[展示]集成式深度学习对音频降噪的基准测试BenchMark

说明

为了更好的对手头上已有的降噪算法做基准测试BenchMark，我这里选取了目前市面上比较常用的几种基准测试模型，测试如下

我先解释一下三个颜色的柱子，红色代表综合质量评分，蓝色代表干声质量，绿色代表背景噪音，三者都是分越高越好
从左到右从上到下分别是原声，DeepFilter AI降噪处理，较失败的降噪算法（人声失真），传统算法

可以看到，这个评测工具可以捕捉到人声损失的情况，当人声有一定损失的时候，得到的信号质量就会下降。而且可以看见它可以单独评测背景噪声的质量，AI降噪的背景噪声处理显著好于其他降噪算法，而且其他降噪算法是明显优于原声的，说明噪声清理了，但是人声损失了。

也就是说，这个Mos System是可以听懂人声损失的，我觉得这个可以部分替代我们的人声主观评测了。至少我测试的部分数据来看，是主客观符合统一的，我觉得可以至少部分替代我们的测试工作了。