推荐开源项目:P.808 Toolkit - 实现主观语音质量评估的利器

推荐开源项目:P.808 Toolkit - 实现主观语音质量评估的利器

P.808This is an open-source implementation of the ITU P.808 standard for "Subjective evaluation of speech quality with a crowdsourcing approach" (see https://www.itu.int/rec/T-REC-P.808/en). It uses Amazon Mechanical Turk as the crowdsourcing platform. It includes implementations for Absolute Category Rating (ACR), Degradation Category Rating (DCR), and Comparison Category Rating (CCR). 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/p8/P.808

1、项目介绍

P.808 Toolkit 是一个强大的软件包,基于国际电信联盟(ITU-T)建议P.808,让你能够在Amazon Mechanical Turk (AMT)平台上进行主观语音质量评估测试。它包括了多种评价方法,如绝对类别评分(ACR)、降级类别评分(DCR)、比较类别评分(CCR),以及在噪声环境下的语音质量评估(P.835方法在众包中的实现)。这个工具箱不仅严格遵循标准,还进行了创新性扩展,引入了多维度的语音质量评估和个性化的噪声抑制测试。

2、项目技术分析

P.808 Toolkit实现了以下几个重要的ITUT-T推荐标准,并对其进行了扩展:

  • ITU-T P.808:通过众包平台进行主观语音质量评估的方法。
  • ITU-T P.831:网络回声消除器的主观性能评价方法,已被纳入工具箱以适应众包环境。
  • ITU-T P.835:带有噪声抑制算法的语音通信系统主观测试方法,用于个性化噪声抑制评估。
  • ITU-T P.804:扩展为包含混响、信号和总体质量的多维度语音质量评估方法。

此外,该项目的技术实施和验证细节已在多个学术论文中详细描述,确保了其科学性和可靠性。

3、项目及技术应用场景

P.808 Toolkit适合于以下场景:

  • 研究人员:在语音处理、噪声抑制和回声消除等领域进行实验时,快速有效地获取大量用户对语音质量的主观评价。
  • 开发者:在开发或优化语音通信应用时,可以利用该工具箱进行质量检测和改进。
  • 教育工作者:教学过程中,用于展示和实践语音质量评估的标准化方法。
  • 企业:对于提供语音服务的公司,可以定期对服务质量进行监控和改进。

4、项目特点

  • 全面性:涵盖多种评估方法,满足不同类型的测试需求。
  • 可扩展性:除了基本功能外,还包括多维度评估和个性化噪声抑制测试的创新特性。
  • 开放源码:使用MIT许可证,允许自由使用、修改和分发,便于社区贡献和合作。
  • 易用性:详细的文档指导,从准备到运行再到数据解析,步骤清晰明了。
  • 学术支持:基于多项学术研究,保证了其理论基础和有效性。

如果你正在寻找一个强大且灵活的工具来评估语音质量,那么P.808 Toolkit绝对是值得尝试的选择。立即加入,将你的项目提升到新的水平吧!记得在使用时引用相关的文献哦。

P.808This is an open-source implementation of the ITU P.808 standard for "Subjective evaluation of speech quality with a crowdsourcing approach" (see https://www.itu.int/rec/T-REC-P.808/en). It uses Amazon Mechanical Turk as the crowdsourcing platform. It includes implementations for Absolute Category Rating (ACR), Degradation Category Rating (DCR), and Comparison Category Rating (CCR). 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/p8/P.808

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 用户画像(User Profile)是大数据领域关键概念,是基于用户多维度信息如行为数据、偏好、习惯等构建的虚拟代表。它是数据分析重要工具,能助企业深度理解用户,实现精准营销、个性化推荐及服务优化。其源码涵盖以下内容:一是数据收集,需大量数据支撑,常借助Flume、Kafka等日志收集系统,实时或批量收集用户浏览记录、购买行为、搜索关键词等数据;二是数据处理与清洗,因数据源杂乱,需用Hadoop、Spark等大数据处理框架预处理,去除噪声数据,统一格式,保障数据质量;三是特征工程,为构建用户画像关键,要挑选有意义特征,像用户年龄、性别、消费频率等,且对特征编码、标准化、归一化;四是用户聚类,用K-means、DBSCAN等算法将用户分组,找出行为模式相似用户群体;五是用户建模,借助决策树、随机森林、神经网络等机器学习模型对用户建模,预测其行为或需求;六是用户画像生成,把分析结果转为可视化用户标签,如“高消费能力”、“活跃用户”等,方便业务人员理解。 其说明文档包含:一是项目背景与目标,阐述构建用户画像原因及期望效果;二是技术选型,说明选用特定大数据处理工具和技术栈的理由;三是数据架构,描述数据来源、存储方式(如HDFS、数据库)及数据流图等;四是实现流程,详述各步骤操作方法和逻辑,含代码解释及关键函数功能;五是模型评估,介绍度量用户画像准确性和有效性方式,像准确率、召回率、F1分数等指标;六是应用场景,列举用户画像在个性化推荐、广告定向、客户服务等实际业务中的应用;七是注意事项,分享开发中遇问题、解决方案及优化建议;八是结果展示,以图表、报表等形式直观呈现用户画像成果,展现用户特征和行为模式。 该压缩包资源对学习实践用户画像技术价值大,既可助人深入理解构建过程,又能通过源码洞察大数据处
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