音频和视觉质量直接影响算法的评估准确性、性能选择和优化效果，主要通过客观指标（如PESQ、MOS）和主观测试体现。
音频质量对算法的影响
音频质量（如采样率、位深度、失真程度）决定了算法处理的输入信号纯度，从而影响评估结果和计算效率：
- 评估准确性提升：高质量参考音频用于有参考方法（如PESQ、CMOS、ABX Test），直接比较原始与处理后信号，量化失真，帮助选择最佳算法（如噪声抑制）。低质量输入导致ODG（Objective Difference Grade，0无损害至-4严重损害）或MOS-LQO（1差至5优秀）评分偏差。
- 性能与音质权衡：重采样算法（如线性插值、正弦函数插值）中，高音质选项（如高精度插值）增加计算量，降低渲染性能；低质量输入需更复杂滤波，影响Reaper等工具的实时性。
- 无参考方法适应性：如P.563或BiLSTM模型，直接评估降噪、延迟、抖动等，即使无高质量参考，也能模拟人类听觉，但依赖训练数据质量。
- 综合优化：结合E-Model（R-Factor、MOS）和深度学习（如NISQA），低质量音频放大网络问题（如丢包），指导VoIP等算法改进。
视觉质量对算法的影响
视觉质量主要在多模态评估中体现，与音频结合提升整体算法性能：
- 综合评估模型：如ViSQAL，整合视觉信息（如视频清晰度、帧率）与语音质量，无参考评估实时通信链路，优化视频会议算法。
- 主观与客观联动：ITU标准（如BS.1534）建议短时信号测试减少变异性，高视觉质量辅助听觉判断一致性；低质量视觉（如模糊）干扰主观MOS评分。
- AI增强：神经网络从视听数据学习特征，提高无参考评估可靠性，适用于端到端系统。
总体而言，高品质输入使算法（如PESQ、深度学习）更精确，减少主观偏差；低质量则暴露瓶颈，推动迭代，但增加计算负担。
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