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Moliner Eloi
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305b9ffd2a
commit
d652669bcd
5
PEMOQ/PEMOQ.m
Normal file
5
PEMOQ/PEMOQ.m
Normal file
@ -0,0 +1,5 @@
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function [ODG]=PEMOQ(ref,test)
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[refa, fs]=audioread(ref);
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[testa, fs]=audioread(test);
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[PSM, PSMt, ODG, PSM_inst] = audioqual(refa, testa, fs);
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BIN
PEMOQ/audioqual.p
Normal file
BIN
PEMOQ/audioqual.p
Normal file
Binary file not shown.
BIN
PEMOQ/audioqual_hi.p
Normal file
BIN
PEMOQ/audioqual_hi.p
Normal file
Binary file not shown.
BIN
PEMOQ/pemo1_SL.mexa64
Normal file
BIN
PEMOQ/pemo1_SL.mexa64
Normal file
Binary file not shown.
BIN
PEMOQ/pemo2.mexa64
Normal file
BIN
PEMOQ/pemo2.mexa64
Normal file
Binary file not shown.
BIN
PEMOQ/pemo3.mexa64
Normal file
BIN
PEMOQ/pemo3.mexa64
Normal file
Binary file not shown.
BIN
PEMOQ/pemo4.mexa64
Normal file
BIN
PEMOQ/pemo4.mexa64
Normal file
Binary file not shown.
128
PEMOQ/toeplitzC.c
Normal file
128
PEMOQ/toeplitzC.c
Normal file
@ -0,0 +1,128 @@
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/*=================================================================
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*
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* toeplitzC.C Sample .MEX file corresponding to toeplitz.m
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* Solves simple 3 body orbit problem
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* The calling syntax is:
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* [yp] = yprime(t, y)
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* TOEPLITZ(C,R) is a non-symmetric Toeplitz matrix having C as its
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* first column and R as its first row.
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*
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* TOEPLITZ(R) is a symmetric Toeplitz matrix for real R.
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* For a complex vector R with a real first element, T = toeplitz(r)
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* returns the Hermitian Toeplitz matrix formed from R. When the
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* first element of R is not real, the resulting matrix is Hermitian
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* off the main diagonal, i.e., T_{i,j} = conj(T_{j,i}) for i ~= j.
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*
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* You may also want to look at the corresponding M-code, yprime.m.
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*
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* This is a MEX-file for MATLAB.
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* Copyright 1984-2006 The MathWorks, Inc.
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*=================================================================*/
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/* $Revision: 1.10.6.4 $ */
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#include <math.h>
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#include "mex.h"
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/* Input Arguments */
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#define C_IN prhs[0]
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#define R_IN prhs[1]
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/* Output Arguments */
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#define T_OUT plhs[0]
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static void toeplitzC(
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double t[],
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double c[],
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double r[],
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int m, int n
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)
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{
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int i,j,m0;
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for (j=0;j<n;j++){
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m0 = j>m?m:j;
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for (i=0;i<=m0;i++)
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t[j*m+i] = r[j-i];
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for (i=j+1;i<m;i++)
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t[j*m+i] = c[i-j];
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}
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return;
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}
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void mexFunction( int nlhs, mxArray *plhs[],
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int nrhs, const mxArray*prhs[] )
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{
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double *tr,*ti;
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double *cr,*ci,*rr,*ri;
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mwSize tm,tn;
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/* Check for proper number of arguments */
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if (nrhs > 2) {
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mexErrMsgTxt("More than 2 input arguments.");
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} else if (nrhs == 0) {
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mexErrMsgTxt("1 or 2 input arguments required.");
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} else if (nrhs == 1) {
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mexErrMsgTxt("1 input argument: not implemented (yet), use toeplitz.");
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} else if (nlhs > 1) {
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mexErrMsgTxt("Too many output arguments.");
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}
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if (nrhs == 1) {
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mexErrMsgTxt("Not implemented (yet). Please use 2 input arguments or toeplitz.m with one input argument.");
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}
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/* Check the dimensions of Y. Y can be 4 X 1 or 1 X 4. */
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tm = mxGetNumberOfElements(C_IN);
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tn = mxGetNumberOfElements(R_IN);
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/* Create a matrix for the return argument */
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if (mxIsComplex(C_IN) || mxIsComplex(R_IN))
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T_OUT = mxCreateDoubleMatrix(tm, tn, mxCOMPLEX);
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else
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T_OUT = mxCreateDoubleMatrix(tm, tn, mxREAL);
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/* Assign pointers to the various parameters */
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tr = mxGetPr(T_OUT);
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cr = mxGetPr(C_IN);
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rr = mxGetPr(R_IN);
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/* Do the actual computations in a subroutine */
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toeplitzC(tr,cr,rr,tm,tn);
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/* Imaginary part */
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if (mxIsComplex(C_IN) || mxIsComplex(R_IN)){
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||||||
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/*if (!mxIsComplex(C_IN)){
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mexErrMsgTxt("Not implemented (yet). A");
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}
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else*/
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if (mxIsComplex(C_IN))
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ci = mxGetPi(C_IN);
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|
else
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ci = mxGetPr(mxCreateDoubleMatrix(tm, 1, mxREAL));
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||||||
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/*if (!mxIsComplex(R_IN)){
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|
mexErrMsgTxt("Not implemented (yet). B");
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||||||
|
}
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||||||
|
else*/
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||||||
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if (mxIsComplex(R_IN))
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ri = mxGetPi(R_IN);
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|
else
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ri = mxGetPr(mxCreateDoubleMatrix(tn, 1, mxREAL));
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||||||
|
ti = mxGetPi(T_OUT);
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||||||
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toeplitzC(ti, ci, ri, tm, tn);
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||||||
|
}
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||||||
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||||||
|
return;
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||||||
|
}
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||||||
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99
PQevalAudio/CB/PQCB.m
Normal file
99
PQevalAudio/CB/PQCB.m
Normal file
@ -0,0 +1,99 @@
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function [Nc, fc, fl, fu, dz] = PQCB (Version)
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% Critical band parameters for the FFT model
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% P. Kabal $Revision: 1.1 $ $Date: 2003/12/07 13:32:57 $
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B = inline ('7 * asinh (f / 650)');
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BI = inline ('650 * sinh (z / 7)');
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fL = 80;
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fU = 18000;
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% Critical bands - set up the tables
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if (strcmp (Version, 'Basic'))
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dz = 1/4;
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elseif (strcmp (Version, 'Advanced'))
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dz = 1/2;
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else
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error ('PQCB: Invalid version');
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end
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zL = B(fL);
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zU = B(fU);
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Nc = ceil((zU - zL) / dz);
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zl = zL + (0:Nc-1) * dz;
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zu = min (zL + (1:Nc) * dz, zU);
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zc = 0.5 * (zl + zu);
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fl = BI (zl);
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fc = BI (zc);
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fu = BI (zu);
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if (strcmp (Version, 'Basic'))
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fl = [ 80.000, 103.445, 127.023, 150.762, 174.694, ...
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198.849, 223.257, 247.950, 272.959, 298.317, ...
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324.055, 350.207, 376.805, 403.884, 431.478, ...
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459.622, 488.353, 517.707, 547.721, 578.434, ...
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609.885, 642.114, 675.161, 709.071, 743.884, ...
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779.647, 816.404, 854.203, 893.091, 933.119, ...
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974.336, 1016.797, 1060.555, 1105.666, 1152.187, ...
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|
1200.178, 1249.700, 1300.816, 1353.592, 1408.094, ...
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||||||
|
1464.392, 1522.559, 1582.668, 1644.795, 1709.021, ...
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||||||
|
1775.427, 1844.098, 1915.121, 1988.587, 2064.590, ...
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||||||
|
2143.227, 2224.597, 2308.806, 2395.959, 2486.169, ...
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||||||
|
2579.551, 2676.223, 2776.309, 2879.937, 2987.238, ...
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||||||
|
3098.350, 3213.415, 3332.579, 3455.993, 3583.817, ...
|
||||||
|
3716.212, 3853.817, 3995.399, 4142.547, 4294.979, ...
|
||||||
|
4452.890, 4616.482, 4785.962, 4961.548, 5143.463, ...
|
||||||
|
5331.939, 5527.217, 5729.545, 5939.183, 6156.396, ...
|
||||||
|
6381.463, 6614.671, 6856.316, 7106.708, 7366.166, ...
|
||||||
|
7635.020, 7913.614, 8202.302, 8501.454, 8811.450, ...
|
||||||
|
9132.688, 9465.574, 9810.536, 10168.013, 10538.460, ...
|
||||||
|
10922.351, 11320.175, 11732.438, 12159.670, 12602.412, ...
|
||||||
|
13061.229, 13536.710, 14029.458, 14540.103, 15069.295, ...
|
||||||
|
15617.710, 16186.049, 16775.035, 17385.420 ];
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||||||
|
fc = [ 91.708, 115.216, 138.870, 162.702, 186.742, ...
|
||||||
|
211.019, 235.566, 260.413, 285.593, 311.136, ...
|
||||||
|
337.077, 363.448, 390.282, 417.614, 445.479, ...
|
||||||
|
473.912, 502.950, 532.629, 562.988, 594.065, ...
|
||||||
|
625.899, 658.533, 692.006, 726.362, 761.644, ...
|
||||||
|
797.898, 835.170, 873.508, 912.959, 953.576, ...
|
||||||
|
995.408, 1038.511, 1082.938, 1128.746, 1175.995, ...
|
||||||
|
1224.744, 1275.055, 1326.992, 1380.623, 1436.014, ...
|
||||||
|
1493.237, 1552.366, 1613.474, 1676.641, 1741.946, ...
|
||||||
|
1809.474, 1879.310, 1951.543, 2026.266, 2103.573, ...
|
||||||
|
2183.564, 2266.340, 2352.008, 2440.675, 2532.456, ...
|
||||||
|
2627.468, 2725.832, 2827.672, 2933.120, 3042.309, ...
|
||||||
|
3155.379, 3272.475, 3393.745, 3519.344, 3649.432, ...
|
||||||
|
3784.176, 3923.748, 4068.324, 4218.090, 4373.237, ...
|
||||||
|
4533.963, 4700.473, 4872.978, 5051.700, 5236.866, ...
|
||||||
|
5428.712, 5627.484, 5833.434, 6046.825, 6267.931, ...
|
||||||
|
6497.031, 6734.420, 6980.399, 7235.284, 7499.397, ...
|
||||||
|
7773.077, 8056.673, 8350.547, 8655.072, 8970.639, ...
|
||||||
|
9297.648, 9636.520, 9987.683, 10351.586, 10728.695, ...
|
||||||
|
11119.490, 11524.470, 11944.149, 12379.066, 12829.775, ...
|
||||||
|
13294.850, 13780.887, 14282.503, 14802.338, 15341.057, ...
|
||||||
|
15899.345, 16477.914, 17077.504, 17690.045 ];
|
||||||
|
fu = [ 103.445, 127.023, 150.762, 174.694, 198.849, ...
|
||||||
|
223.257, 247.950, 272.959, 298.317, 324.055, ...
|
||||||
|
350.207, 376.805, 403.884, 431.478, 459.622, ...
|
||||||
|
488.353, 517.707, 547.721, 578.434, 609.885, ...
|
||||||
|
642.114, 675.161, 709.071, 743.884, 779.647, ...
|
||||||
|
816.404, 854.203, 893.091, 933.113, 974.336, ...
|
||||||
|
1016.797, 1060.555, 1105.666, 1152.187, 1200.178, ...
|
||||||
|
1249.700, 1300.816, 1353.592, 1408.094, 1464.392, ...
|
||||||
|
1522.559, 1582.668, 1644.795, 1709.021, 1775.427, ...
|
||||||
|
1844.098, 1915.121, 1988.587, 2064.590, 2143.227, ...
|
||||||
|
2224.597, 2308.806, 2395.959, 2486.169, 2579.551, ...
|
||||||
|
2676.223, 2776.309, 2879.937, 2987.238, 3098.350, ...
|
||||||
|
3213.415, 3332.579, 3455.993, 3583.817, 3716.212, ...
|
||||||
|
3853.348, 3995.399, 4142.547, 4294.979, 4452.890, ...
|
||||||
|
4643.482, 4785.962, 4961.548, 5143.463, 5331.939, ...
|
||||||
|
5527.217, 5729.545, 5939.183, 6156.396, 6381.463, ...
|
||||||
|
6614.671, 6856.316, 7106.708, 7366.166, 7635.020, ...
|
||||||
|
7913.614, 8202.302, 8501.454, 8811.450, 9132.688, ...
|
||||||
|
9465.574, 9810.536, 10168.013, 10538.460, 10922.351, ...
|
||||||
|
11320.175, 11732.438, 12159.670, 12602.412, 13061.229, ...
|
||||||
|
13536.710, 14029.458, 14540.103, 15069.295, 15617.710, ...
|
||||||
|
16186.049, 16775.035, 17385.420, 18000.000 ];
|
||||||
|
end
|
||||||
60
PQevalAudio/CB/PQDFTFrame.m
Normal file
60
PQevalAudio/CB/PQDFTFrame.m
Normal file
@ -0,0 +1,60 @@
|
|||||||
|
function X2 = PQDFTFrame (x)
|
||||||
|
% Calculate the DFT of a frame of data (NF values), returning the
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||||||
|
% squared-magnitude DFT vector (NF/2 + 1 values)
|
||||||
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||||||
|
% P. Kabal $Revision: 1.1 $ $Date: 2003/12/07 13:32:57 $
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||||||
|
|
||||||
|
persistent hw
|
||||||
|
|
||||||
|
NF = 2048; % Frame size (samples)
|
||||||
|
|
||||||
|
if (isempty (hw))
|
||||||
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Amax = 32768;
|
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|
fc = 1019.5;
|
||||||
|
Fs = 48000;
|
||||||
|
Lp = 92;
|
||||||
|
% Set up the window (including all gains)
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||||||
|
GL = PQ_GL (NF, Amax, fc/Fs, Lp);
|
||||||
|
hw = GL * PQHannWin (NF);
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end
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% Window the data
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xw = hw .* x;
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% DFT (output is real followed by imaginary)
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X = PQRFFT (xw, NF, 1);
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% Squared magnitude
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X2 = PQRFFTMSq (X, NF);
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%----------------------------------------
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function GL = PQ_GL (NF, Amax, fcN, Lp)
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|
% Scaled Hann window, including loudness scaling
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% Calculate the gain for the Hann Window
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% - level Lp (SPL) corresponds to a sine with normalized frequency
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% fcN and a peak value of Amax
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W = NF - 1;
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gp = PQ_gp (fcN, NF, W);
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GL = 10^(Lp / 20) / (gp * Amax/4 * W);
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%----------
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function gp = PQ_gp (fcN, NF, W)
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% Calculate the peak factor. The signal is a sinusoid windowed with
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|
% a Hann window. The sinusoid frequency falls between DFT bins. The
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% peak of the frequency response (on a continuous frequency scale) falls
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|
% between DFT bins. The largest DFT bin value is the peak factor times
|
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% the peak of the continuous response.
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|
% fcN - Normalized sinusoid frequency (0-1)
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% NF - Frame (DFT) length samples
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% NW - Window length samples
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% Distance to the nearest DFT bin
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df = 1 / NF;
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k = floor (fcN / df);
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dfN = min ((k+1) * df - fcN, fcN - k * df);
|
||||||
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dfW = dfN * W;
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||||||
|
gp = sin(pi * dfW) / (pi * dfW * (1 - dfW^2));
|
||||||
|
|
||||||
112
PQevalAudio/CB/PQeval.m
Normal file
112
PQevalAudio/CB/PQeval.m
Normal file
@ -0,0 +1,112 @@
|
|||||||
|
function [MOVI, Fmem] = PQeval (xR, xT, Fmem)
|
||||||
|
% PEAQ - Process one frame with the FFT model
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|
% P. Kabal $Revision: 1.1 $ $Date: 2003/12/07 13:32:58 $
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|
NF = 2048;
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|
Version = 'Basic';
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% Windowed DFT
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X2(1,:) = PQDFTFrame (xR);
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X2(2,:) = PQDFTFrame (xT);
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% Critical band grouping and frequency spreading
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[EbN, Es] = PQ_excitCB (X2);
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|
% Time domain smoothing => "Excitation patterns"
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|
[Ehs(1,:), Fmem.TDS.Ef(1,:)] = PQ_timeSpread (Es(1,:), Fmem.TDS.Ef(1,:));
|
||||||
|
[Ehs(2,:), Fmem.TDS.Ef(2,:)] = PQ_timeSpread (Es(2,:), Fmem.TDS.Ef(2,:));
|
||||||
|
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|
% Level and pattern adaptation => "Spectrally adapted patterns"
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|
[EP, Fmem.Adap] = PQadapt (Ehs, Fmem.Adap, Version, 'FFT');
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|
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|
% Modulation patterns
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[M, ERavg, Fmem.Env] = PQmodPatt (Es, Fmem.Env);
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|
% Loudness
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|
MOVI.Loud.NRef = PQloud (Ehs(1,:), Version, 'FFT');
|
||||||
|
MOVI.Loud.NTest = PQloud (Ehs(2,:), Version, 'FFT');
|
||||||
|
|
||||||
|
% Modulation differences
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MOVI.MDiff = PQmovModDiffB (M, ERavg);
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% Noise Loudness
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|
MOVI.NLoud.NL = PQmovNLoudB (M, EP);
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|
% Bandwidth
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MOVI.BW = PQmovBW (X2);
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% Noise-to-mask ratios
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MOVI.NMR = PQmovNMRB (EbN, Ehs(1,:));
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|
% Probability of detection
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|
MOVI.PD = PQmovPD (Ehs);
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% Error harmonic structure
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|
MOVI.EHS.EHS = PQmovEHS (xR, xT, X2);
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|
%--------------------
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|
function [EbN, Es] = PQ_excitCB (X2)
|
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|
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|
persistent W2 EIN
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||||||
|
|
||||||
|
NF = 2048;
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|
Version = 'Basic';
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||||||
|
if (isempty (W2))
|
||||||
|
Fs = 48000;
|
||||||
|
f = linspace (0, Fs/2, NF/2+1);
|
||||||
|
W2 = PQWOME (f);
|
||||||
|
[Nc, fc] = PQCB (Version);
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||||||
|
EIN = PQIntNoise (fc);
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||||||
|
end
|
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|
||||||
|
% Allocate storage
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|
XwN2 = zeros (1, NF/2+1);
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||||||
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|
% Outer and middle ear filtering
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||||||
|
Xw2(1,:) = W2 .* X2(1,1:NF/2+1);
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||||||
|
Xw2(2,:) = W2 .* X2(2,1:NF/2+1);
|
||||||
|
|
||||||
|
% Form the difference magnitude signal
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||||||
|
for (k = 0:NF/2)
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|
XwN2(k+1) = (Xw2(1,k+1) - 2 * sqrt (Xw2(1,k+1) * Xw2(2,k+1)) ...
|
||||||
|
+ Xw2(2,k+1));
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% Group into partial critical bands
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|
Eb(1,:) = PQgroupCB (Xw2(1,:), Version);
|
||||||
|
Eb(2,:) = PQgroupCB (Xw2(2,:), Version);
|
||||||
|
EbN = PQgroupCB (XwN2, Version);
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||||||
|
|
||||||
|
% Add the internal noise term => "Pitch patterns"
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|
E(1,:) = Eb(1,:) + EIN;
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||||||
|
E(2,:) = Eb(2,:) + EIN;
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||||||
|
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||||||
|
% Critical band spreading => "Unsmeared excitation patterns"
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|
Es(1,:) = PQspreadCB (E(1,:), Version);
|
||||||
|
Es(2,:) = PQspreadCB (E(2,:), Version);
|
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|
|
||||||
|
%--------------------
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|
function [Ehs, Ef] = PQ_timeSpread (Es, Ef)
|
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|
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persistent Nc a b
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|
|
||||||
|
if (isempty (Nc))
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||||||
|
[Nc, fc] = PQCB ('Basic');
|
||||||
|
Fs = 48000;
|
||||||
|
NF = 2048;
|
||||||
|
Nadv = NF / 2;
|
||||||
|
Fss = Fs / Nadv;
|
||||||
|
t100 = 0.030;
|
||||||
|
tmin = 0.008;
|
||||||
|
[a, b] = PQtConst (t100, tmin, fc, Fss);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
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|
% Allocate storage
|
||||||
|
Ehs = zeros (1, Nc);
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|
|
||||||
|
% Time domain smoothing
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||||||
|
for (m = 0:Nc-1)
|
||||||
|
Ef(m+1) = a(m+1) * Ef(m+1) + b(m+1) * Es(m+1);
|
||||||
|
Ehs(m+1) = max(Ef(m+1), Es(m+1));
|
||||||
|
end
|
||||||
63
PQevalAudio/CB/PQgroupCB.m
Normal file
63
PQevalAudio/CB/PQgroupCB.m
Normal file
@ -0,0 +1,63 @@
|
|||||||
|
function Eb = PQgroupCB (X2, Ver)
|
||||||
|
% Group a DFT energy vector into critical bands
|
||||||
|
% X2 - Squared-magnitude vector (DFT bins)
|
||||||
|
% Eb - Excitation vector (fractional critical bands)
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|
% P. Kabal $Revision: 1.2 $ $Date: 2004/02/05 04:25:46 $
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|
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||||||
|
persistent Nc kl ku Ul Uu Version
|
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Emin = 1e-12;
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|
if (~ strcmp (Ver, Version))
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|
Version = Ver;
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||||||
|
% Set up the DFT bin to critical band mapping
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|
NF = 2048;
|
||||||
|
Fs = 48000;
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||||||
|
[Nc, kl, ku, Ul, Uu] = PQ_CBMapping (NF, Fs, Version);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% Allocate storage
|
||||||
|
Eb = zeros (1, Nc);
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|
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|
% Compute the excitation in each band
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for (i = 0:Nc-1)
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||||||
|
Ea = Ul(i+1) * X2(kl(i+1)+1); % First bin
|
||||||
|
for (k = (kl(i+1)+1):(ku(i+1)-1))
|
||||||
|
Ea = Ea + X2(k+1); % Middle bins
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||||||
|
end
|
||||||
|
Ea = Ea + Uu(i+1) * X2(ku(i+1)+1); % Last bin
|
||||||
|
Eb(i+1) = max(Ea, Emin);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
%---------------------------------------
|
||||||
|
function [Nc, kl, ku, Ul, Uu] = PQ_CBMapping (NF, Fs, Version)
|
||||||
|
|
||||||
|
[Nc, fc, fl, fu] = PQCB (Version);
|
||||||
|
|
||||||
|
% Fill in the DFT bin to critical band mappings
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df = Fs / NF;
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for (i = 0:Nc-1)
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|
fli = fl(i+1);
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|
fui = fu(i+1);
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||||||
|
for (k = 0:NF/2)
|
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|
if ((k+0.5)*df > fli)
|
||||||
|
kl(i+1) = k; % First bin in band i
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||||||
|
Ul(i+1) = (min(fui, (k+0.5)*df) ...
|
||||||
|
- max(fli, (k-0.5)*df)) / df;
|
||||||
|
break;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
|
for (k = NF/2:-1:0)
|
||||||
|
if ((k-0.5)*df < fui)
|
||||||
|
ku(i+1) = k; % Last bin in band i
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|
if (kl(i+1) == ku(i+1))
|
||||||
|
Uu(i+1) = 0; % Single bin in band
|
||||||
|
else
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||||||
|
Uu(i+1) = (min(fui, (k+0.5)*df) ...
|
||||||
|
- max(fli, (k-0.5)*df)) / df;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
break;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
66
PQevalAudio/CB/PQspreadCB.m
Normal file
66
PQevalAudio/CB/PQspreadCB.m
Normal file
@ -0,0 +1,66 @@
|
|||||||
|
function Es = PQspreadCB (E, Ver)
|
||||||
|
% Spread an excitation vector (pitch pattern) - FFT model
|
||||||
|
% Both E and Es are powers
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|
|
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|
% P. Kabal $Revision: 1.1 $ $Date: 2003/12/07 13:32:58 $
|
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|
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||||||
|
persistent Bs Version
|
||||||
|
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|
if (~ strcmp (Ver, Version))
|
||||||
|
Version = Ver;
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|
Nc = length (E);
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||||||
|
Bs = PQ_SpreadCB (ones(1,Nc), ones(1,Nc), Version);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
Es = PQ_SpreadCB (E, Bs, Version);
|
||||||
|
|
||||||
|
%-------------------------
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|
function Es = PQ_SpreadCB (E, Bs, Ver);
|
||||||
|
|
||||||
|
persistent Nc dz fc aL aUC Version
|
||||||
|
|
||||||
|
% Power law for addition of spreading
|
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|
e = 0.4;
|
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|
|
||||||
|
if (~ strcmp (Ver, Version))
|
||||||
|
Version = Ver;
|
||||||
|
[Nc, fc, fl, fu, dz] = PQCB (Version);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% Allocate storage
|
||||||
|
aUCEe = zeros (1, Nc);
|
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|
Ene = zeros (1, Nc);
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||||||
|
Es = zeros (1, Nc);
|
||||||
|
|
||||||
|
% Calculate energy dependent terms
|
||||||
|
aL = 10^(-2.7 * dz);
|
||||||
|
for (m = 0:Nc-1)
|
||||||
|
aUC = 10^((-2.4 - 23 / fc(m+1)) * dz);
|
||||||
|
aUCE = aUC * E(m+1)^(0.2 * dz);
|
||||||
|
gIL = (1 - aL^(m+1)) / (1 - aL);
|
||||||
|
gIU = (1 - aUCE^(Nc-m)) / (1 - aUCE);
|
||||||
|
En = E(m+1) / (gIL + gIU - 1);
|
||||||
|
aUCEe(m+1) = aUCE^e;
|
||||||
|
Ene(m+1) = En^e;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% Lower spreading
|
||||||
|
Es(Nc-1+1) = Ene(Nc-1+1);
|
||||||
|
aLe = aL^e;
|
||||||
|
for (m = Nc-2:-1:0)
|
||||||
|
Es(m+1) = aLe * Es(m+1+1) + Ene(m+1);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% Upper spreading i > m
|
||||||
|
for (m = 0:Nc-2)
|
||||||
|
r = Ene(m+1);
|
||||||
|
a = aUCEe(m+1);
|
||||||
|
for (i = m+1:Nc-1)
|
||||||
|
r = r * a;
|
||||||
|
Es(i+1) = Es(i+1) + r;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
for (i = 0:Nc-1)
|
||||||
|
Es(i+1) = (Es(i+1))^(1/e) / Bs(i+1);
|
||||||
|
end
|
||||||
263
PQevalAudio/MOV/PQavgMOVB.m
Normal file
263
PQevalAudio/MOV/PQavgMOVB.m
Normal file
@ -0,0 +1,263 @@
|
|||||||
|
function MOV = PQavgMOVB (MOVC, Nchan, Nwup)
|
||||||
|
% Time average MOV precursors
|
||||||
|
|
||||||
|
% P. Kabal $Revision: 1.1 $ $Date: 2003/12/07 13:34:46 $
|
||||||
|
|
||||||
|
Fs = 48000;
|
||||||
|
NF = 2048;
|
||||||
|
Nadv = NF / 2;
|
||||||
|
Fss = Fs / Nadv;
|
||||||
|
tdel = 0.5;
|
||||||
|
tex = 0.050;
|
||||||
|
|
||||||
|
% BandwidthRefB, BandwidthTestB
|
||||||
|
[MOV(0+1), MOV(1+1)] = PQ_avgBW (MOVC.BW);
|
||||||
|
|
||||||
|
% Total NMRB, RelDistFramesB
|
||||||
|
[MOV(2+1), MOV(10+1)] = PQ_avgNMRB (MOVC.NMR);
|
||||||
|
|
||||||
|
% WinModDiff1B, AvgModDiff1B, AvgModDiff2B
|
||||||
|
N500ms = ceil (tdel * Fss);
|
||||||
|
Ndel = max (0, N500ms - Nwup);
|
||||||
|
[MOV(3+1), MOV(6+1), MOV(7+1)] = PQ_avgModDiffB (Ndel, MOVC.MDiff);
|
||||||
|
|
||||||
|
% RmsNoiseLoudB
|
||||||
|
N50ms = ceil (tex * Fss);
|
||||||
|
Nloud = PQloudTest (MOVC.Loud);
|
||||||
|
Ndel = max (Nloud + N50ms, Ndel);
|
||||||
|
MOV(8+1) = PQ_avgNLoudB (Ndel, MOVC.NLoud);
|
||||||
|
|
||||||
|
% ADBB, MFPDB
|
||||||
|
[MOV(4+1), MOV(9+1)] = PQ_avgPD (MOVC.PD);
|
||||||
|
|
||||||
|
% EHSB
|
||||||
|
MOV(5+1) = PQ_avgEHS (MOVC.EHS);
|
||||||
|
|
||||||
|
%-----------------------------------------
|
||||||
|
function EHSB = PQ_avgEHS (EHS)
|
||||||
|
|
||||||
|
[Nchan, Np] = size (EHS.EHS);
|
||||||
|
|
||||||
|
s = 0;
|
||||||
|
for (j = 0:Nchan-1)
|
||||||
|
s = s + PQ_LinPosAvg (EHS.EHS(j+1,:));
|
||||||
|
end
|
||||||
|
EHSB = 1000 * s / Nchan;
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
%-----------------------------------------
|
||||||
|
function [ADBB, MFPDB] = PQ_avgPD (PD)
|
||||||
|
|
||||||
|
global PQopt
|
||||||
|
|
||||||
|
c0 = 0.9;
|
||||||
|
if (isempty (PQopt))
|
||||||
|
c1 = 1;
|
||||||
|
else
|
||||||
|
c1 = PQopt.PDfactor;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
N = length (PD.Pc);
|
||||||
|
Phc = 0;
|
||||||
|
Pcmax = 0;
|
||||||
|
Qsum = 0;
|
||||||
|
nd = 0;
|
||||||
|
for (i = 0:N-1)
|
||||||
|
Phc = c0 * Phc + (1 - c0) * PD.Pc(i+1);
|
||||||
|
Pcmax = max (Pcmax * c1, Phc);
|
||||||
|
|
||||||
|
if (PD.Pc(i+1) > 0.5)
|
||||||
|
nd = nd + 1;
|
||||||
|
Qsum = Qsum + PD.Qc(i+1);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
if (nd == 0)
|
||||||
|
ADBB = 0;
|
||||||
|
elseif (Qsum > 0)
|
||||||
|
ADBB = log10 (Qsum / nd);
|
||||||
|
else
|
||||||
|
ADBB = -0.5;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
MFPDB = Pcmax;
|
||||||
|
|
||||||
|
%-----------------------------------------
|
||||||
|
function [TotalNMRB, RelDistFramesB] = PQ_avgNMRB (NMR)
|
||||||
|
|
||||||
|
[Nchan, Np] = size (NMR.NMRavg);
|
||||||
|
Thr = 10^(1.5 / 10);
|
||||||
|
|
||||||
|
s = 0;
|
||||||
|
for (j = 0:Nchan-1)
|
||||||
|
s = s + 10 * log10 (PQ_LinAvg (NMR.NMRavg(j+1,:)));
|
||||||
|
end
|
||||||
|
TotalNMRB = s / Nchan;
|
||||||
|
|
||||||
|
s = 0;
|
||||||
|
for (j = 0:Nchan-1)
|
||||||
|
s = s + PQ_FractThr (Thr, NMR.NMRmax(j+1,:));
|
||||||
|
end
|
||||||
|
RelDistFramesB = s / Nchan;
|
||||||
|
|
||||||
|
%-----------------------------------------
|
||||||
|
function [BandwidthRefB, BandwidthTestB] = PQ_avgBW (BW)
|
||||||
|
|
||||||
|
[Nchan, Np] = size (BW.BWRef);
|
||||||
|
|
||||||
|
sR = 0;
|
||||||
|
sT = 0;
|
||||||
|
for (j = 0:Nchan-1)
|
||||||
|
sR = sR + PQ_LinPosAvg (BW.BWRef(j+1,:));
|
||||||
|
sT = sT + PQ_LinPosAvg (BW.BWTest(j+1,:));
|
||||||
|
end
|
||||||
|
BandwidthRefB = sR / Nchan;
|
||||||
|
BandwidthTestB = sT / Nchan;
|
||||||
|
|
||||||
|
%-----------------------------------------
|
||||||
|
function [WinModDiff1B, AvgModDiff1B, AvgModDiff2B] = PQ_avgModDiffB (Ndel, MDiff)
|
||||||
|
|
||||||
|
NF = 2048;
|
||||||
|
Nadv = NF / 2;
|
||||||
|
Fs = 48000;
|
||||||
|
|
||||||
|
Fss = Fs / Nadv;
|
||||||
|
tavg = 0.1;
|
||||||
|
|
||||||
|
[Nchan, Np] = size (MDiff.Mt1B);
|
||||||
|
|
||||||
|
% Sliding window average - delayed average
|
||||||
|
L = floor (tavg * Fss); % 100 ms sliding window length
|
||||||
|
s = 0;
|
||||||
|
for (j = 0:Nchan-1)
|
||||||
|
s = s + PQ_WinAvg (L, MDiff.Mt1B(j+1,Ndel+1:Np-1+1));
|
||||||
|
end
|
||||||
|
WinModDiff1B = s / Nchan;
|
||||||
|
|
||||||
|
% Weighted linear average - delayed average
|
||||||
|
s = 0;
|
||||||
|
for (j = 0:Nchan-1)
|
||||||
|
s = s + PQ_WtAvg (MDiff.Mt1B(j+1,Ndel+1:Np-1+1), MDiff.Wt(j+1,Ndel+1:Np-1+1));
|
||||||
|
end
|
||||||
|
AvgModDiff1B = s / Nchan;
|
||||||
|
|
||||||
|
% Weighted linear average - delayed average
|
||||||
|
s = 0;
|
||||||
|
for (j = 0:Nchan-1)
|
||||||
|
s = s + PQ_WtAvg (MDiff.Mt2B(j+1,Ndel+1:Np-1+1), MDiff.Wt(j+1,Ndel+1:Np-1+1));
|
||||||
|
end
|
||||||
|
AvgModDiff2B = s / Nchan;
|
||||||
|
|
||||||
|
%-----------------------------------------
|
||||||
|
function RmsNoiseLoudB = PQ_avgNLoudB (Ndel, NLoud)
|
||||||
|
|
||||||
|
[Nchan, Np] = size (NLoud.NL);
|
||||||
|
|
||||||
|
% RMS average - delayed average and loudness threshold
|
||||||
|
s = 0;
|
||||||
|
for (j = 0:Nchan-1)
|
||||||
|
s = s + PQ_RMSAvg (NLoud.NL(j+1,Ndel+1:Np-1+1));
|
||||||
|
end
|
||||||
|
RmsNoiseLoudB = s / Nchan;
|
||||||
|
|
||||||
|
%-----------------------------------
|
||||||
|
% Average values values, omitting values which are negative
|
||||||
|
function s = PQ_LinPosAvg (x)
|
||||||
|
|
||||||
|
N = length(x);
|
||||||
|
|
||||||
|
Nv = 0;
|
||||||
|
s = 0;
|
||||||
|
for (i = 0:N-1)
|
||||||
|
if (x(i+1) >= 0)
|
||||||
|
s = s + x(i+1);
|
||||||
|
Nv = Nv + 1;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
if (Nv > 0)
|
||||||
|
s = s / Nv;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
%----------
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|
% Fraction of values above a threshold
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||||||
|
function Fd = PQ_FractThr (Thr, x)
|
||||||
|
|
||||||
|
N = length (x);
|
||||||
|
|
||||||
|
Nv = 0;
|
||||||
|
for (i = 0:N-1)
|
||||||
|
if (x(i+1) > Thr)
|
||||||
|
Nv = Nv + 1;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
if (N > 0)
|
||||||
|
Fd = Nv / N;
|
||||||
|
else
|
||||||
|
Fd = 0;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
%-----------
|
||||||
|
% Sliding window (L samples) average
|
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|
function s = PQ_WinAvg (L, x)
|
||||||
|
|
||||||
|
N = length (x);
|
||||||
|
|
||||||
|
s = 0;
|
||||||
|
for (i = L-1:N-1)
|
||||||
|
t = 0;
|
||||||
|
for (m = 0:L-1)
|
||||||
|
t = t + sqrt (x(i-m+1));
|
||||||
|
end
|
||||||
|
s = s + (t / L)^4;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
if (N >= L)
|
||||||
|
s = sqrt (s / (N - L + 1));
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
%----------
|
||||||
|
% Weighted average
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||||||
|
function s = PQ_WtAvg (x, W)
|
||||||
|
|
||||||
|
N = length (x);
|
||||||
|
|
||||||
|
s = 0;
|
||||||
|
sW = 0;
|
||||||
|
for (i = 0:N-1)
|
||||||
|
s = s + W(i+1) * x(i+1);
|
||||||
|
sW = sW + W(i+1);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
if (N > 0)
|
||||||
|
s = s / sW;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
%----------
|
||||||
|
% Linear average
|
||||||
|
function LinAvg = PQ_LinAvg (x)
|
||||||
|
|
||||||
|
N = length (x);
|
||||||
|
s = 0;
|
||||||
|
for (i = 0:N-1)
|
||||||
|
s = s + x(i+1);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
LinAvg = s / N;
|
||||||
|
|
||||||
|
%----------
|
||||||
|
% Square root of average of squared values
|
||||||
|
function RMSAvg = PQ_RMSAvg (x)
|
||||||
|
|
||||||
|
N = length (x);
|
||||||
|
s = 0;
|
||||||
|
for (i = 0:N-1)
|
||||||
|
s = s + x(i+1)^2;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
if (N > 0)
|
||||||
|
RMSAvg = sqrt(s / N);
|
||||||
|
else
|
||||||
|
RMSAvg = 0;
|
||||||
|
end
|
||||||
65
PQevalAudio/MOV/PQframeMOV.m
Normal file
65
PQevalAudio/MOV/PQframeMOV.m
Normal file
@ -0,0 +1,65 @@
|
|||||||
|
function PQframeMOV (i, MOVI)
|
||||||
|
% Copy instantaneous MOV values to a new structure
|
||||||
|
% The output struct MOVC is a global.
|
||||||
|
% For most MOV's, they are just copied to the output structure.
|
||||||
|
% The exception is for the probability of detection, where the
|
||||||
|
% MOV's measure the maximum frequency-by-frequecy between channels.
|
||||||
|
|
||||||
|
% P. Kabal $Revision: 1.1 $ $Date: 2003/12/07 13:34:46 $
|
||||||
|
|
||||||
|
global MOVC
|
||||||
|
|
||||||
|
[Nchan,Nc] = size (MOVC.MDiff.Mt1B);
|
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|
|
||||||
|
for (j = 1:Nchan)
|
||||||
|
|
||||||
|
% Modulation differences
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||||||
|
MOVC.MDiff.Mt1B(j,i+1) = MOVI(j).MDiff.Mt1B;
|
||||||
|
MOVC.MDiff.Mt2B(j,i+1) = MOVI(j).MDiff.Mt2B;
|
||||||
|
MOVC.MDiff.Wt(j,i+1) = MOVI(j).MDiff.Wt;
|
||||||
|
|
||||||
|
% Noise loudness
|
||||||
|
MOVC.NLoud.NL(j,i+1) = MOVI(j).NLoud.NL;
|
||||||
|
|
||||||
|
% Total loudness
|
||||||
|
MOVC.Loud.NRef(j,i+1) = MOVI(j).Loud.NRef;
|
||||||
|
MOVC.Loud.NTest(j,i+1) = MOVI(j).Loud.NTest;
|
||||||
|
|
||||||
|
% Bandwidth
|
||||||
|
MOVC.BW.BWRef(j,i+1) = MOVI(j).BW.BWRef;
|
||||||
|
MOVC.BW.BWTest(j,i+1) = MOVI(j).BW.BWTest;
|
||||||
|
|
||||||
|
% Noise-to-mask ratio
|
||||||
|
MOVC.NMR.NMRavg(j,i+1) = MOVI(j).NMR.NMRavg;
|
||||||
|
MOVC.NMR.NMRmax(j,i+1) = MOVI(j).NMR.NMRmax;
|
||||||
|
|
||||||
|
% Error harmonic structure
|
||||||
|
MOVC.EHS.EHS(j,i+1) = MOVI(j).EHS.EHS;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% Probability of detection (collapse frequency bands)
|
||||||
|
[MOVC.PD.Pc(i+1), MOVC.PD.Qc(i+1)] = PQ_ChanPD (MOVI);
|
||||||
|
|
||||||
|
%----------------------------------------
|
||||||
|
function [Pc, Qc] = PQ_ChanPD (MOVI)
|
||||||
|
|
||||||
|
Nc = length (MOVI(1).PD.p);
|
||||||
|
Nchan = length (MOVI);
|
||||||
|
|
||||||
|
Pr = 1;
|
||||||
|
Qc = 0;
|
||||||
|
if (Nchan > 1)
|
||||||
|
for (m = 0:Nc-1)
|
||||||
|
pbin = max (MOVI(1).PD.p(m+1), MOVI(2).PD.p(m+1));
|
||||||
|
qbin = max (MOVI(1).PD.q(m+1), MOVI(2).PD.q(m+1));
|
||||||
|
Pr = Pr * (1 - pbin);
|
||||||
|
Qc = Qc + qbin;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
else
|
||||||
|
for (m = 0:Nc-1)
|
||||||
|
Pr = Pr * (1 - MOVI.PD.p(m+1));
|
||||||
|
Qc = Qc + MOVI.PD.q(m+1);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
Pc = 1 - Pr;
|
||||||
29
PQevalAudio/MOV/PQloudTest.m
Normal file
29
PQevalAudio/MOV/PQloudTest.m
Normal file
@ -0,0 +1,29 @@
|
|||||||
|
function Ndel = PQloudTest (Loud)
|
||||||
|
% Loudness threshold
|
||||||
|
|
||||||
|
% P. Kabal $Revision: 1.1 $ $Date: 2003/12/07 13:34:46 $
|
||||||
|
|
||||||
|
[Nchan, Np] = size (Loud.NRef);
|
||||||
|
|
||||||
|
Thr = 0.1;
|
||||||
|
|
||||||
|
% Loudness threshold
|
||||||
|
Ndel = Np;
|
||||||
|
for (j = 0:Nchan-1)
|
||||||
|
Ndel = min (Ndel, PQ_LThresh (Thr, Loud.NRef(j+1,:), Loud.NTest(j+1,:)));
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
%-----------
|
||||||
|
function it = PQ_LThresh (Thr, NRef, NTest)
|
||||||
|
% Loudness check: Look for the first time, the loudness exceeds a threshold
|
||||||
|
% for both the test and reference signals.
|
||||||
|
|
||||||
|
Np = length (NRef);
|
||||||
|
|
||||||
|
it = Np;
|
||||||
|
for (i = 0:Np-1)
|
||||||
|
if (NRef(i+1) > Thr & NTest(i+1) > Thr)
|
||||||
|
it = i;
|
||||||
|
break;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
45
PQevalAudio/MOV/PQmovBW.m
Normal file
45
PQevalAudio/MOV/PQmovBW.m
Normal file
@ -0,0 +1,45 @@
|
|||||||
|
function BW = PQmovBW (X2)
|
||||||
|
% Bandwidth tests
|
||||||
|
|
||||||
|
% P. Kabal $Revision: 1.1 $ $Date: 2003/12/07 13:34:46 $
|
||||||
|
|
||||||
|
persistent kx kl FR FT N
|
||||||
|
|
||||||
|
if (isempty (kx))
|
||||||
|
NF = 2048;
|
||||||
|
Fs = 48000;
|
||||||
|
fx = 21586;
|
||||||
|
kx = round (fx / Fs * NF); % 921
|
||||||
|
fl = 8109;
|
||||||
|
kl = round (fl / Fs * NF); % 346
|
||||||
|
FRdB = 10;
|
||||||
|
FR = 10^(FRdB / 10);
|
||||||
|
FTdB = 5;
|
||||||
|
FT = 10^(FTdB / 10);
|
||||||
|
N = NF / 2; % Limit from pseudo-code
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
Xth = X2(2,kx+1);
|
||||||
|
for (k = kx+1:N-1)
|
||||||
|
Xth = max (Xth, X2(2,k+1));
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% BWRef and BWTest remain negative if the BW of the test signal
|
||||||
|
% does not exceed FR * Xth for kx-1 <= k <= kl+1
|
||||||
|
BW.BWRef = -1;
|
||||||
|
XthR = FR * Xth;
|
||||||
|
for (k = kx-1:-1:kl+1)
|
||||||
|
if (X2(1,k+1) >= XthR)
|
||||||
|
BW.BWRef = k + 1;
|
||||||
|
break;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
BW.BWTest = -1;
|
||||||
|
XthT = FT * Xth;
|
||||||
|
for (k = BW.BWRef-1:-1:0)
|
||||||
|
if (X2(2,k+1) >= XthT)
|
||||||
|
BW.BWTest = k + 1;
|
||||||
|
break;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
135
PQevalAudio/MOV/PQmovEHS.m
Normal file
135
PQevalAudio/MOV/PQmovEHS.m
Normal file
@ -0,0 +1,135 @@
|
|||||||
|
function EHS = PQmovEHS (xR, xT, X2)
|
||||||
|
% Calculate the EHS MOV values
|
||||||
|
|
||||||
|
% P. Kabal $Revision: 1.2 $ $Date: 2004/02/05 04:26:19 $
|
||||||
|
|
||||||
|
persistent NF Nadv NL M Hw
|
||||||
|
|
||||||
|
if (isempty (NL))
|
||||||
|
NF = 2048;
|
||||||
|
Nadv = NF / 2;
|
||||||
|
Fs = 48000;
|
||||||
|
Fmax = 9000;
|
||||||
|
NL = 2^(PQ_log2(NF * Fmax / Fs));
|
||||||
|
M = NL;
|
||||||
|
Hw = (1 / M) * sqrt(8 / 3) * PQHannWin (M);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
EnThr = 8000;
|
||||||
|
kmax = NL + M - 1;
|
||||||
|
|
||||||
|
EnRef = xR(Nadv+1:NF-1+1) * xR(Nadv+1:NF-1+1)';
|
||||||
|
EnTest = xT(Nadv+1:NF-1+1) * xT(Nadv+1:NF-1+1)';
|
||||||
|
|
||||||
|
% Set the return value to be negative for small energy frames
|
||||||
|
if (EnRef < EnThr & EnTest < EnThr)
|
||||||
|
EHS = -1;
|
||||||
|
return;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% Allocate storage
|
||||||
|
D = zeros (1, kmax);
|
||||||
|
|
||||||
|
% Differences of log values
|
||||||
|
for (k = 0:kmax-1)
|
||||||
|
D(k+1) = log (X2(2,k+1) / X2(1,k+1));
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% Correlation computation
|
||||||
|
C = PQ_Corr (D, NL, M);
|
||||||
|
|
||||||
|
% Normalize the correlations
|
||||||
|
Cn = PQ_NCorr (C, D, NL, M);
|
||||||
|
Cnm = (1 / NL) * sum (Cn(1:NL));
|
||||||
|
|
||||||
|
% Window the correlation
|
||||||
|
Cw = Hw .* (Cn - Cnm);
|
||||||
|
|
||||||
|
% DFT
|
||||||
|
cp = PQRFFT (Cw, NL, 1);
|
||||||
|
|
||||||
|
% Squared magnitude
|
||||||
|
c2 = PQRFFTMSq (cp, NL);
|
||||||
|
|
||||||
|
% Search for a peak after a valley
|
||||||
|
EHS = PQ_FindPeak (c2, NL/2+1);
|
||||||
|
|
||||||
|
%----------------------------------------
|
||||||
|
function log2 = PQ_log2 (a)
|
||||||
|
|
||||||
|
log2 = 0;
|
||||||
|
m = 1;
|
||||||
|
while (m < a)
|
||||||
|
log2 = log2 + 1;
|
||||||
|
m = 2 * m;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
log2 = log2 - 1;
|
||||||
|
|
||||||
|
%----------
|
||||||
|
function C = PQ_Corr (D, NL, M)
|
||||||
|
% Correlation calculation
|
||||||
|
|
||||||
|
% Direct computation of the correlation
|
||||||
|
% for (i = 0:NL-1)
|
||||||
|
% s = 0;
|
||||||
|
% for (j = 0:M-1)
|
||||||
|
% s = s + D(j+1) * D(i+j+1);
|
||||||
|
% end
|
||||||
|
% C(i+1) = s;
|
||||||
|
% end
|
||||||
|
|
||||||
|
% Calculate the correlation indirectly
|
||||||
|
NFFT = 2 * NL;
|
||||||
|
D0 = [D(1:M) zeros(1,NFFT-M)];
|
||||||
|
D1 = [D(1:M+NL-1) zeros(1,NFFT-(M+NL-1))];
|
||||||
|
|
||||||
|
% DFTs of the zero-padded sequences
|
||||||
|
d0 = PQRFFT (D0, NFFT, 1);
|
||||||
|
d1 = PQRFFT (D1, NFFT, 1);
|
||||||
|
|
||||||
|
% Multiply (complex) sequences
|
||||||
|
dx(0+1) = d0(0+1) * d1(0+1);
|
||||||
|
for (n = 1:NFFT/2-1)
|
||||||
|
m = NFFT/2 + n;
|
||||||
|
dx(n+1) = d0(n+1) * d1(n+1) + d0(m+1) * d1(m+1);
|
||||||
|
dx(m+1) = d0(n+1) * d1(m+1) - d0(m+1) * d1(n+1);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
dx(NFFT/2+1) = d0(NFFT/2+1) * d1(NFFT/2+1);
|
||||||
|
|
||||||
|
% Inverse DFT
|
||||||
|
Cx = PQRFFT (dx, NFFT, -1);
|
||||||
|
C = Cx(1:NL);
|
||||||
|
|
||||||
|
%----------
|
||||||
|
function Cn = PQ_NCorr (C, D, NL, M)
|
||||||
|
% Normalize the correlation
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||||||
|
|
||||||
|
Cn = zeros (1, NL);
|
||||||
|
|
||||||
|
s0 = C(0+1);
|
||||||
|
sj = s0;
|
||||||
|
Cn(0+1) = 1;
|
||||||
|
for (i = 1:NL-1)
|
||||||
|
sj = sj + (D(i+M-1+1)^2 - D(i-1+1)^2);
|
||||||
|
d = s0 * sj;
|
||||||
|
if (d <= 0)
|
||||||
|
Cn(i+1) = 1;
|
||||||
|
else
|
||||||
|
Cn(i+1) = C(i+1) / sqrt (d);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
%----------
|
||||||
|
function EHS = PQ_FindPeak (c2, N)
|
||||||
|
% Search for a peak after a valley
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||||||
|
|
||||||
|
cprev = c2(0+1);
|
||||||
|
cmax = 0;
|
||||||
|
for (n = 1:N-1)
|
||||||
|
if (c2(n+1) > cprev) % Rising from a valley
|
||||||
|
if (c2(n+1) > cmax)
|
||||||
|
cmax = c2(n+1);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
|
EHS = cmax;
|
||||||
43
PQevalAudio/MOV/PQmovModDiffB.m
Normal file
43
PQevalAudio/MOV/PQmovModDiffB.m
Normal file
@ -0,0 +1,43 @@
|
|||||||
|
function MDiff = PQmovModDiffB (M, ERavg)
|
||||||
|
% Modulation difference related MOV precursors (Basic version)
|
||||||
|
|
||||||
|
% P. Kabal $Revision: 1.1 $ $Date: 2003/12/07 13:34:46 $
|
||||||
|
|
||||||
|
persistent Nc Ete
|
||||||
|
|
||||||
|
if (isempty (Nc))
|
||||||
|
e = 0.3;
|
||||||
|
[Nc, fc] = PQCB ('Basic');
|
||||||
|
Et = PQIntNoise (fc);
|
||||||
|
for (m = 0:Nc-1)
|
||||||
|
Ete(m+1) = Et(m+1)^e;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% Parameters
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||||||
|
negWt2B = 0.1;
|
||||||
|
offset1B = 1.0;
|
||||||
|
offset2B = 0.01;
|
||||||
|
levWt = 100;
|
||||||
|
|
||||||
|
s1B = 0;
|
||||||
|
s2B = 0;
|
||||||
|
Wt = 0;
|
||||||
|
for (m = 0:Nc-1)
|
||||||
|
if (M(1,m+1) > M(2,m+1))
|
||||||
|
num1B = M(1,m+1) - M(2,m+1);
|
||||||
|
num2B = negWt2B * num1B;
|
||||||
|
else
|
||||||
|
num1B = M(2,m+1) - M(1,m+1);
|
||||||
|
num2B = num1B;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
MD1B = num1B / (offset1B + M(1,m+1));
|
||||||
|
MD2B = num2B / (offset2B + M(1,m+1));
|
||||||
|
s1B = s1B + MD1B;
|
||||||
|
s2B = s2B + MD2B;
|
||||||
|
Wt = Wt + ERavg(m+1) / (ERavg(m+1) + levWt * Ete(m+1));
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
MDiff.Mt1B = (100 / Nc) * s1B;
|
||||||
|
MDiff.Mt2B = (100 / Nc) * s2B;
|
||||||
|
MDiff.Wt = Wt;
|
||||||
33
PQevalAudio/MOV/PQmovNLoudB.m
Normal file
33
PQevalAudio/MOV/PQmovNLoudB.m
Normal file
@ -0,0 +1,33 @@
|
|||||||
|
function NL = PQmovNLoudB (M, EP)
|
||||||
|
% Noise Loudness
|
||||||
|
|
||||||
|
% P. Kabal $Revision: 1.1 $ $Date: 2003/12/07 13:34:47 $
|
||||||
|
|
||||||
|
persistent Nc Et
|
||||||
|
|
||||||
|
if (isempty (Nc))
|
||||||
|
[Nc, fc] = PQCB ('Basic');
|
||||||
|
Et = PQIntNoise (fc);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% Parameters
|
||||||
|
alpha = 1.5;
|
||||||
|
TF0 = 0.15;
|
||||||
|
S0 = 0.5;
|
||||||
|
NLmin = 0;
|
||||||
|
e = 0.23;
|
||||||
|
|
||||||
|
s = 0;
|
||||||
|
for (m = 0:Nc-1)
|
||||||
|
sref = TF0 * M(1,m+1) + S0;
|
||||||
|
stest = TF0 * M(2,m+1) + S0;
|
||||||
|
beta = exp (-alpha * (EP(2,m+1) - EP(1,m+1)) / EP(1,m+1));
|
||||||
|
a = max (stest * EP(2,m+1) - sref * EP(1,m+1), 0);
|
||||||
|
b = Et(m+1) + sref * EP(1,m+1) * beta;
|
||||||
|
s = s + (Et(m+1) / stest)^e * ((1 + a / b)^e - 1);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
NL = (24 / Nc) * s;
|
||||||
|
if (NL < NLmin)
|
||||||
|
NL = 0;
|
||||||
|
end
|
||||||
36
PQevalAudio/MOV/PQmovNMRB.m
Normal file
36
PQevalAudio/MOV/PQmovNMRB.m
Normal file
@ -0,0 +1,36 @@
|
|||||||
|
function NMR = PQmovNMRB (EbN, Ehs)
|
||||||
|
% Noise-to-mask ratio - Basic version
|
||||||
|
% NMR(1) average NMR
|
||||||
|
% NMR(2) max NMR
|
||||||
|
|
||||||
|
% P. Kabal $Revision: 1.1 $ $Date: 2003/12/07 13:34:47 $
|
||||||
|
|
||||||
|
persistent Nc gm
|
||||||
|
|
||||||
|
if (isempty (Nc))
|
||||||
|
[Nc, fc, fl, fu, dz] = PQCB ('Basic');
|
||||||
|
gm = PQ_MaskOffset (dz, Nc);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
NMR.NMRmax = 0;
|
||||||
|
s = 0;
|
||||||
|
for (m = 0:Nc-1)
|
||||||
|
NMRm = EbN(m+1) / (gm(m+1) * Ehs(m+1));
|
||||||
|
s = s + NMRm;
|
||||||
|
if (NMRm > NMR.NMRmax)
|
||||||
|
NMR.NMRmax = NMRm;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
|
NMR.NMRavg = s / Nc;
|
||||||
|
|
||||||
|
%----------------------------------------
|
||||||
|
function gm = PQ_MaskOffset (dz, Nc)
|
||||||
|
|
||||||
|
for (m = 0:Nc-1)
|
||||||
|
if (m <= 12 / dz)
|
||||||
|
mdB = 3;
|
||||||
|
else
|
||||||
|
mdB = 0.25 * m * dz;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
gm(m+1) = 10^(-mdB / 10);
|
||||||
|
end
|
||||||
42
PQevalAudio/MOV/PQmovPD.m
Normal file
42
PQevalAudio/MOV/PQmovPD.m
Normal file
@ -0,0 +1,42 @@
|
|||||||
|
function PD = PQmovPD (Ehs)
|
||||||
|
% Probability of detection
|
||||||
|
|
||||||
|
% P. Kabal $Revision: 1.1 $ $Date: 2003/12/07 13:34:47 $
|
||||||
|
|
||||||
|
Nc = length (Ehs);
|
||||||
|
|
||||||
|
% Allocate storage
|
||||||
|
PD.p = zeros (1, Nc);
|
||||||
|
PD.q = zeros (1, Nc);
|
||||||
|
|
||||||
|
persistent c g d1 d2 bP bM
|
||||||
|
|
||||||
|
if (isempty (c))
|
||||||
|
c = [-0.198719 0.0550197 -0.00102438 5.05622e-6 9.01033e-11];
|
||||||
|
d1 = 5.95072;
|
||||||
|
d2 = 6.39468;
|
||||||
|
g = 1.71332;
|
||||||
|
bP = 4;
|
||||||
|
bM = 6;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
for (m = 0:Nc-1)
|
||||||
|
EdBR = 10 * log10 (Ehs(1,m+1));
|
||||||
|
EdBT = 10 * log10 (Ehs(2,m+1));
|
||||||
|
edB = EdBR - EdBT;
|
||||||
|
if (edB > 0)
|
||||||
|
L = 0.3 * EdBR + 0.7 * EdBT;
|
||||||
|
b = bP;
|
||||||
|
else
|
||||||
|
L = EdBT;
|
||||||
|
b = bM;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
if (L > 0)
|
||||||
|
s = d1 * (d2 / L)^g ...
|
||||||
|
+ c(1) + L * (c(2) + L * (c(3) + L * (c(4) + L * c(5))));
|
||||||
|
else
|
||||||
|
s = 1e30;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
PD.p(m+1) = 1 - 0.5^((edB / s)^b); % Detection probability
|
||||||
|
PD.q(m+1) = abs (fix(edB)) / s; % Steps above threshold
|
||||||
|
end
|
||||||
35
PQevalAudio/MOV/PQprtMOV.m
Normal file
35
PQevalAudio/MOV/PQprtMOV.m
Normal file
@ -0,0 +1,35 @@
|
|||||||
|
function PQprtMOV (MOV, ODG)
|
||||||
|
% Print MOV values (PEAQ Basic version)
|
||||||
|
|
||||||
|
% P. Kabal $Revision: 1.1 $ $Date: 2003/12/07 13:34:47 $
|
||||||
|
|
||||||
|
N = length (MOV);
|
||||||
|
PQ_NMOV_B = 11;
|
||||||
|
PQ_NMOV_A = 5;
|
||||||
|
|
||||||
|
fprintf ('Model Output Variables:\n');
|
||||||
|
if (N == PQ_NMOV_B)
|
||||||
|
fprintf (' BandwidthRefB: %g\n', MOV(1));
|
||||||
|
fprintf (' BandwidthTestB: %g\n', MOV(2));
|
||||||
|
fprintf (' Total NMRB: %g\n', MOV(3));
|
||||||
|
fprintf (' WinModDiff1B: %g\n', MOV(4));
|
||||||
|
fprintf (' ADBB: %g\n', MOV(5));
|
||||||
|
fprintf (' EHSB: %g\n', MOV(6));
|
||||||
|
fprintf (' AvgModDiff1B: %g\n', MOV(7));
|
||||||
|
fprintf (' AvgModDiff2B: %g\n', MOV(8));
|
||||||
|
fprintf (' RmsNoiseLoudB: %g\n', MOV(9));
|
||||||
|
fprintf (' MFPDB: %g\n', MOV(10));
|
||||||
|
fprintf (' RelDistFramesB: %g\n', MOV(11));
|
||||||
|
elseif (N == NMOV_A)
|
||||||
|
fprintf (' RmsModDiffA: %g\n', MOV(1));
|
||||||
|
fprintf (' RmsNoiseLoudAsymA: %g\n', MOV(2));
|
||||||
|
fprintf (' Segmental NMRB: %g\n', MOV(3));
|
||||||
|
fprintf (' EHSB: %g\n', MOV(4));
|
||||||
|
fprintf (' AvgLinDistA: %g\n', MOV(5));
|
||||||
|
else
|
||||||
|
error ('Invalid number of MOVs');
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
fprintf ('Objective Difference Grade: %.3f\n', ODG);
|
||||||
|
|
||||||
|
return;
|
||||||
40
PQevalAudio/MOV/PQprtMOVCi.m
Normal file
40
PQevalAudio/MOV/PQprtMOVCi.m
Normal file
@ -0,0 +1,40 @@
|
|||||||
|
function PQprtMOVCi (Nchan, i, MOVC)
|
||||||
|
% Print MOV precursors
|
||||||
|
|
||||||
|
% P. Kabal $Revision: 1.1 $ $Date: 2003/12/07 13:34:47 $
|
||||||
|
|
||||||
|
fprintf ('Frame: %d\n', i);
|
||||||
|
|
||||||
|
if (Nchan == 1)
|
||||||
|
fprintf (' Ntot : %g %g\n', ...
|
||||||
|
MOVC.Loud.NRef(1,i+1), MOVC.Loud.NTest(1,i+1));
|
||||||
|
fprintf (' ModDiff: %g %g %g\n', ...
|
||||||
|
MOVC.MDiff.Mt1B(1,i+1), MOVC.MDiff.Mt2B(1,i+1), MOVC.MDiff.Wt(1,i+1));
|
||||||
|
fprintf (' NL : %g\n', MOVC.NLoud.NL(1,i+1));
|
||||||
|
fprintf (' BW : %g %g\n', ...
|
||||||
|
MOVC.BW.BWRef(1,i+1), MOVC.BW.BWTest(1,i+1));
|
||||||
|
fprintf (' NMR : %g %g\n', ...
|
||||||
|
MOVC.NMR.NMRavg(1,i+1), MOVC.NMR.NMRmax(1,i+1));
|
||||||
|
fprintf (' PD : %g %g\n', MOVC.PD.Pc(i+1), MOVC.PD.Qc(i+1));
|
||||||
|
fprintf (' EHS : %g\n', 1000 * MOVC.EHS.EHS(1,i+1));
|
||||||
|
else
|
||||||
|
fprintf (' Ntot : %g %g // %g %g\n', ...
|
||||||
|
MOVC.Loud.NRef(1,i+1), MOVC.Loud.NTest(1,i+1), ...
|
||||||
|
MOVC.Loud.NRef(2,i+1), MOVC.Loud.NTest(2,i+1));
|
||||||
|
fprintf (' ModDiff: %g %g %g // %g %g %g\n', ...
|
||||||
|
MOVC.MDiff.Mt1B(1,i+1), MOVC.MDiff.Mt2B(1,i+1), MOVC.MDiff.Wt(1,i+1), ...
|
||||||
|
MOVC.MDiff.Mt1B(2,i+1), MOVC.MDiff.Mt2B(2,i+1), MOVC.MDiff.Wt(2,i+1));
|
||||||
|
fprintf (' NL : %g // %g\n', ...
|
||||||
|
MOVC.NLoud.NL(1,i+1), ...
|
||||||
|
MOVC.NLoud.NL(2,i+1));
|
||||||
|
fprintf (' BW : %g %g // %g %g\n', ...
|
||||||
|
MOVC.BW.BWRef(1,i+1), MOVC.BW.BWTest(1,i+1), ...
|
||||||
|
MOVC.BW.BWRef(2,i+1), MOVC.BW.BWTest(2,i+1));
|
||||||
|
fprintf (' NMR : %g %g // %g %g\n', ...
|
||||||
|
MOVC.NMR.NMRavg(1,i+1), MOVC.NMR.NMRmax(1,i+1), ...
|
||||||
|
MOVC.NMR.NMRavg(2,i+1), MOVC.NMR.NMRmax(2,i+1));
|
||||||
|
fprintf (' PD : %g %g\n', MOVC.PD.Pc(i+1), MOVC.PD.Qc(i+1));
|
||||||
|
fprintf (' EHS : %g // %g\n', ...
|
||||||
|
1000 * MOVC.EHS.EHS(1,i+1), ...
|
||||||
|
1000 * MOVC.EHS.EHS(2,i+1));
|
||||||
|
end
|
||||||
10
PQevalAudio/Misc/PQHannWin.m
Normal file
10
PQevalAudio/Misc/PQHannWin.m
Normal file
@ -0,0 +1,10 @@
|
|||||||
|
function hw = PQHannWin (NF)
|
||||||
|
% Hann window
|
||||||
|
|
||||||
|
% P. Kabal $Revision: 1.1 $ $Date: 2003/12/07 13:34:10 $
|
||||||
|
|
||||||
|
hw = zeros (1, NF);
|
||||||
|
|
||||||
|
for (n = 0:NF-1)
|
||||||
|
hw(n+1) = 0.5 * (1 - cos(2 * pi * n / (NF-1)));
|
||||||
|
end
|
||||||
10
PQevalAudio/Misc/PQIntNoise.m
Normal file
10
PQevalAudio/Misc/PQIntNoise.m
Normal file
@ -0,0 +1,10 @@
|
|||||||
|
function EIN = PQIntNoise (f)
|
||||||
|
% Generate the internal noise energy vector
|
||||||
|
|
||||||
|
% P. Kabal $Revision: 1.1 $ $Date: 2003/12/07 13:34:10 $
|
||||||
|
|
||||||
|
N = length (f);
|
||||||
|
for (m = 0:N-1)
|
||||||
|
INdB = 1.456 * (f(m+1) / 1000)^(-0.8);
|
||||||
|
EIN(m+1) = 10^(INdB / 10);
|
||||||
|
end
|
||||||
33
PQevalAudio/Misc/PQRFFT.m
Normal file
33
PQevalAudio/Misc/PQRFFT.m
Normal file
@ -0,0 +1,33 @@
|
|||||||
|
function X = PQRFFT (x, N, ifn)
|
||||||
|
% Calculate the DFT of a real N-point sequence or the inverse
|
||||||
|
% DFT corresponding to a real N-point sequence.
|
||||||
|
% ifn > 0, forward transform
|
||||||
|
% input x(n) - N real values
|
||||||
|
% output X(k) - The first N/2+1 points are the real
|
||||||
|
% parts of the transform, the next N/2-1 points
|
||||||
|
% are the imaginary parts of the transform. However
|
||||||
|
% the imaginary part for the first point and the
|
||||||
|
% middle point which are known to be zero are not
|
||||||
|
% stored.
|
||||||
|
% ifn < 0, inverse transform
|
||||||
|
% input X(k) - The first N/2+1 points are the real
|
||||||
|
% parts of the transform, the next N/2-1 points
|
||||||
|
% are the imaginary parts of the transform. However
|
||||||
|
% the imaginary part for the first point and the
|
||||||
|
% middle point which are known to be zero are not
|
||||||
|
% stored.
|
||||||
|
% output x(n) - N real values
|
||||||
|
|
||||||
|
% P. Kabal $Revision: 1.1 $ $Date: 2003/12/07 13:34:11 $
|
||||||
|
|
||||||
|
if (ifn > 0)
|
||||||
|
X = fft (x, N);
|
||||||
|
XR = real(X(0+1:N/2+1));
|
||||||
|
XI = imag(X(1+1:N/2-1+1));
|
||||||
|
X = [XR XI];
|
||||||
|
else
|
||||||
|
xR = [x(0+1:N/2+1)];
|
||||||
|
xI = [0 x(N/2+1+1:N-1+1) 0];
|
||||||
|
x = complex ([xR xR(N/2-1+1:-1:1+1)], [xI -xI(N/2-1+1:-1:1+1)]);
|
||||||
|
X = real (ifft (x, N));
|
||||||
|
end
|
||||||
13
PQevalAudio/Misc/PQRFFTMSq.m
Normal file
13
PQevalAudio/Misc/PQRFFTMSq.m
Normal file
@ -0,0 +1,13 @@
|
|||||||
|
function X2 = PQRFFTMSq (X, N)
|
||||||
|
% Calculate the magnitude squared frequency response from the
|
||||||
|
% DFT values corresponding to a real signal (assumes N is even)
|
||||||
|
|
||||||
|
% P. Kabal $Revision: 1.1 $ $Date: 2003/12/07 13:34:11 $
|
||||||
|
|
||||||
|
X2 = zeros (1, N/2+1);
|
||||||
|
|
||||||
|
X2(0+1) = X(0+1)^2;
|
||||||
|
for (k = 1:N/2-1)
|
||||||
|
X2(k+1) = X(k+1)^2 + X(N/2+k+1)^2;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
X2(N/2+1) = X(N/2+1)^2;
|
||||||
13
PQevalAudio/Misc/PQWOME.m
Normal file
13
PQevalAudio/Misc/PQWOME.m
Normal file
@ -0,0 +1,13 @@
|
|||||||
|
function W2 = PQWOME (f)
|
||||||
|
% Generate the weighting for the outer & middle ear filtering
|
||||||
|
% Note: The output is a magnitude-squared vector
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||||||
|
|
||||||
|
% P. Kabal $Revision: 1.1 $ $Date: 2003/12/07 13:34:11 $
|
||||||
|
|
||||||
|
N = length (f);
|
||||||
|
for (k = 0:N-1)
|
||||||
|
fkHz = f(k+1) / 1000;
|
||||||
|
AdB = -2.184 * fkHz^(-0.8) + 6.5 * exp(-0.6 * (fkHz - 3.3)^2) ...
|
||||||
|
- 0.001 * fkHz^(3.6);
|
||||||
|
W2(k+1) = 10^(AdB / 10);
|
||||||
|
end
|
||||||
106
PQevalAudio/Misc/PQdataBoundary.m
Normal file
106
PQevalAudio/Misc/PQdataBoundary.m
Normal file
@ -0,0 +1,106 @@
|
|||||||
|
function Lim = PQdataBoundary (WAV, Nchan, StartS, Ns)
|
||||||
|
% Search for the data boundaries in a file
|
||||||
|
% StartS - starting sample frame
|
||||||
|
% Ns - Number of sample frames
|
||||||
|
|
||||||
|
% P. Kabal $Revision: 1.1 $ $Date: 2003/12/07 13:34:10 $
|
||||||
|
|
||||||
|
PQ_L = 5;
|
||||||
|
Amax = 32768;
|
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|
NBUFF = 2048;
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||||||
|
PQ_ATHR = 200 * (Amax / 32768);
|
||||||
|
|
||||||
|
% Search from the beginning of the file
|
||||||
|
Lim(1) = -1;
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||||||
|
is = StartS;
|
||||||
|
EndS = StartS + Ns - 1;
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||||||
|
while (is <= EndS)
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||||||
|
Nf = min (EndS - is + 1, NBUFF);
|
||||||
|
x = PQgetData (WAV, is, Nf);
|
||||||
|
for (k = 0:Nchan-1)
|
||||||
|
Lim(1) = max (Lim(1), PQ_DataStart (x(k+1,:), Nf, PQ_L, PQ_ATHR));
|
||||||
|
end
|
||||||
|
if (Lim(1) >= 0)
|
||||||
|
Lim(1) = Lim(1) + is;
|
||||||
|
break
|
||||||
|
end
|
||||||
|
is = is + NBUFF - (PQ_L-1);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% Search from the end of the file
|
||||||
|
% This loop is written as if it is going in a forward direction
|
||||||
|
% - When the "forward" position is i, the "backward" position is
|
||||||
|
% EndS - (i - StartS + 1) + 1
|
||||||
|
Lim(2) = -1;
|
||||||
|
is = StartS;
|
||||||
|
while (is <= EndS)
|
||||||
|
Nf = min (EndS - is + 1, NBUFF);
|
||||||
|
ie = is + Nf - 1; % Forward limits [is, ie]
|
||||||
|
js = EndS - (ie - StartS + 1) + 1; % Backward limits [js, js+Nf-1]
|
||||||
|
x = PQgetData (WAV, js, Nf);
|
||||||
|
for (k = 0:Nchan-1)
|
||||||
|
Lim(2) = max (Lim(2), PQ_DataEnd (x(k+1,:), Nf, PQ_L, PQ_ATHR));
|
||||||
|
end
|
||||||
|
if (Lim(2) >= 0)
|
||||||
|
Lim(2) = Lim(2) + js;
|
||||||
|
break
|
||||||
|
end
|
||||||
|
is = is + NBUFF - (PQ_L-1);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% Sanity checks
|
||||||
|
if (~ ((Lim(1) >= 0 & Lim(2) >= 0) | (Lim(1) < 0 & Lim(2) < 0)))
|
||||||
|
error ('>>> PQdataBoundary: limits have difference signs');
|
||||||
|
end
|
||||||
|
if (~(Lim(1) <= Lim(2)))
|
||||||
|
error ('>>> PQdataBoundary: Lim(1) > Lim(2)');
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
if (Lim(1) < 0)
|
||||||
|
Lim(1) = 0;
|
||||||
|
Lim(2) = 0;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
%----------
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||||||
|
function ib = PQ_DataStart (x, N, L, Thr)
|
||||||
|
|
||||||
|
ib = -1;
|
||||||
|
s = 0;
|
||||||
|
M = min (N, L);
|
||||||
|
for (i = 0:M-1)
|
||||||
|
s = s + abs (x(i+1));
|
||||||
|
end
|
||||||
|
if (s > Thr)
|
||||||
|
ib = 0;
|
||||||
|
return
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
for (i = 1:N-L) % i is the first sample
|
||||||
|
s = s + (abs (x(i+L-1+1)) - abs (x(i-1+1))); % L samples apart
|
||||||
|
if (s > Thr)
|
||||||
|
ib = i;
|
||||||
|
return
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
%----------
|
||||||
|
function ie = PQ_DataEnd (x, N, L, Thr)
|
||||||
|
|
||||||
|
ie = -1;
|
||||||
|
s = 0;
|
||||||
|
M = min (N, L);
|
||||||
|
for (i = N-M:N-1)
|
||||||
|
s = s + abs (x(i+1));
|
||||||
|
end
|
||||||
|
if (s > Thr)
|
||||||
|
ie = N-1;
|
||||||
|
return
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
for (i = N-2:-1:L-1) % i is the last sample
|
||||||
|
s = s + (abs (x(i-L+1+1)) - abs (x(i+1+1))); % L samples apart
|
||||||
|
if (s > Thr)
|
||||||
|
ie = i;
|
||||||
|
return
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
59
PQevalAudio/Misc/PQgetData.m
Normal file
59
PQevalAudio/Misc/PQgetData.m
Normal file
@ -0,0 +1,59 @@
|
|||||||
|
function x = PQgetData (WAV, i, N)
|
||||||
|
% Get data from internal buffer or file
|
||||||
|
% i - file position
|
||||||
|
% N - number of samples
|
||||||
|
% x - output data (scaled to the range -32768 to +32767)
|
||||||
|
|
||||||
|
% Only two files can be "active" at a time.
|
||||||
|
% N = 0 resets the buffer
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
% P. Kabal $Revision: 1.1 $ $Date: 2003/12/07 13:34:10 $
|
||||||
|
|
||||||
|
persistent Buff
|
||||||
|
|
||||||
|
iB = WAV.iB + 1;
|
||||||
|
if (N == 0)
|
||||||
|
Buff(iB).N = 20 * 1024; % Fixed size
|
||||||
|
Buff(iB).x = PQ_ReadWAV (WAV, i, Buff(iB).N);
|
||||||
|
Buff(iB).i = i;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
if (N > Buff(iB).N)
|
||||||
|
error ('>>> PQgetData: Request exceeds buffer size');
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% Check if requested data is not already in the buffer
|
||||||
|
is = i - Buff(iB).i;
|
||||||
|
if (is < 0 | is + N - 1 > Buff(iB).N - 1)
|
||||||
|
Buff(iB).x = PQ_ReadWAV (WAV, i, Buff(iB).N);
|
||||||
|
Buff(iB).i = i;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% Copy the data
|
||||||
|
Nchan = WAV.Nchan;
|
||||||
|
is = i - Buff(iB).i;
|
||||||
|
x = Buff(iB).x(1:Nchan,is+1:is+N-1+1);
|
||||||
|
|
||||||
|
%------
|
||||||
|
function x = PQ_ReadWAV (WAV, i, N)
|
||||||
|
% This function considers the data to extended with zeros before and
|
||||||
|
% after the data in the file. If the starting offset i is negative,
|
||||||
|
% zeros are filled in before the data starts at offset 0. If the request
|
||||||
|
% extends beyond the end of data in the file, zeros are appended.
|
||||||
|
|
||||||
|
Amax = 32768;
|
||||||
|
Nchan = WAV.Nchan;
|
||||||
|
|
||||||
|
x = zeros (Nchan, N);
|
||||||
|
|
||||||
|
Nz = 0;
|
||||||
|
if (i < 0)
|
||||||
|
Nz = min (-i, N);
|
||||||
|
i = i + Nz;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
Ns = min (N - Nz, WAV.Nframe - i);
|
||||||
|
if (i >= 0 & Ns > 0)
|
||||||
|
x(1:Nchan,Nz+1:Nz+Ns-1+1) = Amax * (audioread (WAV.Fname, [i+1 i+Ns-1+1]))';
|
||||||
|
end
|
||||||
13
PQevalAudio/Misc/PQinitFMem.m
Normal file
13
PQevalAudio/Misc/PQinitFMem.m
Normal file
@ -0,0 +1,13 @@
|
|||||||
|
function Fmem = PQinitFMem (Nc, PCinit)
|
||||||
|
% Initialize the filter memories
|
||||||
|
|
||||||
|
% P. Kabal $Revision: 1.1 $ $Date: 2003/12/07 13:34:10 $
|
||||||
|
|
||||||
|
Fmem.TDS.Ef(1:2,1:Nc) = 0;
|
||||||
|
Fmem.Adap.P(1:2,1:Nc) = 0;
|
||||||
|
Fmem.Adap.Rn(1:Nc) = 0;
|
||||||
|
Fmem.Adap.Rd(1:Nc) = 0;
|
||||||
|
Fmem.Adap.PC(1:2,1:Nc) = PCinit;
|
||||||
|
Fmem.Env.Ese(1:2,1:Nc) = 0;
|
||||||
|
Fmem.Env.DE(1:2,1:Nc) = 0;
|
||||||
|
Fmem.Env.Eavg(1:2,1:Nc) = 0;
|
||||||
13
PQevalAudio/Misc/PQtConst.m
Normal file
13
PQevalAudio/Misc/PQtConst.m
Normal file
@ -0,0 +1,13 @@
|
|||||||
|
function [a, b] = PQtConst (t100, tmin, f , Fs)
|
||||||
|
% Calculate the difference equation parameters. The time
|
||||||
|
% constant of the difference equation depends on the center
|
||||||
|
% frequencies.
|
||||||
|
|
||||||
|
% P. Kabal $Revision: 1.1 $ $Date: 2003/12/07 13:34:11 $
|
||||||
|
|
||||||
|
N = length (f);
|
||||||
|
for (m = 0:N-1)
|
||||||
|
t = tmin + (100 / f(m+1)) * (t100 - tmin);
|
||||||
|
a(m+1) = exp (-1 / (Fs * t));
|
||||||
|
b(m+1) = (1 - a(m+1));
|
||||||
|
end
|
||||||
32
PQevalAudio/Misc/PQwavFilePar.m
Normal file
32
PQevalAudio/Misc/PQwavFilePar.m
Normal file
@ -0,0 +1,32 @@
|
|||||||
|
function WAV = PQwavFilePar (File)
|
||||||
|
% Print a WAVE file header, pick up the file parameters
|
||||||
|
|
||||||
|
% P. Kabal $Revision: 1.1 $ $Date: 2003/12/07 13:34:11 $
|
||||||
|
|
||||||
|
persistent iB
|
||||||
|
|
||||||
|
if (isempty (iB))
|
||||||
|
iB = 0;
|
||||||
|
else
|
||||||
|
iB = mod (iB + 1, 2); % Only two files can be "active" at a time
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
%[size WAV.Fs Nbit] = wavread (File, 'size');
|
||||||
|
[sound, WAV.Fs] = audioread(File);
|
||||||
|
Nbit = 16;
|
||||||
|
WAV.Fname = File;
|
||||||
|
WAV.Nframe = size(sound, 1);
|
||||||
|
WAV.Nchan = size(sound, 2);
|
||||||
|
WAV.iB = iB; % Buffer number
|
||||||
|
|
||||||
|
% Initialize the buffer
|
||||||
|
PQgetData (WAV, 0, 0);
|
||||||
|
|
||||||
|
fprintf (' WAVE file: %s\n', File);
|
||||||
|
if (WAV.Nchan == 1)
|
||||||
|
fprintf (' Number of samples : %d (%.4g s)\n', WAV.Nframe, WAV.Nframe / WAV.Fs);
|
||||||
|
else
|
||||||
|
fprintf (' Number of frames : %d (%.4g s)\n', WAV.Nframe, WAV.Nframe / WAV.Fs);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
fprintf (' Sampling frequency: %g\n', WAV.Fs);
|
||||||
|
fprintf (' Number of channels: %d (%d-bit integer)\n', WAV.Nchan, Nbit);
|
||||||
9
PQevalAudio/PEAQTest.m
Normal file
9
PQevalAudio/PEAQTest.m
Normal file
@ -0,0 +1,9 @@
|
|||||||
|
clear; clc;
|
||||||
|
%addpath('PQevalAudio', 'PQevalAudio/CB','PQevalAudio/Misc','PQevalAudio/MOV', 'PQevalAudio/Patt')
|
||||||
|
|
||||||
|
ref = '2_clean_48.wav' % 16 times oversampling
|
||||||
|
test = '2_noise_48.wav' % 4 times oversampling
|
||||||
|
%test = '../2_output_48.wav' % 4 times oversampling
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
[odg, movb] = PQevalAudio(ref, test)
|
||||||
177
PQevalAudio/PQevalAudio.m
Normal file
177
PQevalAudio/PQevalAudio.m
Normal file
@ -0,0 +1,177 @@
|
|||||||
|
function [ODG, MOVB]= PQevalAudio (Fref, Ftest, StartS, EndS)
|
||||||
|
% Perceptual evaluation of audio quality.
|
||||||
|
|
||||||
|
% - StartS shifts the frames, so that the first frame starts at that sample.
|
||||||
|
% This is a two element array, one element for each input file. If StartS is
|
||||||
|
% a scalar, it applies to both files.
|
||||||
|
% - EndS marks the end of data. The processing stops with the last frame that
|
||||||
|
% contains that sample. This is a two element array, one element for each
|
||||||
|
% input file. If EndS is as scalar, it applies to both files.
|
||||||
|
|
||||||
|
% P. Kabal $Revision: 1.2 $ $Date: 2004/02/05 04:25:24 $
|
||||||
|
|
||||||
|
% Globals (to save on copying in/out of functions)
|
||||||
|
global MOVC PQopt
|
||||||
|
|
||||||
|
% Analysis parameters
|
||||||
|
NF = 2048;
|
||||||
|
Nadv = NF / 2;
|
||||||
|
Version = 'Basic';
|
||||||
|
|
||||||
|
% Options
|
||||||
|
PQopt.ClipMOV = 0;
|
||||||
|
PQopt.PCinit = 0;
|
||||||
|
PQopt.PDfactor = 1;
|
||||||
|
PQopt.Ni = 1;
|
||||||
|
PQopt.DelayOverlap = 1;
|
||||||
|
PQopt.DataBounds = 1;
|
||||||
|
PQopt.EndMin = NF / 2;
|
||||||
|
|
||||||
|
%addpath ('CB', 'MOV', 'Misc', 'Patt');
|
||||||
|
|
||||||
|
if (nargin < 3)
|
||||||
|
StartS = [0, 0];
|
||||||
|
end
|
||||||
|
if (nargin < 4)
|
||||||
|
EndS = [];
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% Get the number of samples and channels for each file
|
||||||
|
WAV(1) = PQwavFilePar (Fref);
|
||||||
|
WAV(2) = PQwavFilePar (Ftest);
|
||||||
|
|
||||||
|
% Reconcile file differences
|
||||||
|
PQ_CheckWAV (WAV);
|
||||||
|
if (WAV(1).Nframe ~= WAV(2).Nframe)
|
||||||
|
disp ('>>> Number of samples differ: using the minimum');
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% Data boundaries
|
||||||
|
Nchan = WAV(1).Nchan;
|
||||||
|
[StartS, Fstart, Fend] = PQ_Bounds (WAV, Nchan, StartS, EndS, PQopt);
|
||||||
|
|
||||||
|
% Number of PEAQ frames
|
||||||
|
Np = Fend - Fstart + 1;
|
||||||
|
if (PQopt.Ni < 0)
|
||||||
|
PQopt.Ni = ceil (Np / abs(PQopt.Ni));
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% Initialize the MOV structure
|
||||||
|
MOVC = PQ_InitMOVC (Nchan, Np);
|
||||||
|
|
||||||
|
% Initialize the filter memory
|
||||||
|
Nc = PQCB (Version);
|
||||||
|
for (j = 0:Nchan-1)
|
||||||
|
Fmem(j+1) = PQinitFMem (Nc, PQopt.PCinit);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
is = 0;
|
||||||
|
for (i = -Fstart:Np-1)
|
||||||
|
|
||||||
|
% Read a frame of data
|
||||||
|
xR = PQgetData (WAV(1), StartS(1) + is, NF); % Reference file
|
||||||
|
xT = PQgetData (WAV(2), StartS(2) + is, NF); % Test file
|
||||||
|
is = is + Nadv;
|
||||||
|
|
||||||
|
% Process a frame
|
||||||
|
for (j = 0:Nchan-1)
|
||||||
|
[MOVI(j+1), Fmem(j+1)] = PQeval (xR(j+1,:), xT(j+1,:), Fmem(j+1));
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
if (i >= 0)
|
||||||
|
% Move the MOV precursors into a new structure
|
||||||
|
PQframeMOV (i, MOVI); % Output is in global MOVC
|
||||||
|
|
||||||
|
% Print the MOV precursors
|
||||||
|
%if (PQopt.Ni ~= 0 & mod (i, PQopt.Ni) == 0)
|
||||||
|
% PQprtMOVCi (Nchan, i, MOVC);
|
||||||
|
%nd
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% Time average of the MOV values
|
||||||
|
if (PQopt.DelayOverlap)
|
||||||
|
Nwup = Fstart;
|
||||||
|
else
|
||||||
|
Nwup = 0;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
MOVB = PQavgMOVB (MOVC, Nchan, Nwup);
|
||||||
|
|
||||||
|
% Neural net
|
||||||
|
ODG = PQnNet (MOVB);
|
||||||
|
|
||||||
|
% Summary printout
|
||||||
|
%PQprtMOV (MOVB, ODG);
|
||||||
|
|
||||||
|
%----------
|
||||||
|
function PQ_CheckWAV (WAV)
|
||||||
|
% Check the file parameters
|
||||||
|
|
||||||
|
Fs = 48000;
|
||||||
|
|
||||||
|
if (WAV(1).Nchan ~= WAV(2).Nchan)
|
||||||
|
error ('>>> Number of channels differ');
|
||||||
|
end
|
||||||
|
if (WAV(1).Nchan > 2)
|
||||||
|
error ('>>> Too many input channels');
|
||||||
|
end
|
||||||
|
if (WAV(1).Nframe ~= WAV(2).Nframe)
|
||||||
|
disp ('>>> Number of samples differ');
|
||||||
|
end
|
||||||
|
if (WAV(1).Fs ~= WAV(2).Fs)
|
||||||
|
error ('>>> Sampling frequencies differ');
|
||||||
|
end
|
||||||
|
if (WAV(1).Fs ~= Fs)
|
||||||
|
error ('>>> Invalid Sampling frequency: only 48 kHz supported');
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
%----------
|
||||||
|
function [StartS, Fstart, Fend] = PQ_Bounds (WAV, Nchan, StartS, EndS, PQopt)
|
||||||
|
|
||||||
|
PQ_NF = 2048;
|
||||||
|
PQ_NADV = (PQ_NF / 2);
|
||||||
|
|
||||||
|
if (isempty (StartS))
|
||||||
|
StartS(1) = 0;
|
||||||
|
StartS(2) = 0;
|
||||||
|
elseif (length (StartS) == 1)
|
||||||
|
StartS(2) = StartS(1);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
Ns = WAV(1).Nframe;
|
||||||
|
|
||||||
|
% Data boundaries (determined from the reference file)
|
||||||
|
if (PQopt.DataBounds)
|
||||||
|
Lim = PQdataBoundary (WAV(1), Nchan, StartS(1), Ns);
|
||||||
|
%fprintf ('PEAQ Data Boundaries: %ld (%.3f s) - %ld (%.3f s)\n', ...
|
||||||
|
% Lim(1), Lim(1)/WAV(1).Fs, Lim(2), Lim(2)/WAV(1).Fs);
|
||||||
|
else
|
||||||
|
Lim = [Starts(1), StartS(1) + Ns - 1];
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% Start frame number
|
||||||
|
Fstart = floor ((Lim(1) - StartS(1)) / PQ_NADV);
|
||||||
|
|
||||||
|
% End frame number
|
||||||
|
Fend = floor ((Lim(2) - StartS(1) + 1 - PQopt.EndMin) / PQ_NADV);
|
||||||
|
|
||||||
|
%----------
|
||||||
|
function MOVC = PQ_InitMOVC (Nchan, Np)
|
||||||
|
MOVC.MDiff.Mt1B = zeros (Nchan, Np);
|
||||||
|
MOVC.MDiff.Mt2B = zeros (Nchan, Np);
|
||||||
|
MOVC.MDiff.Wt = zeros (Nchan, Np);
|
||||||
|
|
||||||
|
MOVC.NLoud.NL = zeros (Nchan, Np);
|
||||||
|
|
||||||
|
MOVC.Loud.NRef = zeros (Nchan, Np);
|
||||||
|
MOVC.Loud.NTest = zeros (Nchan, Np);
|
||||||
|
|
||||||
|
MOVC.BW.BWRef = zeros (Nchan, Np);
|
||||||
|
MOVC.BW.BWTest = zeros (Nchan, Np);
|
||||||
|
|
||||||
|
MOVC.NMR.NMRavg = zeros (Nchan, Np);
|
||||||
|
MOVC.NMR.NMRmax = zeros (Nchan, Np);
|
||||||
|
|
||||||
|
MOVC.PD.Pc = zeros (1, Np);
|
||||||
|
MOVC.PD.Qc = zeros (1, Np);
|
||||||
|
|
||||||
|
MOVC.EHS.EHS = zeros (Nchan, Np);
|
||||||
100
PQevalAudio/PQnNet.m
Normal file
100
PQevalAudio/PQnNet.m
Normal file
@ -0,0 +1,100 @@
|
|||||||
|
function ODG = PQnNetB (MOV)
|
||||||
|
% Neural net to get the final ODG
|
||||||
|
|
||||||
|
% P. Kabal $Revision: 1.1 $ $Date: 2003/12/07 13:27:44 $
|
||||||
|
|
||||||
|
persistent amin amax wx wxb wy wyb bmin bmax I J CLIPMOV
|
||||||
|
global PQopt
|
||||||
|
|
||||||
|
if (isempty (amin))
|
||||||
|
I = length (MOV);
|
||||||
|
if (I == 11)
|
||||||
|
[amin, amax, wx, wxb, wy, wyb, bmin, bmax] = NNetPar ('Basic');
|
||||||
|
else
|
||||||
|
[amin, amax, wx, wxb, wy, wyb, bmin, bmax] = NNetPar ('Advanced');
|
||||||
|
end
|
||||||
|
[I, J] = size (wx);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
sigmoid = inline ('1 / (1 + exp(-x))');
|
||||||
|
|
||||||
|
% Scale the MOV's
|
||||||
|
Nclip = 0;
|
||||||
|
MOVx = zeros (1, I);
|
||||||
|
for (i = 0:I-1)
|
||||||
|
MOVx(i+1) = (MOV(i+1) - amin(i+1)) / (amax(i+1) - amin(i+1));
|
||||||
|
if (~ isempty (PQopt) & PQopt.ClipMOV ~= 0)
|
||||||
|
if (MOVx(i+1) < 0)
|
||||||
|
MOVx(i+1) = 0;
|
||||||
|
Nclip = Nclip + 1;
|
||||||
|
elseif (MOVx(i+1) > 1)
|
||||||
|
MOVx(i+1) = 1;
|
||||||
|
Nclip = Nclip + 1;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
|
if (Nclip > 0)
|
||||||
|
fprintf ('>>> %d MOVs clipped\n', Nclip);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% Neural network
|
||||||
|
DI = wyb;
|
||||||
|
for (j = 0:J-1)
|
||||||
|
arg = wxb(j+1);
|
||||||
|
for (i = 0:I-1)
|
||||||
|
arg = arg + wx(i+1,j+1) * MOVx(i+1);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
DI = DI + wy(j+1) * sigmoid (arg);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
ODG = bmin + (bmax - bmin) * sigmoid (DI);
|
||||||
|
|
||||||
|
function [amin, amax, wx, wxb, wy, wyb, bmin, bmax] = NNetPar (Version)
|
||||||
|
|
||||||
|
if (strcmp (Version, 'Basic'))
|
||||||
|
amin = ...
|
||||||
|
[393.916656, 361.965332, -24.045116, 1.110661, -0.206623, ...
|
||||||
|
0.074318, 1.113683, 0.950345, 0.029985, 0.000101, ...
|
||||||
|
0];
|
||||||
|
amax = ...
|
||||||
|
[921, 881.131226, 16.212030, 107.137772, 2.886017, ...
|
||||||
|
13.933351, 63.257874, 1145.018555, 14.819740, 1, ...
|
||||||
|
1];
|
||||||
|
wx = ...
|
||||||
|
[ [ -0.502657, 0.436333, 1.219602 ];
|
||||||
|
[ 4.307481, 3.246017, 1.123743 ];
|
||||||
|
[ 4.984241, -2.211189, -0.192096 ];
|
||||||
|
[ 0.051056, -1.762424, 4.331315 ];
|
||||||
|
[ 2.321580, 1.789971, -0.754560 ];
|
||||||
|
[ -5.303901, -3.452257, -10.814982 ];
|
||||||
|
[ 2.730991, -6.111805, 1.519223 ];
|
||||||
|
[ 0.624950, -1.331523, -5.955151 ];
|
||||||
|
[ 3.102889, 0.871260, -5.922878 ];
|
||||||
|
[ -1.051468, -0.939882, -0.142913 ];
|
||||||
|
[ -1.804679, -0.503610, -0.620456 ] ];
|
||||||
|
wxb = ...
|
||||||
|
[ -2.518254, 0.654841, -2.207228 ];
|
||||||
|
wy = ...
|
||||||
|
[ -3.817048, 4.107138, 4.629582 ];
|
||||||
|
wyb = -0.307594;
|
||||||
|
bmin = -3.98;
|
||||||
|
bmax = 0.22;
|
||||||
|
else
|
||||||
|
amin = ...
|
||||||
|
[ 13.298751, 0.041073, -25.018791, 0.061560, 0.024523 ];
|
||||||
|
amax = ...
|
||||||
|
[ 2166.5, 13.24326, 13.46708, 10.226771, 14.224874 ];
|
||||||
|
wx = ...
|
||||||
|
[ [ 21.211773, -39.913052, -1.382553, -14.545348, -0.320899 ];
|
||||||
|
[ -8.981803, 19.956049, 0.935389, -1.686586, -3.238586 ];
|
||||||
|
[ 1.633830, -2.877505, -7.442935, 5.606502, -1.783120 ];
|
||||||
|
[ 6.103821, 19.587435, -0.240284, 1.088213, -0.511314 ];
|
||||||
|
[ 11.556344, 3.892028, 9.720441, -3.287205, -11.031250 ] ];
|
||||||
|
wxb = ...
|
||||||
|
[ 1.330890, 2.686103, 2.096598, -1.327851, 3.087055 ];
|
||||||
|
wy = ...
|
||||||
|
[ -4.696996, -3.289959, 7.004782, 6.651897, 4.009144 ];
|
||||||
|
wyb = -1.360308;
|
||||||
|
bmin = -3.98;
|
||||||
|
bmax = 0.22;
|
||||||
|
end
|
||||||
107
PQevalAudio/Patt/PQadapt.m
Normal file
107
PQevalAudio/Patt/PQadapt.m
Normal file
@ -0,0 +1,107 @@
|
|||||||
|
function [EP, Fmem] = PQadapt (Ehs, Fmem, Ver, Mod)
|
||||||
|
% Level and pattern adaptation
|
||||||
|
|
||||||
|
% P. Kabal $Revision: 1.1 $ $Date: 2003/12/07 13:35:08 $
|
||||||
|
|
||||||
|
persistent a b Nc M1 M2 Version Model
|
||||||
|
|
||||||
|
if (~strcmp (Ver, Version) | ~strcmp (Mod, Model))
|
||||||
|
Version = Ver;
|
||||||
|
Model = Mod;
|
||||||
|
if (strcmp (Model, 'FFT'))
|
||||||
|
[Nc, fc] = PQCB (Version);
|
||||||
|
NF = 2048;
|
||||||
|
Nadv = NF / 2;
|
||||||
|
else
|
||||||
|
[Nc, fc] = PQFB;
|
||||||
|
Nadv = 192;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
Version = Ver;
|
||||||
|
Model = Mod;
|
||||||
|
Fs = 48000;
|
||||||
|
Fss = Fs / Nadv;
|
||||||
|
t100 = 0.050;
|
||||||
|
tmin = 0.008;
|
||||||
|
[a b] = PQtConst (t100, tmin, fc, Fss);
|
||||||
|
[M1, M2] = PQ_M1M2 (Version, Model);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% Allocate memory
|
||||||
|
EP = zeros (2, Nc);
|
||||||
|
R = zeros (2, Nc);
|
||||||
|
|
||||||
|
% Smooth the excitation patterns
|
||||||
|
% Calculate the correlation terms
|
||||||
|
sn = 0;
|
||||||
|
sd = 0;
|
||||||
|
for (m = 0:Nc-1)
|
||||||
|
Fmem.P(1,m+1) = a(m+1) * Fmem.P(1,m+1) + b(m+1) * Ehs(1,m+1);
|
||||||
|
Fmem.P(2,m+1) = a(m+1) * Fmem.P(2,m+1) + b(m+1) * Ehs(2,m+1);
|
||||||
|
sn = sn + sqrt (Fmem.P(2,m+1) * Fmem.P(1,m+1));
|
||||||
|
sd = sd + Fmem.P(2,m+1);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% Level correlation
|
||||||
|
CL = (sn / sd)^2;
|
||||||
|
|
||||||
|
for (m = 0:Nc-1)
|
||||||
|
|
||||||
|
% Scale one of the signals to match levels
|
||||||
|
if (CL > 1)
|
||||||
|
EP(1,m+1) = Ehs(1,m+1) / CL;
|
||||||
|
EP(2,m+1) = Ehs(2,m+1);
|
||||||
|
else
|
||||||
|
EP(1,m+1) = Ehs(1,m+1);
|
||||||
|
EP(2,m+1) = Ehs(2,m+1) * CL;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% Calculate a pattern match correction factor
|
||||||
|
Fmem.Rn(m+1) = a(m+1) * Fmem.Rn(m+1) + EP(2,m+1) * EP(1,m+1);
|
||||||
|
Fmem.Rd(m+1) = a(m+1) * Fmem.Rd(m+1) + EP(1,m+1) * EP(1,m+1);
|
||||||
|
if (Fmem.Rd(m+1) <= 0 | Fmem.Rn(m+1) <= 0)
|
||||||
|
error ('>>> PQadap: Rd or Rn is zero');
|
||||||
|
end
|
||||||
|
if (Fmem.Rn(m+1) >= Fmem.Rd(m+1))
|
||||||
|
R(1,m+1) = 1;
|
||||||
|
R(2,m+1) = Fmem.Rd(m+1) / Fmem.Rn(m+1);
|
||||||
|
else
|
||||||
|
R(1,m+1) = Fmem.Rn(m+1) / Fmem.Rd(m+1);
|
||||||
|
R(2,m+1) = 1;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% Average the correction factors over M channels and smooth with time
|
||||||
|
% Create spectrally adapted patterns
|
||||||
|
for (m = 0:Nc-1)
|
||||||
|
iL = max (m - M1, 0);
|
||||||
|
iU = min (m + M2, Nc-1);
|
||||||
|
s1 = 0;
|
||||||
|
s2 = 0;
|
||||||
|
for (i = iL:iU)
|
||||||
|
s1 = s1 + R(1,i+1);
|
||||||
|
s2 = s2 + R(2,i+1);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
Fmem.PC(1,m+1) = a(m+1) * Fmem.PC(1,m+1) + b(m+1) * s1 / (iU-iL+1);
|
||||||
|
Fmem.PC(2,m+1) = a(m+1) * Fmem.PC(2,m+1) + b(m+1) * s2 / (iU-iL+1);
|
||||||
|
|
||||||
|
% Final correction factor => spectrally adapted patterns
|
||||||
|
EP(1,m+1) = EP(1,m+1) * Fmem.PC(1,m+1);
|
||||||
|
EP(2,m+1) = EP(2,m+1) * Fmem.PC(2,m+1);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
%--------------------------------------
|
||||||
|
function [M1, M2] = PQ_M1M2 (Version, Model)
|
||||||
|
% Return band averaging parameters
|
||||||
|
|
||||||
|
if (strcmp (Version, 'Basic'))
|
||||||
|
M1 = 3;
|
||||||
|
M2 = 4;
|
||||||
|
elseif (strcmp (Version, 'Advanced'))
|
||||||
|
if (strcmp (Model, 'FFT'))
|
||||||
|
M1 = 1;
|
||||||
|
M2 = 2;
|
||||||
|
else
|
||||||
|
M1 = 1;
|
||||||
|
M2 = 1;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
53
PQevalAudio/Patt/PQloud.m
Normal file
53
PQevalAudio/Patt/PQloud.m
Normal file
@ -0,0 +1,53 @@
|
|||||||
|
function Ntot = PQloud (Ehs, Ver, Mod)
|
||||||
|
% Calculate the loudness
|
||||||
|
|
||||||
|
% P. Kabal $Revision: 1.1 $ $Date: 2003/12/07 13:35:09 $
|
||||||
|
|
||||||
|
e = 0.23;
|
||||||
|
|
||||||
|
persistent Nc s Et Ets Version Model
|
||||||
|
|
||||||
|
if (~strcmp (Ver, Version) | ~strcmp (Mod, Model))
|
||||||
|
Version = Ver;
|
||||||
|
Model = Mod;
|
||||||
|
if (strcmp (Model, 'FFT'))
|
||||||
|
[Nc, fc] = PQCB (Version);
|
||||||
|
c = 1.07664;
|
||||||
|
else
|
||||||
|
[Nc, fc] = PQFB;
|
||||||
|
c = 1.26539;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
E0 = 1e4;
|
||||||
|
Et = PQ_enThresh (fc);
|
||||||
|
s = PQ_exIndex (fc);
|
||||||
|
for (m = 0:Nc-1)
|
||||||
|
Ets(m+1) = c * (Et(m+1) / (s(m+1) * E0))^e;
|
||||||
|
end
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
sN = 0;
|
||||||
|
for (m = 0:Nc-1)
|
||||||
|
Nm = Ets(m+1) * ((1 - s(m+1) + s(m+1) * Ehs(m+1) / Et(m+1))^e - 1);
|
||||||
|
sN = sN + max(Nm, 0);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
Ntot = (24 / Nc) * sN;
|
||||||
|
|
||||||
|
%====================
|
||||||
|
function s = PQ_exIndex (f)
|
||||||
|
% Excitation index
|
||||||
|
|
||||||
|
N = length (f);
|
||||||
|
for (m = 0:N-1)
|
||||||
|
sdB = -2 - 2.05 * atan(f(m+1) / 4000) - 0.75 * atan((f(m+1) / 1600)^2);
|
||||||
|
s(m+1) = 10^(sdB / 10);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
%--------------------
|
||||||
|
function Et = PQ_enThresh (f)
|
||||||
|
% Excitation threshold
|
||||||
|
|
||||||
|
N = length (f);
|
||||||
|
for (m = 0:N-1)
|
||||||
|
EtdB = 3.64 * (f(m+1) / 1000)^(-0.8);
|
||||||
|
Et(m+1) = 10^(EtdB / 10);
|
||||||
|
end
|
||||||
34
PQevalAudio/Patt/PQmodPatt.m
Normal file
34
PQevalAudio/Patt/PQmodPatt.m
Normal file
@ -0,0 +1,34 @@
|
|||||||
|
function [M, ERavg, Fmem] = PQmodPatt (Es, Fmem)
|
||||||
|
% Modulation pattern processing
|
||||||
|
|
||||||
|
% P. Kabal $Revision: 1.1 $ $Date: 2003/12/07 13:35:09 $
|
||||||
|
|
||||||
|
persistent Nc a b Fss
|
||||||
|
|
||||||
|
if (isempty (Nc))
|
||||||
|
Fs = 48000;
|
||||||
|
NF = 2048;
|
||||||
|
Fss = Fs / (NF/2);
|
||||||
|
[Nc, fc] = PQCB ('Basic');
|
||||||
|
t100 = 0.050;
|
||||||
|
t0 = 0.008;
|
||||||
|
[a, b] = PQtConst (t100, t0, fc, Fss);
|
||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
% Allocate memory
|
||||||
|
M = zeros (2, Nc);
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||||||
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e = 0.3;
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for (i = 1:2)
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||||||
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for (m = 0:Nc-1)
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||||||
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Ee = Es(i,m+1)^e;
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||||||
|
Fmem.DE(i,m+1) = a(m+1) * Fmem.DE(i,m+1) ...
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||||||
|
+ b(m+1) * Fss * abs (Ee - Fmem.Ese(i,m+1));
|
||||||
|
Fmem.Eavg(i,m+1) = a(m+1) * Fmem.Eavg(i,m+1) + b(m+1) * Ee;
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||||||
|
Fmem.Ese(i,m+1) = Ee;
|
||||||
|
|
||||||
|
M(i,m+1) = Fmem.DE(i,m+1) / (1 + Fmem.Eavg(i,m+1)/0.3);
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||||||
|
end
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||||||
|
end
|
||||||
|
|
||||||
|
ERavg = Fmem.Eavg(1,:);
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||||||
112
conf/conf.yaml
Normal file
112
conf/conf.yaml
Normal file
@ -0,0 +1,112 @@
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|
defaults:
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- dset: dataset
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- hydra/job_logging: colorlog
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- hydra/hydra_logging: colorlog
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path_experiment: "non-specified_name" #there should be a better way to do this
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tensorboard_logs: "/scratch/work/molinee2/tensorboard_logs/unet_historical" #path with tensorboard
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|
# Dataset related
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fs: 44100 #default is 44100, better NEVER change
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seg_len_s_train: 5 #length of the train (and val) segments in seconds
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freq_inference: 10 #we do inference after * epochs
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seg_len_s_test: 15 #lenum_test_segments: 10 #number of test segments (inferenced every epoch)
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num_real_test_segments: 5 #number of real recordings inferenced every epoch
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|
num_test_segments: 15
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buffer_size: 1000 # buffer size for shuffling datasets (train and val)
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# Dataset Augmentation
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overlap: 0 #overlap when extracting audio segments, default is 0, augment if more data is needed
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# Logging and printing, and does not impact training
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#device: cuda
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verbose: 0
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use_tensorboard: True
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use_soft_denoising: False
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num_workers: 10
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# Checkpointing, by default automatically load last checkpoint
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checkpoint: true
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continue_from: '' # Path the a checkpoint.th file to start from.
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# this is not used in the name of the experiment!
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# so use a dummy=something not to mixup experiments.
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continue_best: false # continue from best, not last state if continue_from is set.
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only_inference: false
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# Optimization related
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optim: adam
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lr: 1e-4 #used
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variable_lr: True
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beta1: 0.5 #used
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beta2: 0.9 #used
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|
loss: "mae" #choose loss:
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epochs: 73
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batch_size: 16
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|
val_take: -1
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steps_per_epoch: 1000
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sp:
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method: "wiener"
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#STFT parameteres
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stft:
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win_size: 2048 #STFT window size
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hop_size: 512
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#inference param
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inference:
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audio: None
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# Models
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model: unet # either demucs or dwave
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unet:
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activation: "elu"
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use_csff: False
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use_SAM: True
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use_cam: False
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use_fam: False
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|
use_fencoding: True
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use_tdf: False
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|
use_alttdfs: False
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num_tfc: 3
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num_stages: 3
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depth: 6
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f_dim: 1025 #hardcoded, depends on the stft window
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# Hydra config
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hydra:
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|
job:
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|
config:
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|
# configuration for the ${hydra.job.override_dirname} runtime variable
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|
override_dirname:
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|
kv_sep: '='
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item_sep: ','
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|
# Remove all paths, as the / in them would mess up things
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|
# Remove params that would not impact the training itself
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|
# Remove all slurm and submit params.
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||||||
|
# This is ugly I know...
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|
exclude_keys: ['path_experiment',
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'hydra.job_logging.handles.file.filename']
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|
job_logging:
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|
handlers:
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file:
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|
class: logging.FileHandler
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|
mode: w
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|
formatter: colorlog
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|
filename: trainer.log
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||||||
|
console:
|
||||||
|
class: logging.StreamHandler
|
||||||
|
formatter: colorlog
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||||||
|
stream: ext://sys.stderr
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||||||
|
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||||||
|
hydra_logging:
|
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|
handlers:
|
||||||
|
console:
|
||||||
|
class: logging.StreamHandler
|
||||||
|
formatter: colorlog
|
||||||
|
stream: ext://sys.stderr
|
||||||
13
conf/dset/dataset.yaml
Normal file
13
conf/dset/dataset.yaml
Normal file
@ -0,0 +1,13 @@
|
|||||||
|
dset:
|
||||||
|
path_music_train: [ "/scratch/work/molinee2/datasets/MusicNet_with_opera/train"]
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|
path_music_validation: ["/scratch/work/molinee2/datasets/MusicNet_with_opera/validation"]
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||||||
|
path_music_test: ["/scratch/work/molinee2/datasets/MusicNet_extended/test"]
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||||||
|
|
||||||
|
path_piano_test: ["/scratch/work/molinee2/datasets/MusicNet_with_opera/test/piano"]
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||||||
|
path_strings_test: ["/scratch/work/molinee2/datasets/MusicNet_with_opera/test/strings"]
|
||||||
|
path_orchestra_test: ["/scratch/work/molinee2/datasets/MusicNet_with_opera/test/orchestra"]
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||||||
|
path_opera_test: ["/scratch/work/molinee2/datasets/MusicNet_with_opera/test/opera"]
|
||||||
|
|
||||||
|
path_noise: "/scratch/work/molinee2/datasets/noise_set_refined_last" #path with noise samples. There must be an info.csv file there
|
||||||
|
path_recordings: "/scratch/work/molinee2/datasets/real_noisy_data_test" #path with real noisy recordings. There must be an audio_files.txt file there
|
||||||
|
|
||||||
0
experiments/trained_model/noti
Normal file
0
experiments/trained_model/noti
Normal file
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