有效处理用户音频查询需要三个核心预处理步骤：信号标准化、特征提取和噪声处理。这些步骤确保音频格式适用于下游任务，如语音识别或意图分类。以下是每个阶段的详细介绍及其重要性。
首先，信号标准化确保音频输入的连贯性。来自设备的原始音频通常采样率差异很大（例如，电话语音为 8 kHz，音乐为 44.1 kHz），因此重采样到统一的采样率（例如 16 kHz）至关重要。幅度归一化（将音频缩放到 [-1, 1] 等范围）可防止音量差异影响处理。例如，靠近麦克风录制的语音命令可能比隔着房间录制的语音命令声音大，归一化可以平衡这一点。Librosa 或 PyAudio 等工具可以高效地处理重采样和缩放。此外，将连续音频分割成固定长度的块（例如 1 秒帧）可以简化处理并符合模型输入要求。
接下来，特征提取将原始音频转换为有意义的表示。梅尔频率倒谱系数（MFCC）被广泛使用，因为它们通过强调关键频段来近似人类听觉。典型的实现涉及计算频谱图、应用梅尔滤波器并执行离散余弦变换。例如，使用 Librosa 的 mfcc() 函数可以为每个音频帧生成 13-40 维的特征向量。或者，对数梅尔频谱图捕捉频率随时间的变化强度，这对于深度学习模型很有效。这些特征在保留关键字识别或情感检测等任务所需模式的同时，降低了数据复杂度。
最后，噪声处理提高鲁棒性。背景噪声（例如，交通噪音、键盘敲击声）会降低准确性，因此需要应用频谱减法（在频域降低噪声）或语音活动检测（VAD）等技术。例如，WebRTC 的 VAD 模块可以识别语音片段，从而去除静音区域。对于间歇性噪声等边缘情况，数据增强（在训练期间添加合成噪声）有助于模型泛化。预加重滤波器（强调高频）也有助于减轻低频噪声。这些步骤共同确保系统专注于相关的音频内容，减少实际场景中的错误。
通过系统地解决信号一致性、特征相关性和噪声干扰问题，开发者为基于音频的应用奠定了可靠的基础。这些步骤与语言和框架无关，因此适用于 TensorFlow、PyTorch 或云 API 等各种工具。