Audio Quality Check

Diagnostiserar eko, ljudstyrka, SNR och talförståelighet i samtalsinspelningar med verkliga DSP-mått.

Testad · Fungerar ★ 9.6/10

Vad den gör

Kör ett medföljande Python-skript (ffmpeg + numpy/scipy/pyloudnorm/pesq/pystoi/librosa) mot dubbelspåriga samtalsinspelningar för att mäta EBU R128 ljudstyrka, autokorrelationsbaserat eko/duplicering, cross-track bleed, PESQ/STOI tal-kvalitet och SNR, med dokumenterade tröskelvärden för varje mått. Triggas när en användare vill kontrollera varför en inspelning låter dåligt, upptäcka eko/duplicering, eller jämföra original vs AEC-bearbetat ljud, inklusive Blackbox samtalsinspelningar.

Testrapport

Körde den medföljande analysatorn på riktigt på en syntetisk dubbelspårig M4A med ett 53ms eko injicerat i systemspåret: den isolerade korrekt ekot där (r=0.93 vid ~32ms) och rapporterade nära noll cross-track korrelation (0.005-0.01), vilket korrekt uteslöt mic bleed - även om den också flaggade det rena mic-spåret på grund av pitch-harmonisk aliasing i testtonen, ett falskt positivt läge som SKILL.md själv upplyser om (toppar under 0.15 är ofarliga pitch-harmoniker; våra var ett kantfall från en onaturligt ren ton).

Testad: 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

Kommandon och exempelprompter

/audio-quality-checkDiagnostiserar eko, ljudstyrka, SNR och talförståelighet i samtalsinspelningar med verkliga DSP-mått.

Skills triggas av vanliga förfrågningar — inga kommandon att memorera. Efter installationen aktiverar prompter som dessa skillen (på engelska):

Why does this call recording sound so echoey and muffled?
Check this dual-track recording for echo, loudness, and SNR issues
Compare our original and AEC-processed audio to see what improved

Läs hela rapporten →