CN115705850A - 音质评价方法及使用其的音质评价系统 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种音质评价方法及使用其的音质评价系统。音质评价系统录制多个播放装置所播放的一测试音档以产生多个音频数据，并将音频数据切分为多个频段。音质评价系统计算频段以得到播放装置的多个评价分数。音质评价系统会自一参考来源撷取对应播放装置的一音质排行信息，并根据音质排行信息以调整评价分数，进而得到一参考模型。音质评价系统会依据参考模型对应调整多个待测播放装置的评价分数，以得到待测播放装置的音质排行信息。

Description

音质评价方法及使用其的音质评价系统

技术领域

本申请是关于一种播放装置的音质的评价方法及评价系统。

背景技术

消费者在购买播放装置时，通常会亲自聆听播放装置所播放档来决定自己所偏好的产品。网络上大部分的产品分析也都是以分析者们的主观感受，来对播放装置进行评价。也就是说，目前市面上并没有一套客观且精准的评价方法来对播放装置进行性能表现分析。此外，受到主观感受的影响，每个人对于同一项产品的评价也大不相同。如此的现况使得消费者难以从主观的播放装置排行榜中，选择适合自己的产品。

发明内容

本申请所要解决的技术问题在于提供一种音质评价方法，用以提供多个播放装置的音质排行信息，包含：将这些播放装置定义为一第一群组以及一第二群组；分别录制第一群组以及第二群组所播放至少一测试音档，以产生多个第一音频数据以及多个第二音频数据；分别切分各第一音频数据以及各第二音频数据，以产生多个第一群组频段以及多个第二群组频段；分别计算处理第一群组频段以及第二群组频段，以得到第一群组的多个第一评价分数以及第二群组的多个第二评价分数；自一参考来源撷取对应第一群组的一第一音质排行信息；参考第一音质排行信息以对应调整第一评价分数，进而得到一第一参考模型；以及依据第一参考模型对应调整第二评价分数，进而得到第二群组的一第二音质排行信息。

本申请也揭示一种音质评价系统，包含一音频录制模块、一计算模块、一通讯模块以及一处理模块。音频录制模块用以将多个播放装置定义为一第一群组以及一第二群组，分别录制第一群组以及第二群组所播放至少一测试音档，以产生多个第一音频数据以及多个第二音频数据。计算模块用以切分各第一音频数据以及各第二音频数据，以产生多个第一群组频段以及多个第二群组频段，并分别计算处理第一群组频段以及第二群组频段，以得到第一群组的多个第一评价分数以及第二群组的多个第二评价分数。通讯模块用以自一参考来源撷取对应第一群组的一第一音质排行信息。处理模块用以参考第一音质排行信息以对应调整第一评价分数，进而得到一第一参考模型，依据第一参考模型对应调整第二评价分数，进而得到第二群组的一第二音质排行信息。

本申请的音质评价方法和音质评价系统通过参照一或多个网络公开数据库所发布的音频装置的音质排行信息，来训练出可以客观评价音频装置的音质评价算法模型，且训练过程中完全无需声学专家的介入。随着训练数据的累积，本申请的音质评价模型所计算出的评价分数高低不仅能够趋近于声学专家的判断，也可以完全避免声学专家偶因评价当下的生理与心理条件变化所导致的评价结果偏差，因而能比声学专家更加客观且更加具有一致性地评价各种播放装置的音质好坏，因此可以提供客观且精准的评价方法，方便地提供用户得知播放装置的性能表现。

有关本申请的其它功效及实施例的详细内容，配合图式说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1是本申请的一实施例中音质评价方法的实施环境的示意图；

图2是本申请的一实施例中音质评价系统进行音质评价方法的示意图；

图3是本申请的音质评价方法的一例示流程图。

具体实施方式

在下文的实施方式中所述的位置关系，包括：上，下，左和右，若无特别指明，皆是以图式中组件绘示的方向为基准。

如图1所示，在一些实施例中，音质评价方法的实施环境是一聆听室10，其中聆听室10根据欧洲通讯标准机构(ETSI)及国际电子技术协会(IEC)所定义用于鉴赏电声产品、喇叭的一空间。聆听室10包含有一待测播放装置110、一人工头装置120及一电脑主机130。电脑主机130设置在人工头装置120旁边，且电脑主机130电性连接人工头装置120。

参照图2与图3，图2为本申请的一实施例中音质评价系统210进行音质评价方法的示意图，图3为本申请的音质评价方法的例示流程图。音质评价系统210可用来执行音质评价方法，并包含音频录制模块211、计算模块212、通讯模块213及处理模块214，其中音频录制模块211电性连接计算模块212，计算模块212电性连接处理模块214，处理模块214电性连接通讯模块213。

如图3所示，将多个播放装置200定义为第一群组201以及第二群组202后(步骤S10)，音质评价系统210的音频录制模块211会分别录制第一群组201的播放装置以及第二群组202的播放装置所播放至少一测试音档，以产生多个第一音频数据以及多个第二音频数据(步骤S20)。

一实施例中，音质评价系统210可以是一手机、一平板电脑或一个人电脑。

一实施例中，音频录制模块211是一人工头装置120，其中人工头装置120是仿真人耳构造的一麦克风，其功用为仿真人耳接收音频数据以分析人体各部位构造对人耳听觉所造成的影响。

一实施例中，播放装置200可以是任意型号的喇叭、音响、手机、平板或个人电脑。

一实施例中，测试档可以是任意音频档格式的音频档案，例如MP3檔、WAV檔、AAC檔或FLAC檔等。音频录制模块211会将测试档录制成固定音频格式的音频数据。

音质评价系统210的计算模块212会分别切分各第一音频数据以及各第二音频数据，以产生多个第一群组频段以及多个第二群组频段(步骤S30)，其中这些频段的频率在100Hz至22K Hz的范围间，100Hz至22K Hz的范围是一般人所能听到声音的一频率范围。切分各音频数据为多个频段用以撷取人耳可听到的声音频率，并过滤掉那些人耳听不到的声音频率。

一实施例中，计算模块212可以是一中央处理器(CPU)、一图形处理器(GPU)或具有计算功能的一计算单元。

一实施例中，计算模块212切分各第一音频数据以及各第二音频数据为多个频段，例如但不限于是26个频段。

计算模块212切分完各第一音频数据以及各第二音频数据为多个第一群组频段以及多个第二群组频段后，会继续分别计算处理这些第一群组频段以及这些第二群组频段，以得到第一群组201的多个第一评价分数以及第二群组202的多个第二评价分数(步骤S40)。

计算模块212会通过一机器学习算法与一音质评价算法模型来计算这些第一群组频段以及这些第二群组频段，以得到这些第一评价分数以及这些第二评价分数，其中这些第一评价分数是第一群组201的播放装置的音质表现，这些第二评价分数是第二群组202的播放装置的音质表现，评价分数越高，表示播放装置的音质表现越好。

一实施例中，机器学习算法是一梯度下降法，其中梯度下降法的公式为x^t+1＝x^t-γ×Δf(x^t)。f(x)为一音质评价函数(即音质评价算法模型)，x是该第一音频数据的各该频段的能量，γ是一学习率，Δf是一目标分数，t是更新次数，其中音质评价算法模型的初始模型采用随机的一初始参考模型，本申请所属技术领域中的技术人员皆熟知初始参考模型，故不赘述。

学习率是指每次进行更新时的更新幅度，在更新的过程中需逐步调整学习率的值。本实施例中，学习率的值在0.001到0.002的范围间，学习率的值的调整幅度在0.00001至0.0001的范围间。

音质评价系统210的通讯模块213会自一参考来源220撷取对应第一群组201的播放装置的第一音质排行信息221(步骤S50)，其中通讯模块213可以通过有线网络或无线网络以连接参考来源220。

一实施例中，参考来源220是一网络公开数据库，其中网络公开数据库包含多个型号的多个播放装置200的音质排行信息。举例来说，音质评价系统210的通讯模块213可以自一手机评测网站上撷取多个型号的多个播放装置200的音质排行信息。

撷取完第一音质排行信息221后，音质评价系统210的处理模块214会参考第一音质排行信息221以对应调整第一评价分数，进而得到一第一参考模型(步骤S60)。

处理模块214会将初始参考模型中的一参数调整为一第一参数以得到第一参考模型，使得这些第一评价分数的高低顺序经由机器学习算法与第一参考模型计算后会匹配该第一音质排行信息221，也就是使这些第一评价分数的高低顺序与第一音质排行信息221中第一群组201的播放装置排名的高低顺序相同。

一实施例中，处理模块214可以是一中央处理器(CPU)、一图形处理器(GPU)或具有计算功能的一计算单元。

音质评价系统210的处理模块214会依据第一参考模型对应调整这些第二评价分数，进而得到第二群组202的一第二音质排行信息(步骤S70)，此时音质评价算法模型f(x)已经完成训练，并且可客观地评价一或多个播放装置200的音质表现。因此，将第二音频数据经由机器学习算法与第一参考模型计算后，即可得到客观的第二音质排行信息以及第二群组202的播放装置的音质表现。

一实施例中，音质评价系统210的计算模块212会进一步通过一空间性算法计算这些第二音频数据，以得到第二群组202的多个空间性分数，其中空间性分数越高，代表第二群组202的播放装置在播放音频时的空间性表现越好。空间性算法包含一头部相关转换函数以及一最小变异无失真响应算法，本申请所属技术领域的技术人员皆熟知头部相关转换函数以及最小变异无失真响应算法，故不赘述。

一实施例中，音质评价系统210的计算模块212会进一步通过一动态性算法计算这些第二音频数据，以得到第二群组202的多个动态性分数，其中动态性分数越高，代表第二群组202的播放装置在播放音频时的动态性表现越好。动态性算法包含一频谱分析方法、一线性回归方法以及一基尼系数方法，本申请所属技术领域的技术人员皆熟知频谱分析方法、线性回归方法以及基尼系数方法，故不赘述。

一实施例中，音质评价系统210的计算模块212会进一步通过一音量算法计算这些第二音频数据，以得到第二群组202的多个音量分数，其中音量分数越高，代表第二群组202的播放装置在播放音频时的音量表现越好。音量算法是一动态范围抑制方法，本申请所属技术领域的技术人员皆熟知动态范围抑制方法，故不赘述。

一实施例中，音质评价系统210的计算模块212会进一步通过一失真算法计算这些第二音频数据，以得到第二群组202的多个失真分数，其中失真分数越高，代表第二群组202的播放装置在播放音频时的失真表现越差。失真算法包含一动态互调失真方法以及一尖锐度频谱分析方法(也称为咝音频谱分析方法，sibilance)，本申请所属技术领域的技术人员皆熟知动态互调失真方法以及嘶嘶声频谱分析方法，故不赘述。

本申请的音质评价方法和音质评价系统通过参照一或多个网络公开数据库所发布的音频装置的音质排行信息，来训练出可以客观评价音频装置的音质评价算法模型，且训练过程中完全无需声学专家的介入。随着训练数据的累积，本申请的音质评价模型所计算出的评价分数高低不仅能够趋近于声学专家的判断，也可以完全避免声学专家偶因评价当下的生理与心理条件变化所导致的评价结果偏差，因而能比声学专家更加客观且更加具有一致性地评价各种播放装置的音质好坏，因此可以提供客观且精准的评价方法，方便地提供用户得知播放装置的性能表现。

以上所述的实施例及/或实施方式，仅是用以说明实现本申请技术的较佳实施例及/或实施方式，并非对本申请技术的实施方式作任何形式上的限制，任何本领域技术人员，在不脱离本申请内容所公开的技术手段的范围，当可作些许的更动或修饰为其它等效的实施例，但仍应视为与本申请实质相同的技术或实施例。

Claims (8)

1.一种音质评价方法，用以提供多个播放装置的音质排行信息，其特征在于，包含：

将所述这些播放装置定义为第一群组以及第二群组；

分别录制所述第一群组以及所述第二群组所播放至少一个测试音档，以产生多个第一音频数据以及多个第二音频数据；

分别切分各所述第一音频数据以及各所述第二音频数据，以产生多个第一群组频段以及多个第二群组频段；

分别计算处理所述这些第一群组频段以及所述这些第二群组频段，以得到所述第一群组的多个第一评价分数以及所述第二群组的多个第二评价分数；

自参考来源撷取对应所述第一群组的第一音质排行信息；

参考所述第一音质排行信息以对应调整所述这些第一评价分数，进而得到第一参考模型；以及

依据所述第一参考模型对应调整所述这些第二评价分数，进而得到所述第二群组的第二音质排行信息。

2.根据权利要求1所述的音质评价方法，其特征在于，还包含：

通过空间性算法计算所述这些第二音频数据，以得到所述第二群组的多个空间性分数；

通过动态性算法计算所述这些第二音频数据，以得到所述第二群组的多个动态性分数；

通过音量算法计算所述这些第二音频数据，以得到所述第二群组的多个音量分数；以及

通过失真算法计算所述这些第二音频数据，以得到所述第二群组的多个失真分数。

3.根据权利要求1所述的音质评价方法，其特征在于，通过人工头装置录制所述第一群组以及所述第二群组所播放的所述至少一个测试音档，以产生所述这些第一音频数据以及所述这些第二音频数据。

4.根据权利要求1所述的音质评价方法，其特征在于，所述参考来源是网络公开数据库。

5.一种音质评价系统，其特征在于，包含：

音频录制模块，用以将多个播放装置定义为第一群组以及第二群组，分别录制所述第一群组以及所述第二群组所播放至少一个测试音档，以产生多个第一音频数据以及多个第二音频数据；

计算模块，用以分别切分各所述第一音频数据以及各所述第二音频数据，以产生多个第一群组频段以及多个第二群组频段，分别计算处理所述这些第一群组频段以及所述这些第二群组频段，以得到所述第一群组的多个第一评价分数以及所述第二群组的多个第二评价分数；

通讯模块，用以自参考来源撷取对应所述第一群组的第一音质排行信息；以及

处理模块，用以参考所述第一音质排行信息以对应调整所述这些第一评价分数，进而得到第一参考模型，依据所述第一参考模型对应调整所述这些第二评价分数，进而得到所述第二群组的第二音质排行信息。

6.根据权利要求5所述的音质评价系统，其特征在于，所述计算模块还用以通过空间性算法计算所述这些第二音频数据以得到所述第二群组的多个空间性分数，通过动态性算法计算所述这些第二音频数据以得到所述第二群组的多个动态性分数，通过音量算法计算所述这些第二音频数据以得到所述第二群组的多个音量分数，以及通过失真算法计算所述这些第二音频数据以得到所述第二群组的多个失真分数。

7.根据权利要求5所述的音质评价系统，其特征在于，所述音频录制模块是人工头装置。

8.根据权利要求5所述的音质评价系统，其特征在于，所述参考来源是网络公开数据库。

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