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Articulo de referencia

Evaluación perceptiva de la calidad del audio

La Evaluación Perceptual de la Calidad de Audio ( PEAQ ) es un algoritmo estandarizado para medir objetivamente la calidad de audio percibida , desarrollado entre 1994 y 1998 po...

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La Evaluación Perceptual de la Calidad de Audio ( PEAQ ) es un algoritmo estandarizado para medir objetivamente la calidad de audio percibida , desarrollado entre 1994 y 1998 por un grupo de expertos del Grupo de Trabajo 6Q del Sector de Radiocomunicaciones de la Unión Internacional de Telecomunicaciones ( UIT-R ). Fue publicado originalmente como la Recomendación BS.1387 de la UIT-R en 1998 y su última actualización data de 2023. Utiliza software para simular las propiedades perceptivas del oído humano e integra múltiples variables de salida del modelo en una única métrica.

PEAQ caracteriza la calidad de audio percibida como lo harían los sujetos en una prueba de escucha según la norma ITU-R BS.1116. Los resultados de PEAQ modelan principalmente puntuaciones de opinión promedio que abarcan una escala de 1 (malo) a 5 (excelente). El Grado de Diferencia Subjetiva (GDS), que mide el grado de daño por compresión (deterioro), se define como la diferencia entre las puntuaciones de opinión de la versión probada y la referencia (fuente). El GDS generalmente oscila entre 0 (ningún deterioro percibido) y -4 (deterioro terrible). El Grado de Diferencia Objetiva (GDO) es el resultado real del algoritmo, diseñado para coincidir con el GDS. [ 1 ]

Motivación

La necesidad de conservar el ancho de banda ha impulsado el desarrollo de técnicas de compresión para la transmisión de datos de audio. Diversos métodos de codificación eliminan la redundancia y la irrelevancia perceptiva de la señal de audio, reduciendo significativamente la tasa de bits necesaria para su codificación. Estos métodos tienen en cuenta el conocimiento de la percepción auditiva humana y, por lo general, logran una tasa de bits reducida al ignorar la información de audio que probablemente no sea percibida por la mayoría de los oyentes. Las mediciones de audio tradicionales, como la respuesta en frecuencia basada en barridos sinusoidales, la relación señal/ruido (S/N) y la distorsión armónica total más ruido (THD+N), no siempre se correlacionan bien con la calidad del códec de audio . Es necesario utilizar un modelo psicoacústico para predecir cómo la información queda enmascarada por contenido de audio más fuerte adyacente en el tiempo y la frecuencia.

Dado que las pruebas de audición subjetivas consumen mucho tiempo, son costosas y poco prácticas para el uso diario, resultó beneficioso sustituirlas por métodos objetivos basados ​​en computadora. Bajo la dirección del Grupo de Trabajo 6Q de la UIT-R, un grupo de destacados expertos en calidad de sonido desarrolló un nuevo modelo objetivo para la calidad del sonido: PEAQ. Estos fueron los colaboradores:

Principles

In perceptual coding it is fundamental to determine the level of noise that can be introduced into a signal before it becomes audible. Because the human auditory system is highly non-linear, noise levels vary with time and frequency characteristics of the audio signal. Psychoacoustic studies can deliver threshold criteria for various acoustic events and the resulting perceived sounds. The key is masking, that describes the effect that a sound produces into another simultaneous sound. Masking depends on the spectral composition of both masker and masking signal, and on other variations with time. The basic block diagram of a perceptual coding system is shown in the figure.

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The input signal is decomposed into subsampled spectral components. For each sample an estimation of the actual masked threshold is derived using rules known from psychoacoustics. This is the perceptual model of the encoding system. The spectral components are quantized and coded, keeping the quantization noise below the masked threshold. Finally, the bitstream is formed.

The analysis of the results are based on the Subjective Difference Grade. It compares the signal under test with the original reference signal.

Models

The model follows the fundamental properties of the auditory system and it differences stages of physiological and psychoacoustic effects. The first part models the construction of the signal with a Discrete Fourier transform and filter banks. The second part provides cognitive processing as the human brain does. The next image represents a simple block diagram of the relationship between the human audio system and an objective psychoacoustic model.

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From the model comparison of the test signal with the (original) reference signal, a number of model output variables are derived. Each model output variable may measure different psychoacoustic dimensions. In the final stage the model output variables are combined using a neural network (weights defined in standard) to produce a result that copes with subjective quality assessment.

There are two variations of the model. The Basic version (less processing intensive) was developed to be fast enough for real-time monitoring and only uses FFT. The Advanced version is computationally more demanding and may deliver slightly more accurate results; it uses FFT and filter banks to produce more MOVs for the neural network to work with.

License

La tecnología PEAQ, tal como la recomienda la Recomendación BS.1387 de la UIT-R, está protegida por varias patentes y está disponible bajo licencia junto con el código original para aplicaciones comerciales de acuerdo con los términos justos, razonables y no discriminatorios de la UIT .

Implementaciones libres de regalías

  • Una implementación temprana de código abierto del modelo básico, llamada EAQUAL, se interrumpió en 2002 debido a demandas por infracción de patentes.
  • Para uso educativo, existe un programa multiplataforma gratuito llamado Peaqb que realiza las mismas funciones de forma limitada, ya que no ha sido validado con los datos de la UIT. La evaluación realizada por los autores de GstPEAQ muestra un RMSE de 0,2063 para 16 vectores de prueba de la UIT. [ 3 ]
  • Otra implementación no validada del modelo básico PEAQ para uso educativo, PQevalAudio, está disponible en el TSP Lab de la Universidad McGill. La evaluación realizada por los autores de GstPEAQ muestra un RMSE de 0,2329 para 16 vectores de prueba ITU. [ 3 ]
  • GstPEAQ implementa tanto el modelo básico como el avanzado, pero no cumple con las tolerancias de la norma BS.1387-1. Sin embargo, la diferencia con respecto a la conformidad (RMSE 0,2009 en modo básico) es menor que la de implementaciones de código abierto anteriores. El autor también encontró que la diferencia no es estadísticamente significativa en términos de usar el ODG como estimación del SDG. [ 3 ]

Véase también

Referencias

  1. ↑ Recomendación ITU-R BS.1387-2, páginas 10–11
  2. ↑ Recomendación BS.1284 de la UIT
  3. 1 2 3 Holters, Martin; Zölzer, Udo (2015). GstPEAQ: una implementación de código abierto del algoritmo PEAQ . 18.ª Conferencia Internacional sobre Efectos de Audio Digital (DAFx-15). Trondheim, Noruega.

Lecturas adicionales

  • Recomendación BS.1387 de la UIT-R : Método para mediciones objetivas de la calidad de audio percibida (PEAQ)
  • Recomendación BS.1116 de la UIT-R : Métodos para la evaluación subjetiva de pequeñas deficiencias en sistemas de audio, incluidos los sistemas de sonido multicanal.
  • Recomendación BS.1534 de la UIT-R : Método para la evaluación subjetiva de los niveles de calidad intermedios de los sistemas de codificación (MUSHRA)
  • Spanias, Andreas; Painter, Ted; Atti, Venkatraman (2007). «Medidas de calidad para la codificación de audio perceptual». Procesamiento y codificación de señales de audio . Wiley -Interscience . pp. 401. ISBN  978-0-47179147-8.
  • Cvejic, Nedeljko; Seppänen, Tapio Tapio (2007). «Evaluación subjetiva y objetiva de la calidad del audio con marca de agua». Técnicas y tecnologías de marca de agua de audio digital . Idea Group Inc. pág.  270. ISBN 978-1-59904515-3.
  • Delgado, Pablo M.; Herre, Jürgen (mayo de 2020). ¿Podemos seguir utilizando PEAQ? Un análisis de rendimiento del estándar ITU para la evaluación objetiva de la calidad de audio percibida . Duodécima Conferencia Internacional sobre Calidad de la Experiencia Multimedia (QoMEX) de 2020. pp. 1– 6. arXiv : 2212.01467 . doi : 10.1109/QoMEX48832.2020.9123105 . – Se observa que PEAQ se queda atrás de otros métodos objetivos en términos de precisión, pero el reentrenamiento de la red neuronal MOV-to-ODG produce un modelo que supera a otros métodos objetivos.
  • http://www.peaq.org Sitio web oficial de PEAQ
  • https://web.archive.org/web/20061207095623/http://www.crc.ca/en/html/aas/home/peaq/peaq PEAQ en el CRC
  • Información sobre PEAQ de OPTICOM : https://web.archive.org/web/20090423074959/http://www.opticom.de/technology/technology.html
  • http://elvera.nue.tu-berlin.de/files/0829Thiede1998.pdf PEAQ - der künftige ITU-Standard zur objektiven Messung der wahrgenommenen Audioqualität
  • https://ieeexplore.ieee.org/document/1613524 IEEE - Estimación de la calidad perceptual del sistema de audio mediante el algoritmo PEAQ
  • https://sourceforge.net/projects/peaqb/ Proyecto Peaqb
  • http://www-mmsp.ece.mcgill.ca/Documents/Software/index.html PQevalAudio - Implementación en Matlab y C del modelo básico PEAQ.
  • http://www.mp3-tech.org/programmer/sources/eaqual.tgz Código fuente de EAQUAL