语音质量评估：多维度分析方法解析

### 语音质量评估：多维度分析方法解析 在语音质量评估领域，仅依靠可测量的系统参数和网络属性（QoS 指标）来评估、评价和预测多媒体信号的体验质量是不够的。由于体验质量具有主观和相对的本质，最终只有通过测试人类参与者并凭经验推导出 QoE 指标，才能有效地进行评估。 #### 1. 语音质量评估的必要性与挑战 不同参与者群体在与技术系统的交互经验、人口统计学变量、感官能力以及动机、态度和个性特征等方面存在差异。因此，在评估语音质量时，不仅要控制这些人类影响因素，还需要设计出类似于语音通信系统和服务常见使用场景的测试范式，以研究质量受损因素的影响。 #### 2. 分析层面概述 语音质量评估可从主观、行为和神经生理三个层面进行分析，不同层面的方法各有优劣。 #### 3. 主观和行为层面的评估方法 ##### 3.1 主观方法 - **类别评级量表及相关范式**：主观方法如类别评级量表和其他心理物理范式（如心理声学检测、辨别和识别范式）可用于推导基于感知的指标、心理测量函数和不同测试刺激的阈值。这些方法有助于建立物理（声学）事件特征与相关感知（听觉）事件特征之间的关系。 - **国际电信联盟（ITU）的测试协议**：ITU 制定了主观语音质量评估的测试协议，在仅听测试中，参与者对测试刺激的“质量”进行认知评估，可绝对评估或与参考刺激进行比较，并通过类别评级量表表达意见。 - **绝对类别评级（ACR）范式**：刺激以高或低质量版本依次呈现，参与者在单极五点类别评级量表上判断感知质量，得出平均意见得分（MOS），常同时报告意见得分的标准差（SOS）以分析用户评级的多样性。 - **比较类别评级（CCR）范式**：高、低质量测试刺激成对呈现，参与者在双极七点类别评级量表上判断第二个测试刺激相对于第一个参考刺激的质量，计算比较平均意见得分（CMOS）。 - **降级类别评级（DCR）范式**：一对刺激依次呈现，第一个为高质量参考，第二个为低质量测试刺激，参与者在单极五点类别评级量表上判断对测试刺激质量受损的烦恼程度，得出降级平均意见得分（DMOS）。 | 范式名称 | 刺激呈现方式 | 评级量表 | 质量指标 | | ---- | ---- | ---- | ---- | | 绝对类别评级（ACR） | 高或低质量版本依次呈现 | 单极五点 | 平均意见得分（MOS） | | 比较类别评级（CCR） | 高、低质量成对呈现 | 双极七点 | 比较平均意见得分（CMOS） | | 降级类别评级（DCR） | 高质量参考 + 低质量测试依次呈现 | 单极五点 | 降级平均意见得分（DMOS） | - **主观测试的类型**：主观测试可分为功利型和分析型。功利型测试利用单值 QoE 意见指标（如 MOS、CMOS 和 DMOS）进行系统和服务的实际评估；分析型测试旨在将参与者的整体评价印象分解为多个感知质量维度，有助于创建 QoS 分类法，为系统设计师和服务提供商提供诊断手段。 然而，主观方法存在一定局限性。由于通常在刺激暴露结束后收集数据，难以将感知和判断的质量与特定内部过程有效关联。认知（质量）判断可能受到测量工具设计、上下文和内容相关因素的严重影响，且对内部信息处理的细微变化不太敏感。 ##### 3.2 行为方法 - **反应时间（RT）范式**：在要求快速执行预定义动作的任务中，行为响应可通过响应时间和错误率进行量化。RT 范式有简单 RT 任务、选择 RT 任务和 Go/No-Go RT 任务三种变体。 - **简单 RT 任务**：对任何呈现的刺激做出单一响应。 - **选择 RT 任务**：多个刺激对应多个响应选项，每个响应选项与不同刺激（类别）相关。 - **Go/No-Go RT 任务**：多个刺激对应一个与特定刺激（类别）相关的单一响应。 ```mermaid graph LR A[刺激呈现] --> B{任务类型} B --> C[简单 RT 任务] B --> D[选择 RT 任务] B --> E[Go/No-Go RT 任务] C --> F[单一响应] D --> G[多刺激 - 多响应] E --> H[特定刺激 - 单一响应] ``` - **心理物理范式与 RT 任务的结合**：心理物理范式可构建为简单（检测）、Go/No-Go 或选择（辨别、识别）RT 任务。检测指确定刺激的存在或感知特征值的变化，辨别是根据感知特征区分两个刺激，识别是将感知对象分配到长期记忆中的抽象事件类别。 - **心理计时法**：测量行为响应时间（以及神经响应潜伏期）以推断内部信息处理的动态变化，其测量逻辑基于响应时间的系统差异分析。 - **减法逻辑**：通过比较需要和不需要特定内部过程的任务的总响应时间差，推断该过程的存在与否，但该方法基于一些简化假设。 - **加法因素逻辑**：当两个实验因素对响应时间有相加的主效应时，认为它们影响不同的内部过程；当存在显著交互作用时，认为它们影响相同的内部过程。 此外，有时会采用额外的心理物理技术来分析逐渐变化的刺激强度与主观或行为测量之间的关系，如拟合心理测量函数。 主观和行为层面的评估方法为语音质量评估提供了重要手段，但也各自存在一定的局限性。在实际应用中，需要综合考虑不同方法的特点，以更全面、准确地评估语音质量。 #### 4. 神经生理层面的评估方法 神经生理层面的评估方法为语音质量评估提供了一种更为客观和直接的途径，能够深入探究语音质量操纵对大脑活动的影响。 - **脑电活动监测**：脑电图（EEG）是一种常用的神经生理测量技术，通过记录头皮上的电活动来反映大脑的神经活动。在语音质量评估中，EEG 可以检测到与语音感知、处理和质量判断相关的脑电成分，如 P300 等。P300 是一种与认知加工和注意力相关的脑电成分，当语音质量发生变化时，P300 的潜伏期和波幅可能会发生相应的改变，从而可以作为语音质量变化的神经指标。 - **其他神经生理指标**：除了 EEG，还可以监测其他神经生理指标，如眼动、心率、皮肤电反应等。眼动可以反映参与者在语音感知过程中的注意力分配和视觉搜索策略；心率和皮肤电反应则可以反映参与者的情绪状态和生理唤醒水平。这些指标可以与主观和行为层面的评估结果相结合，提供更全面的信息。 | 评估指标 | 测量方法 | 反映信息 | | ---- | ---- | ---- | | 脑电活动（EEG） | 记录头皮电活动 | 语音感知、处理和质量判断相关的神经活动 | | 眼动 | 眼动仪记录 | 注意力分配和视觉搜索策略 | | 心率 | 心率监测仪 | 情绪状态和生理唤醒水平 | | 皮肤电反应 | 皮肤电传感器 | 情绪状态和生理唤醒水平 | #### 5. 不同层面评估方法的比较 不同层面的评估方法在语音质量评估中各有优劣，需要根据具体的研究目的和应用场景进行选择。 ```mermaid graph LR A[评估层面] --> B[主观层面] A --> C[行为层面] A --> D[神经生理层面] B --> E[优点：反映主观体验] B --> F[缺点：易受多种因素影响] C --> G[优点：可量化行为反应] C --> H[缺点：对细微变化不敏感] D --> I[优点：客观反映大脑活动] D --> J[缺点：测量技术复杂] ``` | 评估层面 | 优点 | 缺点 | | ---- | ---- | ---- | | 主观层面 | 能够直接反映参与者的主观体验和评价，符合语音质量评估的主观本质 | 容易受到测量工具设计、上下文和内容相关因素的影响，且对内部信息处理的细微变化不太敏感 | | 行为层面 | 可以通过量化行为反应（如响应时间和错误率）来评估语音质量对行为的影响，具有一定的客观性 | 对于一些复杂的认知过程和内部信息处理的细微变化可能不够敏感 | | 神经生理层面 | 能够客观地反映大脑的神经活动，为语音质量评估提供更深入的生理机制解释 | 测量技术相对复杂，需要专业的设备和技术人员，且数据解读具有一定的难度 | #### 6. 综合评估策略 为了更全面、准确地评估语音质量，建议采用综合评估策略，结合主观、行为和神经生理三个层面的评估方法。 - **数据融合**：将不同层面的评估数据进行融合，综合分析语音质量对参与者的主观体验、行为反应和神经生理活动的影响。例如，可以将主观评级结果与行为响应时间和脑电数据进行关联分析，以更深入地了解语音质量与参与者的认知、情感和生理状态之间的关系。 - **多阶段评估**：在不同的阶段采用不同的评估方法。在语音感知的早期阶段，可以重点关注神经生理指标，以了解大脑对语音质量变化的初始反应；在语音处理和质量判断阶段，可以结合主观和行为层面的评估方法，以获取参与者的主观评价和行为表现。 综合评估策略可以充分发挥不同层面评估方法的优势，弥补各自的不足，从而为语音质量评估提供更全面、准确的信息。 #### 7. 实际应用案例 以下是一个综合评估语音质量的实际应用案例，展示了如何将不同层面的评估方法应用于实际场景。 - **场景设定**：评估一款语音通信软件在不同网络条件下的语音质量。 - **评估方法** - **主观层面**：采用绝对类别评级（ACR）范式，让参与者对不同网络条件下的语音质量进行主观评级，得出平均意见得分（MOS）。 - **行为层面**：设计反应时间（RT）任务，测量参与者在不同网络条件下对语音刺激的响应时间和错误率。 - **神经生理层面**：使用脑电图（EEG）记录参与者在语音感知过程中的脑电活动，分析与语音质量相关的脑电成分。 - **结果分析** - **主观结果**：MOS 得分显示，随着网络质量的下降，参与者对语音质量的主观评价逐渐降低。 - **行为结果**：响应时间随着网络质量的下降而增加，错误率也有所上升，表明语音质量的下降影响了参与者的行为表现。 - **神经生理结果**：EEG 数据显示，P300 的潜伏期和波幅随着网络质量的下降而发生变化，进一步证实了语音质量对大脑活动的影响。 通过综合分析不同层面的评估结果，可以更全面地了解语音通信软件在不同网络条件下的语音质量，为软件的优化和改进提供有针对性的建议。 在语音质量评估中，综合运用主观、行为和神经生理三个层面的评估方法是非常必要的。不同层面的方法相互补充，能够提供更全面、准确的信息，有助于深入理解语音质量的本质和影响因素，为语音通信系统和服务的设计、优化和评估提供有力支持。未来，随着技术的不断发展和研究的深入，语音质量评估方法有望不断完善和创新，为提升语音通信的质量和用户体验做出更大的贡献。