语音质量评价matlab代码深度转换 深度卷积神经网络用于音乐源分离 该存储库包含用于数据生成，预处理和特征计算的类，可用于训练具有不适合内存的大型数据集的神经网络。 此外，您可以从中找到用于查询乐器声音样本的类。 在“示例”文件夹中，您可以找到上述类的使用案例，以了解音乐源分离的情况。 我们提供用于特征计算（STFT）和用于训练卷积神经网络以进行音乐源分离的代码：使用数据集iKala数据集唱歌语音源分离，使用DSD100数据集进行语音，低音，鼓分离，用于大鼓，单簧管，萨克斯风和小提琴的编码。 当原始分数可用时，后面的例子是使用RWC乐器声音数据库中的乐器样本训练神经网络的好例子。 在“评估”文件夹中，您可以找到基于Matlab的代码来评估分离质量。 为了训练神经网络，我们使用和。 我们使用已经训练有素的模型来完成不同任务，提供分离代码。 在examples / dsd100 / separate_dsd.py中将音乐分离为人声，贝斯，鼓和伴奏： python separate_dsd.py -i -o -m <path_to_model

根据https://blog.csdn.net/one0_opiece/article/details/83994620，生成的pesq.exe

国际电信联盟的无源音质客观评价标准P.563算法源代码，以及技术说明文档，代码直接能编译使用，测试确实对音质有比较明显的评分差异，直接输出MOS分

语音质量评价matlab代码

ITU-T的PESQ语音质量评价算法，这是实现程序

语音质量客观评价标准PESQ，ITU P.862/p.862.1/p.862.2,并且有使用方法介绍及相关测试标准语音样本

可以在官网上下，官网也是免费的 编译可以参考：https://blog.csdn.net/one0_opiece/article/details/83994620

里面有一些语音文件，男生和女生都有。.wav格式。程序是关于语音信号质量评价客观评价的方法SNR

语音质量评价 框架，其中包括四种语音质量评价方法：信噪比SNR，分段信噪比segSNR，对数谱失真LSD，PESQ。还包括生成设定信噪比语音文件的m文件。也适用于其他领域的语音质量评价 语音增强结果评价框架，其中包括四种语音质量评价方法：信噪比SNR，分段信噪比segSNR，对数谱失真LSD，PESQ。还包括生成设定信噪比语音文件的m文件。也适用于其他领域的语音质量评价

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