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Praat中文版是一款电脑语音分析软件，该工具可以对在线视频地址进行检测，将流媒体视频进行嗅探并下载，转存为常用的本地播放格式文件。软件介绍Praat中文版能够对语音信号进行分

Praat中文版是一款电脑语音分析软件，该工具可以对在线视频地址进行检测，将流媒体视频进行嗅探并下载，转存为常用的本地播放格式文件。

软件介绍

Praat中文版能够对语音信号进行分析与标注，在Praat中录音或读取音频文件后，可以按用户要求显以下多种语图，如三维语图，频谱切片，音高曲线，共振峰曲线，音强曲线等，所有的语图都可以绘制成精致的矢量图，也可以将相应的对象数据保存为磁盘文件。除直观的语图外，Praat(语音学习软件)也能通过对信号数据的计算获得各种文字情报，比如音高、时长、第一或第二共振峰频率的数值等，也同样可以根据需要输出为适当的形式。

注意事项

真正免费汉化版，绝非无良汉化加锁版！

软件功能

语音实验：嗓音分析、多重强迫选择实验、滤波、声源滤波合成、发音合成等。

辅助教学：前馈神经网、优选论学习等。

统计分析：主成分分析、多维量表、判别分析等。

软件特色

1、能够对语音信号进行分析与标注。

2、在Praat中录音或读取音频文件后，可以按用户要求显以下多种语图，如三维语图，频谱切片，音高曲线，共振峰曲线，音强曲线等。

3、所有的语图都可以绘制成精致的矢量图，也可以将相应的对象数据保存为磁盘文件。

4、除直观的语图外，Praat（语音学习软件）也能通过对信号数据的计算获得各种文字情报，比如音高、时长、第一或第二共振峰频率的数值等，也同样可以根据需要输出为适当的形式。

使用教程

Praat可以用于非常专业的语音语调分析，能很深入的应用于语言研究领域，对社会做出贡献，当然软件的使用也相当专业，初上手的用户往往难以领会使用方法，所以这里小编带来简易的入门使用教程，让你快速熟悉操作。

1、导入语音文件

点击 praat —>open —> read from file —> 找到你打开的文件 —> 打     开，文件被添加在了praat 中；

2、生成 TextGrid 文件

选中要转写的语音文件 —>  annotate - —> To TextGrid... —>语音文件分层（三层）如下图：

分层

点击 OK 生成 TextGrid 文件；

3、编辑语音和 TextGrid 文件

同时选中语音文件和 TextGrid 文件 —> View & Edit；如图：

转写界面

语音标注

在得到语音数据后，我们对于其分析要进行多方面的标注更利于多样的分析需求，能对声音的层次得到更好的信息，可谓是使用Praat必备操作，下面小编就对此进行教程分享：

打开文件

1. 打开Praat---Open---Read from file...---找到对应的声音或者Textrid文件，打开即可

2. 打开到Praat窗口以后，创建一个空白的标注文件

Annotate---To TextGrid...

注意提前规划好你需要对这个声音文件标注几层信息，通常会标注音素信息，音节，或者字词信息，韵律信息，或者一些其它的信息，任意多层都可以设置，在这里只举例设置音素层和音节层。

3. 把声音文件和TextGrid文件都选择上，点击View & Edit，就可以进行标注了，标注时，根据听辨边界，以及查看语图的信息，确定音素或者音节的边界。

4. 认识语图上的几个主要特征，如果看不到基频线，共振峰线或者音强线，使用上面菜单上的show pitch, show formant, show intersity就可以了。

5. 保存文件

Praat---Save---Save as text file...---将这个标注文件保存为****.TextGrid即可。

生成声调曲线教程

生成声调曲线是对语调分析结果最好的展现形式，能非常直观的对成果进行展示，尤其是在一些演讲时，曲线图能一幕了然内容，让数据分析更直观，那么Praat声调曲线如何生成呢？下面请看教程：

下面以一个小的例子，即如何绘制汉字普通话的声调图，说明如何应用这个脚本进行一些简单的操作。同样的应用可以用到如何提取汉语普通话的连读变调图，以及未知方言的声调提取，以及句子单位的语调提取都是同样的道理。

示例：

1. 标注的时候如图，只给了简单的两层，注意韵母a的标注，我刻意没有保留结尾的那段，因为为了描述大概的声调走向，只保留了比较稳定的一段，其它使用者在实际标注时可根据自己的需要确定如何标注。

2. 标注好之后，使用上述的脚本，即可提取出结果result.txt，脚本运行的时候，音段层为2，单词层是1，文件所在的目录是data，然后输入一个结果文件的正确路径和名称。

3.将结果文件都拷贝到excel里，只保留跟要绘制声调相关的韵母那些行，这样只保留了a相关的数据行，这里只是为了演示，只有两个字的数据，实际操作时，每一个韵母的每一类声调都可能有N多的数据，这样就可以放到一块，进行一下平均，平均的时候是对基频10个点分别平均，这样保证得到的是10个点的基频。这样的操作也称为对时长的归一化。如下图所示，当提取两个韵母的基频时，因为每一个情况下的发音时长是肯定不同的，即使是同一个人，在发同一个韵母的时候，也不能保证时长是相同的，在这样的情况下，只能做一个时长归一化，保证都是10个点的时长，大概的描述这个发音的时长，而归一化的方式，就是把整体时长比如平均分9份，每隔一份的间隔提取一个值，这样无论在什么情况下，每一个样本都提取10个值，这就是时长归一化。当然同样的道理，你也可以选择提取15个值，5个值。。。但是其实就稳定的发音段来说，无论多少值，都区别不大。建议在标注的时候尽量保留稳定段，而且要尽量多的数据平均，这样绘制出来的图像是更有普遍意义的。

4.最终当前这两个字的声调图如下：

5.目前学术研究上流行五度值描述汉语的声调，这样相当于又是一个归一化的过程，相当于把不同的人，不同的性别的人，不同地区的人，任何的差异都抹掉，全部都归一化到1-5的范围内来描述声调，这样适合于进行一个汉语方言区的调查，而条件是必须有足够多的数据，优点是更直观，描述起来大家都容易接受，缺点就是看不到个体的差异。现在比较公认是采用以下的公式进行归一化：

Value =5* (log(x)-log(min))/(log(max)-log(min))

5是归一化到1-5的范围内，而对每一个基频取log值，则是因为有学术研究表现在log域上更接受于人的听感，而max，min代表是样本整体的最大值，最小值，x是指当前原始值。

还是上述数据，经过归一化计算之后，得到如下的声调图。那么我们可以描述，阴平调为55，阳平调为15（其它地方可能描述为25，35，原因是这里只有一个字，很难代表整体，有兴趣的朋友可以多找一些样例平均）

更新内容

1、汉化Manipulation窗口。

2、汉化Manipulation主界面。

3、汉化更多标注界面。

4、更新注册软件，避免报“没有权限”注册的问题。

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