Für meine Arbeit führen wir Online-Tests für Englischlernende durch. Ein Teil davon beinhaltet Sprach-Audio-Aufnahmen der Schüler. Wir machen dies über die MediaRecorder js API für Firefox und Chrome. Dies funktioniert gut als eine effiziente Lösung, um eine große Anzahl von Schülern schnell zu testen, aber wir stellen fest, dass die Testumgebung manchmal zu laut ist, als dass die Schüler die Schüler bewerten könnten.Gibt es eine Möglichkeit, zuverlässig zu erkennen, wenn eine Audioaufnahme zu viel Hintergrundrauschen hat?
Wir möchten in der Lage sein, automatisch zu erkennen, wenn der Hintergrundgeräuschpegel zu groß ist und den Schüler zu warnen, wenn dies der Fall ist, aber ich bin zweifelhaft, wie machbar das ist. Ein Teil des Problems besteht darin, dass die meisten Hintergrundgeräusche normalerweise nicht als weißes Rauschen betrachtet werden, sondern stattdessen von anderen menschlichen Stimmen anderer Testteilnehmer erzeugt werden. Daher bin ich nicht sicher, ob typische SNR-Algorithmen zwischen einer lauten Umgebung und einer normalen Antwort unterscheiden könnten. Ich wollte nur fragen, ob es eine Möglichkeit gibt, eine automatisierte Messung zu erhalten, mit der wir mögliche Kandidaten für unverständliche Aufzeichnungen aufgrund von lauten Hintergrundgeräuschen identifizieren können. Wie ich schon sagte, ich bezweifle, dass es eine einfache Lösung gibt, aber ich dachte, ich würde nur für den Fall fragen.