Как рассчитать SNR шумового сигнала?

У меня проблемы с пониманием, как это сделать практически

У меня есть WAV-файл, который содержит чистую речь и другой Ave-файл, который просто содержит фоновый шум (это могут быть разные вещи, такие как белый шум, шум толпы, запись ветра и т. Д.). Это либо чисто речь, либо чисто шум. Таким образом, я полагаю, что я могу получить от них значение SNR простым делением соответствующих выборок (или среднего значения кадра выборок) в обоих файлах. Затем я объединяю их в дерзости, чтобы получить шумный речевой файл. Я предполагаю, что этот файл будет иметь тот же SNR.

Теперь я пропускаю этот файл через свою программу шумоподавления и в результате получаю другой файл. Как рассчитать SNR этого файла с уменьшенным шумом?

--- РЕДАКТИРОВАТЬ ---

дополнительный вопрос размещен ЗДЕСЬ

Общее определение SNR - это мощность полезного сигнала, деленная на мощность шума. Предположим, что вы получили искомый и шумовой сигнал в виде массивов, вычисление SNR в Matlab перед уменьшением шума можно выполнить следующим образом:

snr_before = mean( signal .^ 2 ) / mean( noise .^ 2 );
snr_before_db = 10 * log10( snr_before ) % in dB

После снижения шума остаточный шум можно рассчитать как разность полезного сигнала и фактического сигнала. Расчет SNR тогда прост:

residual_noise = signal - noise_reduced_signal; 
snr_after = mean( signal .^ 2 ) / mean( residual_noise .^ 2 ); 
snr_after_db = 10 * log10( snr_after )

На входной стороне:

1. Вычислить DB1 = 10 * log10 (var (noiseSignal))
2. Вычислить DB2 = 10 * log10 (var (cleanSpeechSignal))

SNR = DB2 - DB1

На выходной стороне:

1. Отправьте чистый речевой сигнал через ваш алгоритм подавления шума. Обозначим выход Y1.
2. Послать шумовой речевой сигнал через ваш алгоритм подавления шума. Обозначим этот выход Y2.
3. Рассчитать Z = Y2 - Y1
4. residualNoiseDB = 10 * log10 (var (Z))
5. speechDB = 10 * log10 (var (Y1))
6. SNR = speechDB - residualNoiseDB