苹果手机语音怎么优化音质

这个语音质量可以优化的吗，没听过你找看看有相关的软件没啊

如果要优化手机的话，我都使用的腾讯手机管家可以优化

腾讯手机安全软件技术已经取得业界突破具备领先的清理能力适配最全的机型近期将推出清深度清理功能，这项功能的要求做到真正的客观透明把应用软件的选择权、断权都交到用户手中

让大家可以更加清净自主地使用自己的手机通过腾讯手机管家的健康优化中的空间清理功能

对我们手机进行全面健康的清理和维护

本文总结自书籍《蝶变——移动用户体验设计之道》，作者邓俊杰。

文章以“如何优化语音会议”为例，讨论 产品设计需要考虑完整场景 。 

如何提升语音会议的体验？除了提升语音质量、更明显的会议提醒、会议过程中的控制等，可把视角放大，以会议的角度考虑，将体验分成3个阶段：会议前、会议中、会议后。产品设计以这3个阶段做完整的场景考虑。

可以考虑的方向：会议资源的预定、与会人员时间的协调、会议通知的发送、会议接入方式的确认、督促与会人员按时参加等。

会议预定系统 ：与公司会议资源预定系统关联，如会议室的选择、选择时间段、预定投影仪/音响/话筒。

与会人员 ：关联公司组织架构、团队日历、考勤系统。智能分析重要与会人员的日程安排是否有冲突，如果有给出推荐的时间。

附会议材料 ：提前阅读的资料，会议预定系统要关联文件系统、网盘。

通知 ：与会人员接收消息推送，如时间、地点、人、接入方式，可一键接入。

1）与会人都在不同地点全部语音接入。与会人在室外场景复杂——去除背景音、网络不好——转换为普通电话、有人掉线——提醒其他人……

2）一部分人在会议室其他人在不同地方手机语音接入。在会议室的人需要公共的会议终端连接其他人、展示会议材料、手机接入者如何展示材料、投影仪电脑等硬件设备的连接……

3）一部分人在一个会议室另一部分人在另一个会议室。两个会议室都需公共终端、会议材料共享时屏幕的共享和同步……

此外还有会议的控制问题：临时的与会者加入、手机接入时私人电话呼入情况、会议中诸如投票的环节、会议分多个议题时不同时间段的提醒……

1）会议纪要的输出：从会议通知中生成模板，包含：时间、地点、人、议题、背景材料等，还有会议中生成的投票信息或者其他展示材料。

2）会议产生的工作任务：如何生成任务并分配指派责任人、下次会议时任务的跟踪……

优化语音会议的体验，可以从横向和纵向考虑。横向即打通周边的资源或模块（如语音会议、组织架构、文件网盘）；纵向深度分析语音会议的3种形式。只有考虑了完整场景下的体验，用户的感受才能够完整，对产品的依赖性才会更强。

%在噪声环境下语音信号的增强

%语音信号为读入的声音文件

%噪声为正态随机噪声

sound=wavread('c12345.wav')

count1=length(sound)

noise=0.05*randn(1,count1)

for i=1:count1

signal(i)=sound(i)

end

for i=1:count1

y(i)=signal(i)+noise(i)

end

%在小波基'db3'下进行一维离散小波变换

[coefs1,coefs2]=dwt(y,'db3')%[低频 高频]

count2=length(coefs1)

count3=length(coefs2)

energy1=sum((abs(coefs1)).^2)

energy2=sum((abs(coefs2)).^2)

energy3=energy1+energy2

for i=1:count2

recoefs1(i)=coefs1(i)/energy3

end

for i=1:count3

recoefs2(i)=coefs2(i)/energy3

end

%低频系数进行语音信号清浊音的判别

zhen=160

count4=fix(count2/zhen)

for i=1:count4

n=160*(i-1)+1:160+160*(i-1)

s=sound(n)

w=hamming(160)

sw=s.*w

a=aryule(sw,10)

sw=filter(a,1,sw)

sw=sw/sum(sw)

r=xcorr(sw,'biased')

corr=max(r)

%为清音（unvoice）时，输出为1；为浊音（voice）时，输出为0

if corr>=0.8

output1(i)=0

elseif corr<=0.1

output1(i)=1

end

end

for i=1:count4

n=160*(i-1)+1:160+160*(i-1)

if output1(i)==1

switch abs(recoefs1(i))

case abs(recoefs1(i))<=0.002

recoefs1(i)=0

case abs(recoefs1(i))>0.002 &abs(recoefs1(i))<=0.003

recoefs1(i)=sgn(recoefs1(i))*(0.003*abs(recoefs1(i))-0.000003)/0.002

otherwise recoefs1(i)=recoefs1(i)

end

elseif output1(i)==0

recoefs1(i)=recoefs1(i)

end

end

%对高频系数进行语音信号清浊音的判别

count5=fix(count3/zhen)

for i=1:count5

n=160*(i-1)+1:160+160*(i-1)

s=sound(n)

w=hamming(160)

sw=s.*w

a=aryule(sw,10)

sw=filter(a,1,sw)

sw=sw/sum(sw)

r=xcorr(sw,'biased')

corr=max(r)

%为清音（unvoice）时，输出为1；为浊音（voice）时，输出为0

if corr>=0.8

output2(i)=0

elseif corr<=0.1

output2(i)=1

end

end

for i=1:count5

n=160*(i-1)+1:160+160*(i-1)

if output2(i)==1

switch abs(recoefs2(i))

case abs(recoefs2(i))<=0.002

recoefs2(i)=0

case abs(recoefs2(i))>0.002 &abs(recoefs2(i))<=0.003

recoefs2(i)=sgn(recoefs2(i))*(0.003*abs(recoefs2(i))-0.000003)/0.002

otherwise recoefs2(i)=recoefs2(i)

end

elseif output2(i)==0

recoefs2(i)=recoefs2(i)

end

end

%在小波基'db3'下进行一维离散小波反变换

output3=idwt(recoefs1, recoefs2,'db3')

%对输出信号抽样点值进行归一化处理

maxdata=max(output3)

output4=output3/maxdata

%读出带噪语音信号，存为'101.wav'

wavwrite(y,5500,16,'c101')

%读出处理后语音信号，存为'102.wav'

wavwrite(output4,5500,16,'c102')

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