对于我的工作，我们为英语学习者进行在线测试。其中一部分涉及对学生进行语音录音。我们通过适用于Firefox和Chrome的MediaRecorder js API来实现这一目标。这很适合作为快速测试大量学生的有效解决方案，但我们发现测试环境有时太嘈杂，以至于评分者无法评估学生。
我们希望能够自动检测背景噪音水平是否过高，并提醒学生是否存在，但我怀疑这是多么可行。部分问题在于，大多数背景噪声通常不是我们所认为的白噪声，而是由其他测试者的其他人类声音产生。因此，我不确定典型的SNR算法是否能够区分嘈杂的环境和正常的响应。我只是想四处询问是否有任何方法可以进行一些自动测量，这样我们就可以识别由于背景噪音很大而难以理解的录音。就像我说的那样，我怀疑是否有一个简单的解决方案，但我想我会问以防万一。
答案 0 :(得分：2)
在测试开始时在屏幕上显示倒计时：＆＃34;在3 ... 2 ... 1 ...＆＃34;开始测试，并期望学生对一对夫妇保持安静倒计时期间的秒数。
如果麦克风没有足够的安静时间至少2秒钟，那么就会发出噪音警告，然后继续＆＃34;继续/再试一次/退出选择＆＃34;如果学生在倒计时期间说话，他们会发现他们是噪音，并且在没有说话的情况下再试一次。
答案 1 :(得分：1)
只是一些想法 -
您可以测量一段时间内的平均声级，看它是或多或少恒定或更接近自然变量水平（使用weighted moving average并且RMS可能是一个没有测试的良好起点）。计算一个阈值，在这个阈值中，或多或少的恒定水平可能是由背景声音引起的。
除此之外，以这种方式将声音分开是“不可能的”。白噪声，嘶嘶声和嗡嗡声确定，甚至指纹噪声通过噪声滤波器（但可能是强烈的实时使用在浏览器中和你需要一些东西来产生指纹）。
但是当“噪音”是其他人类的声音时，声音变得太相似会变得非常困难。即使在专门定义您想要移除的特征时，即使是iZotope RX等高级软件也无法做到这一点。无论如何，复杂性可能需要太多糟糕的浏览器。
物理解决方案：更具指向性的麦克风可以解决其中一些问题，但用户也需要更多关注以正确放置。一个小portable "sound booth"（链接就是一个例子）可以从侧面和后面带走一些噪音，如果可能的话，可以在位置设置。
我的2美分..