Speak Louder 单人表达客观复盘工具
speak-louder
面向单人表达录音的客观复盘工具,结合声音物理信号与语义结构分析,还原实际表达效果,定位表达结构问题。
试试这样做
结合这份工作汇报录音的物理信号分析结果和逐字稿,帮我做客观复盘,判断我有没有把核心内容传递到位
结合面试练习录音的分析结果和逐字稿,帮我复盘我的表达节奏和核心内容传递效果
基于这份课程试讲录音的物理信号数据和逐字稿,帮我找出拖累核心内容表达的结构问题
详细介绍
Speak Louder
不替你把录音说得更好听,先还原它究竟发生了什么。
Speak Louder 是面向单人表达录音的真实复盘 Skill。它结合声音的物理信号、逐字稿和具体场景,分析一段演讲、面试、销售、课程或工作汇报是否把内容说到了应有的位置。
它不是鼓励型陪伴,也不是标准话术训练器。最佳听众关心一个人说完以后处在什么状态;Speak Louder 只关心一件更硬的事:在那段录音里,你实际上说成了什么样。
它做什么
- 读取录音的时长、语流、停顿、声音能量变化和峰值位置。
- 结合逐字稿,检查真正有价值的内容是否被声音和结构拖累。
- 结合场景、听众与目标,判断表达力度是否用在对的地方。
- 只在录音显示结构问题时,提供有限且可验证的重组建议。
适用场景
- 工作汇报与项目陈述
- 面试与答辩练习
- 销售、课程、培训与路演录音
- 一段想认真复盘的独白、演讲或发言
当前版本只支持单人表达。多人会议、谈判、心理诊断、人格评估和医疗判断不在范围内。
证据纪律
任何结论都要回到以下至少一种证据:录音时间点、逐字稿原文、物理信号,或用户已说明的现场信息。
输出时分清三层:
- 事实:录音或逐字稿里能直接听见、看见的内容。
- 判断:事实在当前场景下可能意味着什么。
- 待确认:缺少听众反馈、现场关系或录音环境时无法下定论的部分。
录音里没有的优点,不编出来;已经妨碍表达的问题,不绕开。结构本来有效时,直接说明不需要改,不为挑刺而制造问题。
快速开始
python3 -m pip install -r requirements.txt
python3 scripts/speech_analyze.py /path/to/recording.m4a
脚本支持 wav / m4a / mp3 / flac;音频转换在 macOS 用内置 afconvert,其他系统需安装 ffmpeg。脚本输出声音物理信号 JSON;逐字稿可由任意合规的本地或云端转写服务生成,再连同录音分析结果、表达场景与用户目标交给智能体判断。
隐私
录音和逐字稿通常包含敏感信息。
- 只分析你有权使用的录音;涉及他人时,先取得必要授权。
- 默认在本地处理物理信号;如使用外部转写服务,由使用者自行确认服务条款、费用与数据去向。
- 密钥仅通过环境变量或本地配置提供,不要提交到 Git。
- 不要把真实录音、逐字稿、客户名、面试公司或内部项目材料提交到示例目录。
目录
speak-louder/
├── README.md
├── SKILL.md
├── LICENSE
├── requirements.txt
├── scripts/
│ └── speech_analyze.py
└── examples/
└── fictional-report.md
许可
代码与文档以 MIT License 发布。