⼼理声学系列--什么是语⾔清晰度指数（ArticulationInde
夏洛：⼤爷，楼上322住的是马冬梅家吧？
⼤爷：马冬什么？
夏洛：马冬梅。
⼤爷：什么冬梅？
夏洛：马冬梅啊。
⼤爷：马什么梅？
夏洛：⾏，⼤爷你先凉快着吧。马什么梅是什么梗
⼤爷：好嘞。
以上场景是描述语⾔清晰度的典型应⽤吗？⼤爷能不能说夏洛的语⾔清晰度不⾼呢？⼤爷这种揣着明⽩装糊涂的做法固然不能效仿，但是语⾔清晰度指数（AI）这事我们今天得说个明⽩。
什么是语⾔清晰度?
语⾔清晰度是⾳质评价的重要指标，⽤于评估室内或者声⾳传播系统的声⾳传输质量。对于语⾔清晰度的客观评价研究从上世纪⼆三⼗年代就开始，⼤约在四⼗年代形成了第⼀个客观评价指标：清晰度指数（AI）。经过后续研究，⼜发展出语⾔清晰度（SII，SpeechIntelligibility Index）、语⾔传递指数（STI，Speech Transmission Index）等参数，更详细地考虑到声⾳环境、混响、回声、语⾳频谱等等影响，⼴泛应⽤于建筑、电信、医疗等⾏业。
在NVH⾏业常说的语⾔清晰度指的就是Articulation Index这个最早出现的指标，主要应⽤于噪声环境下说话的可懂程度，考察车内噪声对于驾乘⼈员信息交流的影响。因为车内交流环境⽐较单⼀，对于语⾔清晰度的要求没那么⾼，所以汽车⾏业⼤多直接使⽤AI这⼀指标。该指标可以直接现场测试数据分析得到，⽅便实⽤。⽽且，AI的计算主要是200-6300Hz倍频程范围的能量⼤⼩，正好对应了中频的能量，结合尖锐度、响度指标，可以⽅便判断噪声在低频段、中频段、⾼频段的不同分布，所以⼀直沿⽤⾄今。
常规的清晰度指数需要先测试或估计语⾳频谱和听⾳处噪⾳的有效掩蔽谱，然后进⾏计算。在汽车NVH⾏业，可直接使⽤⼀个标准的语⾳频谱，仅测试车内噪⾳，就可以得到清晰度指数。因此，清晰度指数AI，指的是发⽣交谈或者可能交谈的环境中，背景噪声的频率成分和能量分布，是评估背景噪⾳的指标，不是针对于⼈发⾳⽽⾔的，所以夏洛说话是不能⽤AI来评估的，⼤伙记住了哦。当然，由于使⽤了标准的语⾳频谱，其结果主要是针对普通⼈的交谈，换做是⼉童，这个指标就不太适⽤了。
如何计算清晰度指数？
下⾯我们来看看清晰度指数是如何计算的。⾸先测试噪声的频谱分量(1/3倍频程曲线)，然后根据其频率成分对于理解语⾳内容的权重（主要考虑是不是⼈讲话的频率），求和即可以得到最终的清晰度指数。权重可以从表1⾥查到，清晰度指数在NVH⾏业是0~100%范围内的值。如果噪声频谱位于语⾳区域的下部, 则交谈只会稍有⼲扰，清晰度指数达到⾼值 (≈ 100%)；如果噪声谱在语⾳区域的上部, 交流变得更加困难，清晰度指数达到低值(≈ 0%)。
表1 标准AI 计算
从表1中我们可以发现，每⼀个倍频程的幅值范围是30dB。如果测到的数据落在这个范围以外，那么就取对应频段的最⼤值或者最⼩值，所得到的结果即为标准清晰度指数。
另⼀种算法是将幅值范围扩⼤到80dB，如表2所⽰。所得到的结果成为扩展清晰度指数（Extended AI或者Open AI）。如果测试数据落在表中黄⾊区域（标准AI区域），那所得到的结果和标准AI结果⼀致；如果测试数据超过了黄⾊区域，到了绿⾊或者橙⾊区域，则按照对应的值计算（包括负值）。最终扩展清晰度指数是在-108%~160%之间。
表2 扩展AI 计算
语⾔⼲扰及其算法
在NVH应⽤中，还有另外⼀个可能⽤到的语⾳指标，叫做语⾔⼲扰级（SIL）。这个指标实际上是语⾔清晰度的简化，⽤更简单的⽅法来表⽰背景噪⾳对于语⾳交谈的影响。最常见的语⾔⼲扰级有以下三种算法：
PSIL：中⼼频率为500 Hz、1 kHz和2 kHz之间三个倍频带声压级的算术平均值。
SIL3：中⼼频率为1 kHz、2 kHz和4 kHz 之间三个倍频带声压级的算术平均值。
SIL4：中⼼频率为500 Hz、1 kHz、2 kHz和4 kHz 之间四个倍频带声压级的算术平均值。
得到的语⾔⼲扰级曲线和清晰度指数曲线差不多是上下相反的形状。如下图所⽰：
PSIL结果和AI结果对⽐
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