开源项目speechmetrics常见问题解决方案

一、项目基础介绍

speechmetrics项目是一个开源的Python库，它为估算语音信号质量提供了一种便捷的方式。该项目封装了多种客观性指标，包括MOSNet、BSSEval、STOI、PESQ、SRMR和SISDR等，这些指标既可以用于相对质量评估（需要参考信号），也可以用于绝对质量评估（不需要参考信号）。项目旨在为语音信号处理领域的研究人员和开发者提供一个统一的接口，以便于他们能够更方便地使用这些指标。

主要编程语言：Python

二、新手常见问题及解决步骤

问题一：如何安装speechmetrics项目？

问题描述：新手用户在安装speechmetrics时可能会遇到编译错误或依赖问题。

解决步骤：

1. 确保Python环境已经安装，推荐使用Python 3.x版本。
2. 使用pip进行安装，命令如下：

   pip install git+https://github.com/aliutkus/speechmetrics#egg=speechmetrics
   

3. 如果在iOS系统上遇到编译错误，尤其是针对pypesq，尝试更换为Ubuntu或其他兼容的操作系统。
4. 注意mosnet可能与numpy版本1.24以上不兼容，安装时应指定numpy的版本为1.23.4：

   pip install numpy==1.23.4
   

问题二：如何使用speechmetrics进行语音质量评估？

问题描述：用户不清楚如何加载和使用speechmetrics库中的指标进行语音质量评估。

解决步骤：

1. 使用load函数从speechmetrics库中加载所需指标，例如：

   my_metrics = speechmetrics.load('relative', window=5)
   

   其中'relative'指定了相对指标，window=5指定了5秒的窗口长度。

2. 调用加载的指标对象，传入估计文件路径和参考文件路径进行评估：

   scores = my_metrics(path_to_estimate, path_to_reference)
   

   如果使用的是numpy数组，需要指定采样率：

   scores = my_metrics(estimate_array, reference_array, rate=sampling_rate)
   

问题三：为什么我的相对指标评估结果与预期不符？

问题描述：用户在使用相对指标评估时，发现结果与预期不一致。

解决步骤：

1. 确认是否正确提供了估计信号和参考信号的顺序。相对指标的惯例是先提供估计信号，然后是参考信号。

2. 检查输入信号的采样率和格式是否正确，确保评估是在相同条件下进行的。

3. 如果问题仍然存在，检查speechmetrics库的版本是否最新，或者尝试在GitHub上查找相关的issue以获取解决方案。