算机程序产品，当所述计算机程序产品在电子设备上运行时，使得所述电子设备执行上述数据传输方法任意一种可能的实现。
在本申请的另一些实施例中，本申请实施例公开了一种电子设备，如图10所示，该电子设备可以包括：一个或多个处理器1001；存储器1002；显示器1003；一个或多个应用程序(未示出)；以及一个或多个计算机程序1004，上述各器件可以通过一个或多个通信总线1005连接。其中该一个或多个计算机程序1004被存储在上述存储器1002中并被配置为被该一个或多个处理器1001执行，该一个或多个计算机程序1004包括指令，上述指令可以用于执行如图3至图9相应实施例中的各个步骤。
通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请实施例各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：快闪存储器、移动硬盘、只读存储器、随机存取存储器、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本申请实施例的具体实施方式，但本申请实施例的保护范围并不局限于此，任何在本申请实施例揭露的技术范围内的变化或替换，都应涵盖在本申请实施例的保护范围之内。因此，本申请实施例的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (15)
1.一种语音质量检测方法，其特征在于，该方法包括：
第一电子设备与第二电子设备建立语音链路；
所述第一电子设备接收所述第二电子设备通过所述语音链路发送的第一语音信号；
所述第一电子设备从所述第一语音信号中获取第一参考信号；
所述第一电子设备根据所述第一参考信号和预设参考信号的比较结果，确定所述语音链路的通话质量，其中，所述预设参考信号和第一参考信号的频率相同。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一电子设备根据所述第一参考信号和预设参考信号的比较结果，确定所述语音链路的通话质量，包括：
所述第一电子设备匹配所述第一参考信号和所述预设参考信号在时域上的波形；
针对匹配成功后的第一参考信号和所述预设参考信号，所述第一电子设备获取在n个采样时刻所述第一参考信号的n个第一幅度值，以及在所述n个采样时刻所述预设参考信号的n个第二幅度值；
所述第一电子设备根据所述n个第一幅度值和所述n个第二幅度值，计算所述第一参考信号的失真率；
所述第一电子设备根据所述失真率与设定阈值的比较结果，确定所述语音链路的通话质量。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一电子设备根据所述n个第一幅度值和所述n个第二幅度值，计算所述第一参考信号的失真率，包括：
所述电子设备根据所述n个第一幅度值和所述n个第二幅度值，计算所述第一参考信号的失真率符合下述公式要求：
其中，ε表示第一参考信号的失真率，||表示取绝对值，yi表示第i个采样时刻所述预设参考信号的幅度值，yi‘表示第i个采样时刻所述第一参考信号的幅度值，n表示n个采样时刻。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一电子设备根据所述n个第一幅度值和所述n个第二幅度值，计算所述第一参考信号的失真率，包括：
所述第一电子设备将所述n个第一幅度值和所述n个第二幅度值进行归一化处理，得到归一化后的n个第一幅度值和所述n个第二幅度值；
针对n个采样时刻中的任意一个采样时刻的第一幅度值和第二幅度值，所述第一电子设备计算所述第一幅度值和第二幅度值之间的欧式距离；
所述第一电子设备根据n个所述第一幅度值和第二幅度值之间的欧式距离，确定所述第一参考信号的失真率，其中，失真率越小，所述第一幅度值和第二幅度值之间的欧式距离越小。
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述第一电子设备从所述第一语音信号中获取第一参考信号，包括：
所述第一电子设备通过滤波处理及波形识别处理，从接收的所述第一语音信号中解调出叠加在所述第一语音信号中的第一参考信号。
6.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，该方法还包括：
所述第一电子设备采集声源发出的原始语音信号；
所述第一电子设备对所述原始语音信号进行模数转换和滤波处理，并在处理后的语音信号上叠加所述预设参考信号，得到第二语音信号；
所述第一电子设备通过所述语音链路向所述第二电子设备发送所述第二语音信号。
7.一种语音质量检测方法，其特征在于，该方法包括：
第二电子设备与第一电子设备建立语音链路；
所述第二电子设备采集声源发出的原始语音信号；
所述第二电子设备对所述原始语音信号进行模数转换和滤波处理，并在处理后的语音信号上叠加预设参考信号，得到第一语音信号；
所述第二电子设备通过所述语音链路向所述第一电子设备发送所述第一语音信号，以使所述第一电子设备从所述第一语音信号中获取第一参考信号，并根据所述第一参考信号和所述预设参考信号的比较结果，确定所述语音链路的通话质量，其中，所述预设参考信号和第一参考信号的频率相同。
8.一种电子设备，其特征在于，包括存储器，处理器和收发器；
所述存储器用于存储一个或多个计算机程序；
当所述存储器存储的一个或多个计算机程序被所述中央处理器执行时，使得所述电子设备执行：
与第二电子设备建立语音链路，所述语音链路用于传输语音信号；
通过所述收发器接收所述第二电子设备通过所述语音链路发送的第一语音信号；
从所述第一语音信号中获取第一参考信号；
根据所述第一参考信号和预设参考信号的比较结果，确定所述语音链路的通话质量，其中，所述预设参考信号和第一参考信号的频率相同。
9.根据权利要求8所述的电子设备，其特征在于，当所述存储器存储的一个或多个计算机程序被所述处理器执行时，使得所述电子设备具体执行：
匹配所述第一参考信号和所述预设参考信号在时域上的波形；
针对匹配成功后的第一参考信号和所述预设参考信号，获取在n个采样时刻所述第一参考信号的n个第一幅度值，以及在所述n个采样时刻所述预设参考信号的n个第二幅度值；
根据所述n个第一幅度值和所述n个第二幅度值，计算所述第一参考信号的失真率；
根据所述失真率与设定阈值的比较结果，确定所述语音链路的通话质量。
10.根据权利要求9所述的电子设备，其特征在于，当所述存储器存储的一个或多个计算机程序被所述处理器执行时，使得所述电子设备具体执行：
所述电子设备根据所述n个第一幅度值和所述n个第二幅度值，计算所述第一参考信号的失真率符合下述公式要求：
其中，ε表示第一参考信号的失真率，||表示取绝对值，yi表示第i个采样时刻所述预设参考信号的幅度值，yi‘表示第i个采样时刻所述第一参考信号的幅度值，n表示n个采样时刻。
11.根据权利要求9所述的电子设备，其特征在于，当所述存储器存储的一个或多个计算机程序被所述处理器执行时，使得所述电子设备具体执行：
将所述n个第一幅度值和所述n个第二幅度值进行归一化处理，得到归一化后的n个第一幅度值和所述n个第二幅度值；
针对n个采样时刻中的任意一个采样时刻的第一幅度值和第二幅度值，计算所述第一幅度值和第二幅度值之间的欧式距离；
根据n个所述第一幅度值和第二幅度值之间的欧式距离，确定所述第一参考信号的失真率，其中，失真率越小，所述第一幅度值和第二幅度值之间的欧式距离越小。
12.根据权利要求8至11任一项所述的电子设备，其特征在于，当所述存储器存储的一个或多个计算机程序被所述处理器执行时，使得所述电子设备具体执行：
通过滤波处理及波形识别处理，从接收的所述第一语音信号中解调出叠加在所述第一语音信号中的第一参考信号。
13.根据权利要求8至11任一项所述的电子设备，其特征在于，当所述存储器存储的一个或多个计算机程序被所述处理器执行时，使得所述电子设备具体执行：
采集声源发出的原始语音信号；
对所述原始语音信号进行模数转换和滤波处理，并在处理后的语音信号上叠加所述预设参考信号，得到第二语音信号；
通过所述语音链路向所述第二电子设备发送所述第二语音信号。
14.一种电子设备，其特征在于，包括存储器，处理器和收发器；
所述存储器用于存储一个或多个计算机程序；
当所述存储器存储的一个或多个计算机程序被所述中央处理器执行时，使得所述第二电子设备执行：
通过所述收发器与第一电子设备建立语音链路；
采集声源发出的原始语音信号；
对所述原始语音信号进行模数转换和滤波处理，并在处理后的语音信号上叠加预设参考信号，得到第一语音信号；
通过所述收发器以及所述语音链路向所述第一电子设备发送所述第一语音信号，以使所述第一电子设备从所述第一语音信号中获取第一参考信号，并根据所述第一参考信号和预设参考信号的比较结果，确定所述语音链路的通话质量，其中，所述预设参考信号和第一参考信号的频率相同。
15.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括计算机程序，当计算机程序在电子设备上运行时，使得所述电子设备执行如权利要求1至7任一项所述的语音质量检测方法。
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Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111489759A (zh) * | 2020-03-23 | 2020-08-04 | 天津大学 | 基于光纤语音时域信号波形对齐的噪声评估方法 |
| CN112489671A (zh) * | 2020-12-18 | 2021-03-12 | 深圳市潮流网络技术有限公司 | 回声数据消除方法及装置、终端设备、存储介质 |
| CN112802497A (zh) * | 2021-01-29 | 2021-05-14 | 深圳市捷视飞通科技股份有限公司 | 音频质量检测方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN113327618A (zh) * | 2021-05-17 | 2021-08-31 | 西安讯飞超脑信息科技有限公司 | 声纹判别方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN113327617A (zh) * | 2021-05-17 | 2021-08-31 | 西安讯飞超脑信息科技有限公司 | 声纹判别方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN113744765A (zh) * | 2021-08-19 | 2021-12-03 | 深圳市新国都股份有限公司 | Pos机语音播报检测方法、装置及存储介质 |
| CN114171060A (zh) * | 2021-12-08 | 2022-03-11 | 广州彩熠灯光股份有限公司 | 灯具管理方法、装置和计算机程序产品 |
| CN115148198A (zh) * | 2022-09-01 | 2022-10-04 | 中瑞科技术有限公司 | 一种语音数据识别的对讲系统 |
Citations (19)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1885947A (zh) * | 2005-06-25 | 2006-12-27 | 华为技术有限公司 | 基于数字水印的多媒体视频通信客观质量评价方法 |
| US20090049303A1 (en) * | 2000-04-04 | 2009-02-19 | Ecd Sysems, Inc. | Method and system for data delivery and reproduction |
| CN103200604A (zh) * | 2013-01-06 | 2013-07-10 | 中国电子科技集团公司第十研究所 | 机载通信系统话音评估设备 |
| CN103227872A (zh) * | 2013-03-21 | 2013-07-31 | 华为技术有限公司 | 语音信号处理和检测方法及相关设备 |
| CN103250205A (zh) * | 2010-12-07 | 2013-08-14 | 英派尔科技开发有限公司 | 用于端到端体验质量测量的音频指纹差 |
| CN103839554A (zh) * | 2012-11-26 | 2014-06-04 | 华为技术有限公司 | 语音质量评估的方法和装置 |
| CN104254887A (zh) * | 2012-09-24 | 2014-12-31 | 希特兰布公司 | 用于评估卡拉ok用户的方法和系统 |
| CN104485114A (zh) * | 2014-11-27 | 2015-04-01 | 湖南省计量检测研究院 | 一种基于听觉感知特性的语音质量客观评估的方法 |
| CN105529037A (zh) * | 2015-12-04 | 2016-04-27 | 中国电子科技集团公司第五十研究所 | 通信设备语音质量评价测试系统及测试方法 |
| CN106411660A (zh) * | 2016-11-30 | 2017-02-15 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 一种通话质量检测方法及终端 |
| CN106816158A (zh) * | 2015-11-30 | 2017-06-09 | 华为技术有限公司 | 一种语音质量评估方法、装置及设备 |
| CN107293306A (zh) * | 2017-06-21 | 2017-10-24 | 湖南省计量检测研究院 | 一种基于输出的客观语音质量的评估方法 |
| US20170374546A1 (en) * | 2016-06-24 | 2017-12-28 | The Nielsen Company (Us), Llc | Methods and apparatus to perform audio sensor selection in an audience measurement device |
| CN107580155A (zh) * | 2017-08-31 | 2018-01-12 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 网络电话质量确定方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN107948386A (zh) * | 2018-01-10 | 2018-04-20 | 上海展扬通信技术有限公司 | 通话质量检测系统及方法 |
| CN108259653A (zh) * | 2016-12-28 | 2018-07-06 | 中国移动通信有限公司研究院 | 一种语音测试方法及装置、系统 |
| CN108882290A (zh) * | 2018-06-28 | 2018-11-23 | 京信通信系统（中国）有限公司 | 空口侧语音损伤测试方法、装置、计算机存储介质及设备 |
| CN109145764A (zh) * | 2018-07-27 | 2019-01-04 | 中国铁道科学研究院集团有限公司 | 综合检测车的多组检测波形的未对齐区段识别方法及装置 |
| CN109253660A (zh) * | 2018-08-25 | 2019-01-22 | 中国人民解放军63869部队 | 一种弹丸落点坐标声震波探测系统及探测方法 |
-
2019
- 2019-05-21 CN CN201910423372.8A patent/CN110289014B/zh active Active
Patent Citations (19)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20090049303A1 (en) * | 2000-04-04 | 2009-02-19 | Ecd Sysems, Inc. | Method and system for data delivery and reproduction |
| CN1885947A (zh) * | 2005-06-25 | 2006-12-27 | 华为技术有限公司 | 基于数字水印的多媒体视频通信客观质量评价方法 |
| CN103250205A (zh) * | 2010-12-07 | 2013-08-14 | 英派尔科技开发有限公司 | 用于端到端体验质量测量的音频指纹差 |
| CN104254887A (zh) * | 2012-09-24 | 2014-12-31 | 希特兰布公司 | 用于评估卡拉ok用户的方法和系统 |
| CN103839554A (zh) * | 2012-11-26 | 2014-06-04 | 华为技术有限公司 | 语音质量评估的方法和装置 |
| CN103200604A (zh) * | 2013-01-06 | 2013-07-10 | 中国电子科技集团公司第十研究所 | 机载通信系统话音评估设备 |
| CN103227872A (zh) * | 2013-03-21 | 2013-07-31 | 华为技术有限公司 | 语音信号处理和检测方法及相关设备 |
| CN104485114A (zh) * | 2014-11-27 | 2015-04-01 | 湖南省计量检测研究院 | 一种基于听觉感知特性的语音质量客观评估的方法 |
| CN106816158A (zh) * | 2015-11-30 | 2017-06-09 | 华为技术有限公司 | 一种语音质量评估方法、装置及设备 |
| CN105529037A (zh) * | 2015-12-04 | 2016-04-27 | 中国电子科技集团公司第五十研究所 | 通信设备语音质量评价测试系统及测试方法 |
| US20170374546A1 (en) * | 2016-06-24 | 2017-12-28 | The Nielsen Company (Us), Llc | Methods and apparatus to perform audio sensor selection in an audience measurement device |
| CN106411660A (zh) * | 2016-11-30 | 2017-02-15 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 一种通话质量检测方法及终端 |
| CN108259653A (zh) * | 2016-12-28 | 2018-07-06 | 中国移动通信有限公司研究院 | 一种语音测试方法及装置、系统 |
| CN107293306A (zh) * | 2017-06-21 | 2017-10-24 | 湖南省计量检测研究院 | 一种基于输出的客观语音质量的评估方法 |
| CN107580155A (zh) * | 2017-08-31 | 2018-01-12 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 网络电话质量确定方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN107948386A (zh) * | 2018-01-10 | 2018-04-20 | 上海展扬通信技术有限公司 | 通话质量检测系统及方法 |
| CN108882290A (zh) * | 2018-06-28 | 2018-11-23 | 京信通信系统（中国）有限公司 | 空口侧语音损伤测试方法、装置、计算机存储介质及设备 |
| CN109145764A (zh) * | 2018-07-27 | 2019-01-04 | 中国铁道科学研究院集团有限公司 | 综合检测车的多组检测波形的未对齐区段识别方法及装置 |
| CN109253660A (zh) * | 2018-08-25 | 2019-01-22 | 中国人民解放军63869部队 | 一种弹丸落点坐标声震波探测系统及探测方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| LIBIN CAI ET AL: "Speech Quality Evaluation: A New Application of Digital Watermarking", 《IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT》 * |
| 张永秀: "基于语音质量估测模型的水声语音通信系统研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 * |
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111489759A (zh) * | 2020-03-23 | 2020-08-04 | 天津大学 | 基于光纤语音时域信号波形对齐的噪声评估方法 |
| CN112489671A (zh) * | 2020-12-18 | 2021-03-12 | 深圳市潮流网络技术有限公司 | 回声数据消除方法及装置、终端设备、存储介质 |
| CN112489671B (zh) * | 2020-12-18 | 2024-04-16 | 深圳市潮流网络技术有限公司 | 回声数据消除方法及装置、终端设备、存储介质 |
| CN112802497A (zh) * | 2021-01-29 | 2021-05-14 | 深圳市捷视飞通科技股份有限公司 | 音频质量检测方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN113327618A (zh) * | 2021-05-17 | 2021-08-31 | 西安讯飞超脑信息科技有限公司 | 声纹判别方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN113327617A (zh) * | 2021-05-17 | 2021-08-31 | 西安讯飞超脑信息科技有限公司 | 声纹判别方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN113327617B (zh) * | 2021-05-17 | 2024-04-19 | 西安讯飞超脑信息科技有限公司 | 声纹判别方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN113327618B (zh) * | 2021-05-17 | 2024-04-19 | 西安讯飞超脑信息科技有限公司 | 声纹判别方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN113744765A (zh) * | 2021-08-19 | 2021-12-03 | 深圳市新国都股份有限公司 | Pos机语音播报检测方法、装置及存储介质 |
| CN113744765B (zh) * | 2021-08-19 | 2023-12-29 | 深圳市新国都股份有限公司 | Pos机语音播报检测方法、装置及存储介质 |
| CN114171060A (zh) * | 2021-12-08 | 2022-03-11 | 广州彩熠灯光股份有限公司 | 灯具管理方法、装置和计算机程序产品 |
| CN115148198A (zh) * | 2022-09-01 | 2022-10-04 | 中瑞科技术有限公司 | 一种语音数据识别的对讲系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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