本研究提出了一种新的听觉感知导向的MOS预测模型(APG-MOS)，旨在改善自动语音质量评估中的主观感知模型不足。该模型结合生物听觉机制与语义分析，提高了与人类判断的一致性，实验结果表明其优于现有模型。

本研究提出了QualiSpeech数据集，以解决语音质量评估中的注释不足问题。该数据集涵盖11个关键方面，并提供自然语言反馈。实验结果表明，经过微调的听觉大语言模型能够有效提升质量评估的准确性和可靠性。