面向免验配助听器的语音质量自评估方法

本发明公开了一种面向免验配助听器的语音质量自评估方法，包括：构建并训练语音质量自评估网络：待测语音通过卷积神经网络提取并输出待测语音的帧级特征；待测语音的帧级特征通过循环神经网络得到并输出待测语音的段级特征；待测语音的段级特征输入至线性映射模型和Softmax分类器，对分类器的输出进行判决确定语音的失真类型，并结合线性映射模型的输出得到客观评分。本发明公开了一种面向免验配助听器的语音质量自评估方法，将卷积神经网络、循环神经网络和Softmax分类器有机地结合成一个整体，结合卷积神经网络的特征挖掘能力和循环神经网络的时序建模能力，提高无参考语音质量客观评价方法准确度，大大简化了处理过程。