語音識別語料歸一化處理的方法
在進行語音識別模型的訓練和測試語料收集的過程中，我們需要對收集到的語料進行歸一化處理。
收集到的語料應每個命令詞或句子單個截下來，對其進行歸一化處理。因為即使是同一個人，在讀不同的命令詞的時候，音量也會不一樣。特別是在語料錄製的過程中，由於志願者的逐漸疲憊，後面錄的命令詞的聲音，可能會偏弱一些。
對語料進行歸一化處理的基本原理是：取一段語料中幅度最大的點將其幅度拉大到接近1，記錄拉大的比例，再將其他所有點均按這個比例拉伸。這個操作可以在Audacity等音訊處理軟體中進行處理，也可以使用以下方法進行操作：（該方法由全志演算法友商提供，僅供全志內部使用，不對外開放，但自己實現其實也很簡單）
處理方法
（1）將do_pcm工具複製到ubuntu PC的任意目錄下。chmod 777 do_pcm。此時執行該工具會列印如下幫助資訊：
|
[email protected]:~/test$ ./do_pcm |
（2）使用Audacity或其他音訊處理軟體從採集到的語料中擷取單個命令詞，儲存為一個.wav檔案。
（3）在ubuntu PC上使用命令./do_pcm -i in.pcm -o out.pcm --norm對語料進行處理，得到的out.pcm則為一個處理好的語料檔案，如：
幅度調整範圍是-32767-72767
歸一化處理前好的兩個語料的對比（上方為處理前語料的音軌，下方為處理好語料的音軌）：
頻譜圖對比：
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