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使用 Praat 工具进行语音情感识别，主要包括以下步骤：

1. 准备工作：从相关网站下载并安装 Praat 软件。同时，收集用于分析的语音数据，语音文件格式可以是 WAV、MP3 等常见格式，确保语音数据包含不同情感类型的样本，且标注好对应的情感标签2。

2. 导入语音文件：打开 Praat 软件，选择 “File”（文件）菜单中的 “Open”（打开）选项，找到准备好的语音文件并导入。也可以直接将语音文件拖放到 Praat 的界面中完成导入。

3. 预处理：如果语音数据存在噪音，可以使用 Praat 的 “Pre - emphasis”（预加重）功能来增强高频部分，提升语音的清晰度。还可以通过 “Silence Removal”（静音去除）功能，去除语音中的静音部分，减少无关数据对分析的干扰。

4. 特征提取3：

• 基频（Pitch）分析：选择 “Pitch”（基频）菜单中的 “To Pitch”（转换为基频）选项，计算语音的基频。一般来说，高兴、激动等情绪的基频较高，而悲伤、平静等情绪的基频较低。通过分析基频的平均值、最大值、最小值、标准差等统计量，可以获取与情感相关的信息。

• 共振峰（Formant）分析：使用 “Formants”（共振峰）菜单中的 “To Formant (burg)” 或 “To Formant (rapt)” 等功能，提取语音的共振峰信息。共振峰频率的变化可以反映发音器官的形状和位置变化，不同情感状态下，发音方式的差异可能导致共振峰特征的不同。

• 强度（Intensity）分析：选择 “Intensity”（强度）菜单中的 “To Intensity”（转换为强度）选项，计算语音的强度。愤怒等强烈情绪的语音强度通常较大，而温和、轻柔的情绪强度较小。分析强度的均值、峰值等指标有助于情感识别。

• 时长（Duration）分析：通过测量语音片段的时长，可以发现一些情感相关的模式。例如，兴奋时说话可能语速较快，语句时长较短；而悲伤或思考时，语速可能较慢，语句时长较长。可以使用 “Measure”（测量）菜单中的相关功能来获取语音的时长信息。

5. 数据分析与情感分类：根据提取的特征，结合已有的情感标注数据，建立情感分类模型。可以使用统计学方法，如计算不同情感类别下各特征的均值、方差等，找出区分不同情感的特征阈值或范围。也可以借助机器学习算法，如支持向量机、决策树等，对特征进行训练和分类。例如，如果基频的平均值高于某个阈值，同时强度较大，可能判断为 “高兴” 的情感；如果基频较低、时长较长，可能对应 “悲伤” 的情感。

6. 结果评估与优化：使用一部分未参与训练的语音数据作为测试集，对建立的情感分类模型进行评估，计算准确率、召回率等指标，了解模型的性能。如果结果不理想，可以尝试调整特征提取的方法或参数，增加更多的语音数据进行训练，或者改进分类模型的结构和算法，以提高情感识别的准确率。

7.场景侧重：

• 隐私场景：用EmoVoice（仅分析声学特征，不涉及语义）。

• 多语言场景：选SenseVoice（支持 50 + 语言情感识别）。

• 自动化测试：组合使用情感语音合成工具 + 自动化测试框架。

通过多工具、多维度的结合，可全面量化电话机器人的情感适配性，确保其在真实场景中实现自然、共情的交互体验