该研究介绍了多任务伪标签（MPL）学习在非侵入性语音质量评估模型中的应用，通过两个阶段获得伪标签分数和进行多任务学习，实验证明了 MPL 相较于从零开始训练模型和使用知识传递机制的优势，并验证了 Huber 损失函数在提高 MTQ-Net 预测模型的能力方面的益处，最终 MTQ-Net 采用 MPL 方法展示了较其他基于 SSL 的语音评估模型更高的整体预测能力。

Aug, 2023

通过一个可微的近似 PESQ 函数训练语音增强模型，可以提高 PESQ 得分（相对于用 MSE loss 训练的结果增加了 0.18 分），同时保持语音可懂性。

May, 2019

介绍了 HAAQI-Net，一种针对助听器用户定制的非侵入式深度学习模型，用于音乐质量评估。相比传统方法如 HAAQI（Hearing Aid Audio Quality Index），HAAQI-Net 利用注意力机制的双向长短时记忆（BLSTM）。它采用了来自音频转换器（BEATs）的预训练的双向编码器表示进行声学特征提取。通过与真实数据进行对比，HAAQI-Net 实现了 0.9257 的纵向一致相关系数（LCC），0.9394 的斯皮尔曼等级相关系数（SRCC）和 0.0080 的均方误差（MSE）。值得注意的是，这种高性能伴随着推理时间的大大缩短：从 62.52 秒（HAAQI）到 2.71 秒（HAAQI-Net），为助听器用户提供高效的音乐质量评估模型。

Jan, 2024

该研究提出了 QASE-net，这是一种新的非侵入式模型，用于预测 sEMG 信号的信噪比，实验结果显示 QASE-net 具有明显降低的预测误差和与真实结果更高的线性相关性，具备提高 sEMG 质量评估可靠性和精度的潜力。

Feb, 2024

本文提出了一种新的客观预测合成语音自然度的模型，采用 CNN-LSTM 网络逐端训练，独立于语言，能用于评估文本转语音或语音转换系统的效果，通过在多个数据集上测试证明模型的可靠性。

Apr, 2021

研究提出了一种基于度量导向的语音增强方法 (MOSE)，通过创新的 actor-critic 框架，将评估度量视为后验奖励，以指导反向过程到度量增加方向，从而提高了性能。

Feb, 2023

提出了一种基于双向 Transformer 和双向 LSTM 预测模型的机器翻译自动评估框架，能够对 WMT 的翻译结果进行质量评估，并在 WMT 2017/2018 的质量评估任务中取得了最好的性能表现。

Jul, 2018

为了评估噪音抑制算法的感知质量，该研究提出了一种多阶段自学习的感知客观指标方法，能够推广到高难度测试条件，并具有与人类评分的高相关性。

Oct, 2020

我们提出了一种模型特定的无监督质量评估方法，称为 $k$NN-QE，该方法从机器翻译模型的训练数据中提取信息，并使用 $k$ 个最近邻进行评估。我们还提出了一种使用基于参考的度量标准的质量评估自动方法，并通过详细分析得出结论，MetricX-23 是最适合该任务的方法。

Apr, 2024

提出了一种基于自编码器的自监督度量方法（VQScore），用于评估语音质量，并结合领域知识进行模型设计，同时训练自主语音增强模型以改进编码器的鲁棒性。实验结果表明，该方法和增强模型与有监督基线模型具有竞争力。

Feb, 2024