音节压缩扩展检测

音节压缩检测方法可以通过检查音频信号的频率和时间域的特征，寻找是否存在缩短的音节，这通常涉及使用傅里叶变换来分析频谱变化，识别时长压缩的迹象。

音节扩展检测则通过识别音节的延长，通常通过检测音频片段的重复特征或音节持续时间的异常增长，使用动态时间规整（DTW）来匹配正常音节模式与扩展音节的区别。

机器学习模型（如SVM或神经网络）可用于综合检测，在大量标注数据的基础上训练模型，使其能够自动识别音节压缩和扩展的特征。

音频信号分析仪：用于测量和分析音频信号的各项参数，包括频率、幅度和波形。这可以帮助检测和分析音节压缩与扩展的效果和质量。

动态范围控制器：通过测量动态范围变化，评估音节压缩或扩展对音频信号的影响，为进一步优化和调整提供依据。

声学分析软件：利用功能强大的算法，对音频信号进行详细的声学分析，以识别音节压缩和扩展的特征和变化。

频谱分析仪：通过展示音频信号的频谱图，识别不同频率成分的变化情况，从而检测音节在压缩或扩展过程中的变化。

振幅分析仪：用于测量音频信号的振幅变化，帮助检测音节压缩后是否存在过度削波或在扩展后是否恢复正常。