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你知道嗎？POLQA如何精確預測語音質量，甚至超越人類聽覺！
在數位通信的快速發展中，語音質量的評估變得愈發重要。隨著語音過程中的質量損失和失真，開發出可靠的測量方法至關重要。這就是POLQA（Perceptual Objective Listening Quality Assessment）出現的地方，作為ITU-T標準中的一項推薦，POLQA對語音質量的預測提供了重要的科技基礎，乃至超越了人類的聽覺能力。
POLQA是一種能夠精確預測語音質量的模型，旨在分析數位語音信號。
測量範疇與應用
POLQA的設計初衷是為了預測語音質量，特別是希望這些客觀指標的預測能盡可能接近由主觀聽力測試所獲得的質量評分。通常情況下，POLQA會預測出一個平均意見分數（MOS），該分數基於人們對語音質量的主觀評價。利用真實語音作為測試刺激，POLQA能評估整個電話網路的品質。
技術能力的提升
POLQA是PESQ的後繼作，其更進一步解決了PESQ模型的弱點，同時擴展到支持更高頻寬音頻信號的處理。POLQA不僅支持300–3400赫茲的常見電話帶寬測量，還具備評估寬頻和超寬頻語音信號（50–14000赫茲）的能力。此外，POLQA也關注音響效果的評估，例如通過人工頭錄製的語音信號。
POLQA的核心在於其感知模型，能夠有效地處理多種失真類型。
發展歷史的演變
POLQA的活動自2006年開始，並在2009年進行了一場競賽來評估幾個候選模型。隨著時間的推移，來自不同公司的模型逐步融合，最終形成了一個單一的模型，並在2011年被採納為ITU-T P.863推薦。這標誌著語音質量測試的一個新時代開始。
測試方法與模型結構
POLQA作為一種全參考（FR）算法，透過比較原始信號和受損信號的每個采樣來評分，從而得到其感知差異的分數。這一點與PSQM和PESQ相似。POLQA的聽覺模型基於類似於人類感知的模型，能有效分析信號在頻域上的變化。根據無遮蔽的差異，總結出語音檔案中的失真狀況，並將其映射到1至5的質量範圍內。
POLQA算法的核心
POLQA算法以兩個波形輸入作為起始，包括無失真參考信號和失真信號。該算法由多個模塊組成，其中的一個重要過程是進行時間對齊。藉由調整信號之間的延遲，POLQA能確保信號之間的比較是準確的。接下來，核心模型則計算失真的可聽性以及恼人的程度，最終將這些結果映射到MOS質量分數上。
POLQA算法模擬了絕對類別評分（ACR）測試，從而能夠補償小的失真和信號的微小變化。
在研究中的應用
研究者利用POLQA來探討語音質量測量中音調語言和非母語聽力的影響，這進一步顯示了POLQA在多種語音評估場合中的應用潛力。這一工具不僅限於電信業務，也為學術界的研究提供了便利。
結語
隨著技術的進步，POLQA的應用範圍逐漸擴大，甚至對語音質量的預測實現了精確化。而在未來的通信網路中，人們將如何利用這一技術來提升通話體驗呢？
