modelscope-funasr有没有办法测试降噪模型的实际效果？

对于modelscope-funasr的降噪模型，你可以通过以下方法测试其实际效果：

1. 准备一个带噪语音数据集，其中包含原始语音和对应的带噪语音。确保带噪语音与原始语音具有相似的语速、语调和内容。

2. 使用modelscope-funasr的降噪模型对带噪语音进行降噪处理，得到去噪后的语音。

3. 计算原始语音和去噪后语音之间的信噪比（SNR）。信噪比是衡量信号质量的指标，它表示了信号中有用信息与噪声的比例。较高的信噪比表示较好的降噪效果。

4. 重复上述步骤多次，并计算平均信噪比。这可以帮助你评估降噪模型的稳定性和一致性。

关于智能降噪挑战比赛的胜负决定方式，具体的规则可能会因不同的比赛而有所不同。一般来说，比赛组织者会根据参赛者的模型在测试集上的性能来评判胜负。常见的评价指标包括信噪比（SNR）、语音识别准确率等。参赛者通常会提交他们的模型和相应的结果文件，然后由评委或自动评分系统进行评估和排名。你可以查阅具体比赛的规则和评分标准以获取更详细的信息。

1. 测试降噪模型的实际效果：

   • 准备一组带噪语音数据和对应的干净语音数据，将它们分别输入到降噪模型中进行降噪处理，然后比较降噪前后的语音质量和可懂度。
   • 使用一些客观评价指标（如PESQ、STOI等）来评估降噪后的语音质量，并与原始干净语音进行对比。

2. 测试提升了多少信噪比：

   • 计算降噪前后的语音信号的信噪比（SNR），即原始语音信号与噪声信号的能量比值。可以使用一些常见的信噪比计算方法，如短时能量、谱减法等。
   • 比较降噪前后的信噪比差异，即可得到降噪模型对信噪比的提升程度。

3. 智能降噪挑战比赛胜负决定：

   • 通常，智能降噪挑战比赛会根据提供的带噪语音数据集和评价指标，要求参赛者提交自己的降噪模型和结果。
   • 主办方会使用一组预定义的评价指标（如PESQ、STOI等）来对所有参赛模型进行评估，并按照一定的评分规则进行排名。
   • 根据最终的排名结果，确定各个参赛者的胜负。

降噪不止看SNR的变化，可以看下DNS比赛的具体规则，也可以自己计算delta SNR。https://www.microsoft.com/en-us/research/academic-program/deep-noise-suppression-challenge-icassp-2023/rules/ 此回答整理自钉群“modelscope-funasr社区交流”