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计算机代写|深度学习代写Deep Learning代考|Double-Ended Signal-Based Models
Double-ended (also called full-reference or intrusive) signal-based models estimate the speech quality through a comparison of the clean reference input signal with the degraded output signal. Because of the ongoing advancements in speech coding and the complexity of human quality perception, the development of such models is a continuous process. In the following, the five models PESQ, POLQA, VISQOL, DIAL, and the P.AMD candidate are presented.
PESQ
The ITU-T Rec. P.862 (2001) (Rix et al. 2001) was released in 2001 and is based on an integration of the PAMS (Rix and Hollier 2000) model and an enhanced version of the PSQM (Beerends and Stemerdink 1994) model. It is still one of the most popular speech quality models as the code is publicly available, and it has been proven to give reliable results in a narrowband context.
The model firstly level-aligns both signals to a standard listening level. They are then filtered to model a standard telephone handset. The signals are timealigned and then processed through an auditory transform that involves equalising for linear filtering in the system and for gain variation. Two distortion parameters are extracted from the difference between those transforms. Finally, they are aggregated in frequency and time and mapped to subjective MOS values. The model was later extended to predict wideband speech as PESQ-WB (ITU-T Rec. P.862.2 2007).
POLQA
The current state-of-the-art speech quality model POLQA is the successor of PESQ and supports evaluation of super-wideband speech signals. It was standardised as ITU-T Rec. P.863 (2018) in 2011 and consists of two major blocks, the timealignment (Beerends et al. 2013a) and the perceptual model (Beerends et al. 2013b). In contrast to PESQ, the POLQA time-alignment algorithm is more complex and was updated to allow assessing VoIP networks, which can introduce sudden align jumps or slowly changing time scaling. The time-alignment consists of five computation blocks: filtering, pre-alignment, coarse alignment, fine alignment, and section combination.
The perceptual block is similar to the approach used in PESQ; that is, the reference and degraded signals are mapped onto an internal representation using a model of human perception. The distance between the internal representations is then used to predict the speech quality of the degraded signal. New approaches in POLQA include the idealisation method that removes low level of noise in the reference signal and optimises the timbre. Also, the impact of the playback level on the perceived quality is modelled, and low- and high-level distortions are considered separately. The final MOS is estimated based on a disturbance and an added disturbance density and three different indicators: FREQ for frequency response distortions, NOISE for additive noise, and REVERB for room reverberations. The disturbance densities are based on the distance between the perceptual based representations and are aggregated in frequency and time as a final step. POLQA was recently updated to predict quality of fullband speech (Beerends et al. 2020).
计算机代写|深度学习代写Deep Learning代考|Single-Ended Signal-Based Models
Single-ended (also called no-reference or non-intrusive) models allow for prediction of speech quality without the need for a clean reference signal. Thus, they allow for passive monitoring during which the reference is usually not available. However, they generally tend to give less reliable results as double-ended models. So far, no single-ended diagnostic model exists that estimates the four speech quality dimensions derived by Wältermann (2012) and Côté et al. (2007). However, individual estimators for the dimensions Noisiness (Köster et al. 2016b), Coloration (Mittag et al. 2016), and Loudness (Köster et al. 2016a) have been presented. In the following, the two single-ended speech quality models P.563 and ANIQUE $+$ are described.
P.563
Since 2004, ITU-T Rec. P.563 (2004) is the ITU-T Recommendation for singleended speech quality estimation, which was developed by Malfait et al. (2006). It was the winning model of a competition performed by the ITU-T with two submissions, where the other submission was the ANIQUE model presented by Kim (2005).
The model consists of three stages: the preprocessing stage, the distortion estimation stage, and the perceptual mapping stage, where the distortion estimation stage combines three basic principles for evaluating distortions. The first principle focuses on the human voice production system, modelling the vocal tract as a series of tubes, where variations of the tubes’ sections are considered as a degradation. The second principle is to reconstruct a clean reference signal in order to apply a double-ended model and to assess distortions unmasked during the reconstruction. The third principle is to identify and to estimate specific distortions encountered in speech communication networks, such as temporal clipping, robotising, and noise. The speech quality is then estimated from the calculated parameters, applying a distortion-dependent weighting. However, it should be noted that P.563 is limited to narrowband speech signals and showed to perform unreliably on VoIP conditions (Hines et al. 2015a).
ANIQUE+
ANIQUE+ was presented by Kim and Tarraf (2007) and is an improved version of the ANIQUE model. Similarly to P.563, the ANIQUE+ model is limited to narrowband speech signals.
The model contains three major blocks. The frame distortion block decomposes the incoming speech signal into successive time frames and then predicts for each frame perceptual distortion in order to derive the overall frame distortion. The mute distortion model detects unnatural mutes in the signals and predicts their impact on perceived quality degradation. The non-speech distortion block detects the presence of outstanding non-speech distortions and models their impact. Finally, the combined distortion is mapped linearly onto the subjective MOS values.
深度学习代写
计算机代写|深度学习代写Deep Learning代考|Double-Ended Signal-Based Models
基于双端（也称为全参考或侵入式）信号的模型通过比较干净的参考输入信号与退化的输出信号来估计语音质量。由于语音编码的不断进步和人类质量感知的复杂性，此类模型的开发是一个持续的过程。下面介绍 PESQ、POLQA、VISQOL、DIAL 和 P.AMD 候选的五个模型。
PESQ
ITU-T 建议书。P.862 (2001) (Rix et al. 2001) 于 2001 年发布，基于 PAMS (Rix and Hollier 2000) 模型和 PSQM (Beerends and Stemerdink 1994) 模型的增强版本的集成。它仍然是最受欢迎的语音质量模型之一，因为代码是公开的，并且已被证明可以在窄带环境中提供可靠的结果。
该模型首先将两个信号水平对齐到标准收听水平。然后将它们过滤以模拟标准电话听筒。信号是时间对齐的，然后通过听觉变换进行处理，该变换涉及均衡系统中的线性滤波和增益变化。从这些变换之间的差异中提取两个失真参数。最后，它们在频率和时间上进行聚合，并映射到主观 MOS 值。该模型后来扩展到预测宽带语音为 PESQ-WB（ITU-T Rec. P.862.2 2007）。
POLQA
当前最先进的语音质量模型 POLQA 是 PESQ 的继承者，支持对超宽带语音信号的评估。它被标准化为 ITU-T Rec. P.863 (2018) 于 2011 年，由两个主要模块组成，时间对齐 (Beerends et al. 2013a) 和感知模型 (Beerends et al. 2013b)。与 PESQ 相比，POLQA 时间对齐算法更复杂，并且经过更新以允许评估 VoIP 网络，这可能会引入突然的对齐跳跃或缓慢变化的时间缩放。时间对齐由五个计算块组成：过滤、预对齐、粗对齐、精细对齐和部分组合。
感知块类似于 PESQ 中使用的方法；也就是说，使用人类感知模型将参考信号和降级信号映射到内部表示上。然后使用内部表示之间的距离来预测降级信号的语音质量。POLQA 中的新方法包括去除参考信号中的低水平噪声并优化音色的理想化方法。此外，还模拟了播放级别对感知质量的影响，并分别考虑了低级和高级失真。最终的 MOS 是根据干扰和附加干扰密度以及三个不同的指标估算的：FREQ 表示频率响应失真，NOISE 表示附加噪声，REVERB 表示房间混响。干扰密度基于基于感知的表示之间的距离，并作为最后一步在频率和时间上聚合。POLQA 最近进行了更新，以预测全频带语音的质量（Beerends 等人，2020）。
计算机代写|深度学习代写Deep Learning代考|Single-Ended Signal-Based Models
单端（也称为无参考或非侵入式）模型允许预测语音质量，而无需干净的参考信号。因此，它们允许在参考通常不可用的情况下进行被动监控。然而，作为双端模型，它们通常倾向于给出不太可靠的结果。到目前为止，不存在估计 Wältermann (2012) 和 Côté 等人得出的四个语音质量维度的单端诊断模型。（2007 年）。然而，已经提出了维度噪声 (Köster et al. 2016b)、着色 (Mittag et al. 2016) 和响度 (Köster et al. 2016a) 的单独估计量。下面分别介绍两种单端语音质量模型 P.563 和 ANIQUE+被描述。
P.563
自 2004 年起，ITU-T Rec. P.563 (2004) 是 ITU-T 单端语音质量估计建议书，由 Malfait 等人开发。（2006 年）。这是由 ITU-T 进行的竞赛的获胜模型，有两个提交，另一个提交是 Kim（2005 年）提出的 ANIQUE 模型。
该模型由三个阶段组成：预处理阶段、失真估计阶段和感知映射阶段，其中失真估计阶段结合了评估失真的三个基本原则。第一个原则侧重于人声产生系统，将声道建模为一系列管，其中管部分的变化被认为是退化。第二个原则是重建干净的参考信号，以便应用双端模型并评估重建过程中未掩盖的失真。第三个原则是识别和估计语音通信网络中遇到的特定失真，例如时间削波、机器人化和噪声。然后根据计算的参数估计语音质量，应用失真相关加权。
ANIQUE+
ANIQUE+ 由 Kim 和 Tarraf (2007) 提出，是 ANIQUE 模型的改进版本。与 P.563 类似，ANIQUE+ 模型仅限于窄带语音信号。
该模型包含三个主要模块。帧失真块将输入的语音信号分解为连续的时间帧，然后预测每个帧的感知失真，以得出整体帧失真。静音失真模型检测信号中不自然的静音并预测它们对感知质量下降的影响。非语音失真块检测突出的非语音失真的存在并模拟它们的影响。最后，组合失真线性映射到主观 MOS 值。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。