Questions tagged «spectrogram»

我正在使用该specgram()函数在matplotlibPython中生成语音波文件的频谱图，但输出的质量始终比我的普通转录软件Praat生成的质量差很多。例如，以下调用： specgram( fromstring(spf.readframes(-1), 'Int16'), Fs=framerate, cmap=cm.gray_r, ) 生成此： 在Praat期间，使用以下设置处理相同的音频样本： 查看范围：0-8000Hz 窗长：0.005s 动态范围：70dB 时间步长：1000 频率步进：250 窗口形状：高斯 生成此： 我究竟做错了什么？我尝试摆弄所有specgram()参数，但似乎没有任何方法可以改善分辨率。我几乎没有FFT的经验。

21 fft  spectrogram  python 

我有一组歌曲，使用重叠频率为50％的汉明窗提取了幅度谱图。提取频谱图后，我使用主成分分析（PCA）进行了降维。将其降低到较低的维度后，我从较低的维度重构了频谱图。因此，现在，原始频谱图和重建频谱图之间将出现一些错误。我想将此频谱图转换回音频信号并播放它，这样我就能知道从较低尺寸重建时的声音声音。 Matlab中有可用的功能吗？将幅度频谱图转换为音频信号

19 audio  spectrogram  ifft 

我一直在尝试确定此任务的逻辑，并计划使用KissFFT源程序包执行快速傅立叶变换。请让我知道这是否正确： 分配FFT结构，即。我正在使用的窗口大小kiss_fft_alloc(N,0,NULL,NULL) 在哪里N。输入缓冲区将是N类型为的元素数组kiss_fft_scalar。输出缓冲区将是N/2 + 1类型为的元素数组kiss_fft_cpx。 解码N（窗口大小）PCM样本数。 对于每个PCM样本，平均每个通道的振幅（无符号样本），并从0缩放到2（除以65536.0），然后将结果存储到输入缓冲区中。 在输入缓冲区上执行窗口化（即Hanning）。 对输入缓冲区执行快速傅立叶变换，并将其存储到输出缓冲区中。由于我使用实数值作为输入，因此可以使用kiss_fftr()。 对于N/2输出值，获取转换后数据的平方大小，然后使用以下公式将这些值转换为dB刻度： 10 * log10 (re * re + im * im) 绘制N/2步骤6中的值。 丢弃输入缓冲区的前半部分，解码下一个（窗口大小/ 2）PCM样本，并对数据执行缩放和加窗操作。这样可以有效地滑动输入窗口，并避免必须在已处理的PCM样本上重做数学运算。 循环至步骤5，重复这些步骤，直到处理完所有样本为止。 从中释放已使用的内存kiss_fft_alloc()。 建议在执行FFT之前先从输入窗口中减去一个值，以使所得的DC值的大小为零。我应该从输入数据中减去平均值还是平均值？ 另外，选择窗口大小时需要考虑哪些事项？除此之外，按照KissFFT的说明，它必须是偶数，使用较小的窗口大小也有好处。它会提供更好的图形吗？我认为大窗口大小会减少必须执行的FFT数量，这是使用大窗口大小的唯一好处吗？ XXx 预先感谢您提供的所有指导。

10 fft  audio  frequency-spectrum  spectrogram 

Matlab的spectrogram()功能计算信号的STFT。它描述其NFFT参数如下： S = SPECTROGRAM(X,WINDOW,NOVERLAP,NFFT)指定用于计算离散傅立叶变换的频率点数。如果NFFT未指定，NFFT则使用默认值。 我是否正确，这NFFT仅是在频率分辨率和计算数量之间进行权衡？对于我的离线工作，无需节省周期。是否有的最大限制NFFT，例如由频谱泄漏或我应了解的任何其他问题强加的，或者我可以将该参数设置得尽可能高吗？

10 resolution  spectrogram  matlab  stft