[更新日期： 2020年04月20日，本站所有Praat脚本不再提供更新。 请转到https://github.com/feelins/praat _ scripts下载最新代码。 也可以从git clone上采用本地方法。 具体操作请熟悉github相关操作。 ]微信公众号：语音处理站
最近，有一些脚本更新了Praat脚本，以从标记的文本网格中提取数据。 一些朋友会问更详细的问题。 因此，整理一下结合Praat进行语音学常用实验研究的步骤，希望对有需要的朋友有所帮助。 其实做语音研究的可能大部分都是语言学专业。 对于某些软件，脚本的使用可能不如工科学生快。 但是，如果你是工学系出身的话，掌握这样的软件可能会讨厌看不太仔细的说明。 本文面向语言学专业，在进行实验研究时，不太纠结如何使用，力求更快地完成自己的实验。 欢迎提问。 随时更新，确保能达到完美。 以下是我列出的主要操作，或所需的相关研究。 如果有更多的需求，不能列出。 请指出。
准备： Praat的基本使用
Praat现在已经成为比较流行的语音处理软件，使用起来很方便。 现在网上有很多类似的教程，最有名的是社会科学院语言所dsb的教程。 可下载到语言所官方网站65http://pas lab.phonetics.org.cn/index.PHP/people/innovation _ faculty/Xiong _日光皮虾_yu/此页面在此介绍一些简单的操作，打开文件，标记文件，识别语言图的几个主要特征，然后保存文件。 其他操作如有兴趣，请下载dsb教程，仔细研究。
打开文件
1.praat---open---- read from file .-- -只需找到相应的声音或Textrid文件并将其打开即可
打开Praat窗口后，创建一个空的标记文件
Annotate---To TextGrid .
请注意，您需要在此音频文件中填写一些层信息。 通常，填写音素信息、音节或单词信息、韵律信息或其他信息。 可以在任何层上设置。 这里只例示音素层和音节层。
3 .同时选择音频文件和文本网格文件，然后单击View Edit进行标记。 标注时，会根据听音边界和查看语言图的信息来确定音素或音节边界。 具体操作请参照dsb教程。
4 .如果看不到识别语言图上的某些主要特征、基频、哭泣的大炮线或声强的线，可以使用上面菜单中的show pitch、show formant、show intersity。
5 .保存文件
praat---- save---- save as textfile .-- -只要将此标记文件保存为*.textgrid即可。
步骤1 (录音阶段的语音学实验离不开录音。 这里有很多选择，但这一步不是本文的重点。 每个人的要求、条件可能不一样，理论上建议忠实进行所有人的录音。 也就是说，最好在专业工作室中，在所有声音统一的条件下，达到几乎没有噪声控制的最低声音。 但是，并不一定大家都有这样的条件。 例如，如果一个人研究小方言，这个方言的区域都是比较偏僻的地区，这些地方很难移动，可能很难有这样专业的录音场所。 另外，根据录音对象的选择，也不能邀请所有的录音人员去专业的录音工作室，所以这个时候只能退而求其次，带上一些设备到他们身边。 这也被称为专业领域。所以，这个时候，你也许可以只保证自己拥有的设备，尽量抗噪音。 我不是设备专家，这方面你可以咨询记者类工作人员，他们可以采用一些便携式设备。 您还可以通过自己的笔记本电脑配置外置声卡和比较专业的麦克风。
无论采用什么方式，最终需要的都是这些设备软件收集的音频文件，通常需要wav格式，尽量不要使用mp3等格式。 这个被压缩了。 请注意，wav格式一般采样率为16K或更高。 具体录音流程请搜索更专业的文章。 用电脑录音时，建议使用CoolEdit或Adobe Audition进行录音。
另外，录音时还有一个细节。 我相信每个人研究的不是简单的几个声音，而是上百个声音和上千个声音等批次。 每个音的单位可能是元音辅音、一个字、一个词、一个句子。 这个时候要注意录音的方法。 一种方法是，每当你录制一个单位时，例如录制“开始”一词，然后停止录音，将该声音保存为例如Test001_开始. wav，然后执行以下操作： 如果像这样录下成千上万的声音，被录下来的人就受不了了。 所以，一般来说，你得把单子给我，让录音人一直录音，最后切掉、切掉这个巨响
成这样小的单位。为什么要切分呢？因为不切分，无论是标注，还是提取数据，等都非常不方便，而且不利于检索。这里就涉及到一个切分的方法问题，你可以再通过笨方法，用CoolEdit打开这个长声音，一个声音一个声音的选择上，然后分别保存为自己需要的名称，几千个文件下来，相信已经头晕眼花，而且容易出错。下一步就是推荐一个相对较灵巧的办法，当然是可选的。另外这个办法的前提你要保证录音中每个单位之间有较足够的停顿，而不是连接在一起的。以下给出一个例子，保持这样的方式，就是比较容易使用自动切分的。
第二步：长声音切分请参考以下博文：Praat将连续录制的声音文件切成小单位文件
http://blog.csdn.net/shaopengfei/article/details/20928683
第三步：自动标注语音
借助自动语音标注软件SPPAS，可以省去很多人工重复性的劳动。目前这个软件在英语，法语，汉语上的测试都还凑合。其实一些语言也支持，请关注这个软件的使用。
请参考以下博文：语音标注自动音段对齐工具SPPAS使用笔记
http://blog.csdn.net/shaopengfei/article/details/18351809
第四步：人工标注
上面介绍的自动标注，准确率还是差的很多，肯定还需要人工干预，好处就是不需要人工添加很多边界等，所以本人还是推荐使用自动标注的方法，然后人工仔细调整边界。本人提供了一个工具，通过这个工具，自动在Praat环境打开wav和TextGrid，然后标注完成之后，自动保存。
请参考以下博文：辅助Praat进行标注的工具
http://blog.csdn.net/shaopengfei/article/details/43020707
第五步：人工调整自动标注的结果
这一步参考第三步即可。
其它应用第七步：提取参数-基频
http://blog.csdn.net/shaopengfei/article/details/51007530
第八步：提取参数-哭泣的大炮
http://blog.csdn.net/shaopengfei/article/details/51026651
第九步：声学元音图
http://blog.csdn.net/shaopengfei/article/details/51026651
第十一步：汉字声调图
http://blog.csdn.net/shaopengfei/article/details/51007530
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