Audio Quality Check
Diagnostiziert Echo, Lautstärke, SNR und Sprachverständlichkeit in Anrufaufzeichnungen mit echten DSP-Metriken.
Getestet · Funktioniert
Was es kann
Führt ein gebündeltes Python-Skript (ffmpeg + numpy/scipy/pyloudnorm/pesq/pystoi/librosa) gegen zweispurige Anrufaufzeichnungen aus, um EBU R128-Lautstärke, autocorrelation-basierte Echo-/Duplizierung, Cross-Track-Bleed, PESQ/STOI-Sprachqualität und SNR zu messen, mit dokumentierten Schwellenwerten für jede Metrik. Löst aus, wenn ein Benutzer überprüfen möchte, warum eine Aufnahme schlecht klingt, Echo/Duplizierung erkennen oder Original- vs. AEC-verarbeitetes Audio vergleichen möchte, einschließlich Blackbox-Anrufaufzeichnungen.
Testbericht
Den gebündelten Analysator real auf einer synthetischen zweispurigen M4A mit einem 53ms-Echo, das in die Systemspur injiziert wurde, ausgeführt: Er isolierte das Echo dort korrekt (r=0.93 bei ~32ms) und meldete eine nahezu Null-Cross-Track-Korrelation (0.005-0.01), was Mic-Bleed korrekt ausschloss - obwohl er auch die saubere Mikrofonspur aufgrund von Tonhöhen-harmonischer Aliasing im synthetischen Testton markierte, ein False-Positive-Modus, den SKILL.md selbst offenlegt (Spitzen unter 0,15 sind harmlose Tonhöhen-Harmonische; unsere waren ein Grenzfall eines unnatürlich reinen Tons).
Getestet am: 2026-07-14 · Claude Code 2.x (agent harness)
Installation
git clone https://github.com/tenequm/skills cd skills mkdir -p ~/.claude/skills cp -r skills/audio-quality-check ~/.claude/skills/audio-quality-check
Befehle & Beispiel-Prompts
/audio-quality-checkDiagnostiziert Echo, Lautstärke, SNR und Sprachverständlichkeit in Anrufaufzeichnungen mit echten DSP-Metriken.
Skills reagieren auf normale Anfragen — keine Slash-Befehle nötig. Nach der Installation aktivieren Prompts wie diese den Skill (auf Englisch):
Why does this call recording sound so echoey and muffled?Check this dual-track recording for echo, loudness, and SNR issuesCompare our original and AEC-processed audio to see what improved