首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

将stft行映射回频率

STFT(Short-Time Fourier Transform)是一种信号处理技术,用于将时域信号转换为频域信号。它将信号分成多个短时窗口,并对每个窗口进行傅里叶变换,从而得到每个窗口的频谱信息。

将STFT行映射回频率是指将STFT结果中的行索引映射回对应的频率。在STFT中,行索引表示频率的离散值,通过将行索引映射回实际频率,可以得到每个频率对应的能量或幅度。

这个过程通常涉及到频率轴的线性或非线性变换。常见的线性变换包括将行索引乘以采样频率除以窗口长度,从而得到每个行索引对应的频率值。非线性变换则可以根据具体的需求进行设计,例如使用Mel滤波器组进行梅尔频率尺度的映射。

STFT行映射回频率在音频处理、语音识别、音乐分析等领域具有广泛的应用。通过将STFT结果映射回频率,可以分析信号在不同频率上的能量分布,从而实现音频特征提取、音频合成、音频增强等功能。

腾讯云提供了一系列与音视频处理相关的产品和服务,其中包括音视频处理、音视频识别、音视频直播等。您可以通过访问腾讯云音视频处理产品的官方介绍页面(https://cloud.tencent.com/product/mps)了解更多相关信息。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

傅里叶变换到小波变换

但是STFT依然有缺陷。 使用STFT存在一个问题,我们应该用多宽的窗函数? 窗太宽太窄都有问题: 窗太窄,窗内的信号太短,会导致频率分析不够精准,频率分辨率差。...实例效果: ——此图像来源于“THE WAVELET TUTORIAL” 上图对同一个信号(4个频率成分)采用不同宽度的窗做STFT,结果如右图。...然而STFT的窗口是固定的,在一次STFT中宽度不会变化,所以STFT还是无法满足非稳态信号变化的频率的需求。 三、小波变换 那么你可能会想到,让窗口大小变起来,多做几次STFT不就可以了吗?!...STFT是给信号加窗,分段做FFT;而小波直接把傅里叶变换的基给换了——无限长的三角函数基换成了有限长的会衰减的小波基。...小波变换 如前边所说,小波做的改变就在于,无限长的三角函数基换成了有限长的会衰减的小波基。 这就是为什么它叫“小波”,因为是很小的一个波。

2.4K30

使用 FastAI 和即时频率变换进行音频分类

FastAI 是一个构建在 PyTorch 之上的高级库,用这个库进行图像分类非常容易,其中有一个仅用四代码就可训练精准模型的例子。...为获得频率,一种非常通用的方案是去获取一小块互相重叠的信号数据,然后运行Fast Fourier Transform (FFT) 数据从时域转换为频域。...经过FFT处理后,我们可以结果转换为极坐标,就得到不同频率的幅度和相位。虽然相位信息在某些情况下适用,本文中主要适用幅度信息,我们将其转换为分贝单位,因为耳朵是以对数尺度感知声音的。...第二个文件产生步长为259的频谱,可以看作是一张二维图像。我们把这些操作称为短时傅里叶变化(STFT),它可以提供一段时间内频率变化的信息。...(stft) stft_magnitude_db = librosa.amplitude_to_db(stft_magnitude) ?

1.8K40
  • 小波变换通俗解释版

    但是STFT依然有缺陷。使用STFT存在一个问题,我们应该用多宽的窗函数?窗太宽太窄都有问题: ? ? 窗太窄,窗内的信号太短,会导致频率分析不够精准,频率分辨率差。...——此图像来源于“THE WAVELET TUTORIAL” 上图对同一个信号(4个频率成分)采用不同宽度的窗做STFT,结果如右图。...然而STFT的窗口是固定的,在一次STFT中宽度不会变化,所以STFT还是无法满足非稳态信号变化的频率的需求。 三、小波变换 那么你可能会想到,让窗口大小变起来,多做几次STFT不就可以了吗?!...STFT是给信号加窗,分段做FFT;而小波直接把傅里叶变换的基给换了——无限长的三角函数基换成了有限长的会衰减的小波基。这样不仅能够获取频率,还可以定位到时间了。...如前边所说,小波做的改变就在于,无限长的三角函数基换成了有限长的会衰减的小波基。 ? 这就是为什么它叫“小波”,因为是很小的一个波嘛~ ?

    1.5K70

    傅立叶分析和小波分析之间的关系? (通俗讲解)

    但是STFT依然有缺陷。 使用STFT存在一个问题,我们应该用多宽的窗函数? 窗太宽太窄都有问题: 窗太窄,窗内的信号太短,会导致频率分析不够精准,频率分辨率差。...然而STFT的窗口是固定的,在一次STFT中宽度不会变化,所以STFT还是无法满足非稳态信号变化的频率的需求。 三、小波变换 那么你可能会想到,让窗口大小变起来,多做几次STFT不就可以了吗?!...STFT是给信号加窗,分段做FFT;而小波直接把傅里叶变换的基给换了——无限长的三角函数基换成了有限长的会衰减的小波基。...如前边所说,小波做的改变就在于,无限长的三角函数基换成了有限长的会衰减的小波基。 ? 这就是为什么它叫“小波”,因为是很小的一个波嘛~ ?...单看一个时刻点的一个信号值,当然得不到它的频率。我们只不过是用很短的一段信号的频率作为该时刻的频率,所以我们得到的只是时间分辨率有限的近似分析结果。这一想法在STFT上体现得很明显。

    1.8K90

    使用TensorFlow 2.0构建深音频降噪器

    从上到下:(1)STFT幅度谱;(2)频谱图;(3)我的频谱图;(4)常数q; (5)梅尔频率倒谱系数(MFCC) 为了计算信号的STFT,需要定义一个长度为M的窗口和一个跳数值R。...MATLAB STFT文档 在此,STFT窗口定义为长度为256,跳数为64的周期性Hamming窗口。这确保了STFT向量之间有75%的重叠。...最后,八个连续的带噪STFT向量连接起来,并将其用作输入。因此,输入矢量的形状为(129,8),由当前STFT噪声矢量加上七个先前的STFT噪声矢量组成。...因此,目标包括纯音频中形状(129,1)的单个STFT频率表示。下图描述了特征向量的创建。 深度学习架构 深度卷积神经网络(DCNN)很大程度上基于完全卷积神经网络进行的语音增强功能。...更具体地,给定形状的输入频谱(129 x 8),仅在频率轴(即第一个)上执行卷积。这确保了频率轴在转发传播期间保持恒定。

    3.3K20

    音频数据建模全流程代码示例:通过讲话人的声音进行年龄预测

    可以计算频率图并分析图像数据等数据。 可以使用时间敏感模型并分析时间序列数据等数据。 可以使用语音到文本模型并像文本数据一样分析数据。 在本文中,我们介绍前三种方法。...在水平 x 轴上我们可以看到时间,而在垂直 y 轴上我们可以看到不同的频率。 3b 梅尔谱图 作为 STFT 的替代方案,还可以计算基于 mel 标度的梅尔频谱图。...计算 mel 标度,以便人类将由 mel 标度中的 delta 隔开的两对频率感知为具有相同的感知差异。 梅尔谱图的计算与 STFT 非常相似,主要区别在于 y 轴使用不同的刻度。...的区别可能不太明显,但如果仔细观察,就会发现在 STFT 图中,从 0 到 512 Hz 的频率在 y 轴上占用的空间比在 mel 图中要大得多。...为了更好地理解这在频域中是如何表示的,让我们看一下相应的 STFT 频谱图。 当听录音时,可以观察到样本 3 具有覆盖多个频率的不同背景噪声,而样本 4 中的背景噪声相当恒定。

    1.1K40

    音频数据建模全流程代码示例:通过讲话人的声音进行年龄预测

    可以计算频率图并分析图像数据等数据。 可以使用时间敏感模型并分析时间序列数据等数据。 可以使用语音到文本模型并像文本数据一样分析数据。 在本文中,我们介绍前三种方法。首先看看音频数据的实际样子。...在水平 x 轴上我们可以看到时间,而在垂直 y 轴上我们可以看到不同的频率。 3b 梅尔谱图 作为 STFT 的替代方案,还可以计算基于 mel 标度的梅尔频谱图。...计算 mel 标度,以便人类将由 mel 标度中的 delta 隔开的两对频率感知为具有相同的感知差异。 梅尔谱图的计算与 STFT 非常相似,主要区别在于 y 轴使用不同的刻度。...的区别可能不太明显,但如果仔细观察,就会发现在 STFT 图中,从 0 到 512 Hz 的频率在 y 轴上占用的空间比在 mel 图中要大得多 . 3c 梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 梅尔频率倒谱系数...为了更好地理解这在频域中是如何表示的,让我们看一下相应的 STFT 频谱图。 当听录音时,可以观察到样本 3 具有覆盖多个频率的不同背景噪声,而样本 4 中的背景噪声相当恒定。

    1.6K10

    信号处理之频谱原理与python实现

    ; f=(0:n-1) * (fs/n) : 频率范围; fs/2 :Nyquist频率(频率范围的中点); 频谱分析是一种复噪声号分解为较简单信号的技术。...fft(y) ax=plt.subplot(512) ax.set_title('fft transform') plt.plot(np.abs(Y)) """ Y = fftshift(X) 通过零频分量移动到数组中心...众所周知,傅里叶变换的快速算法FFT可以用来对信号的频域特征进行分析,然而,FFT仅能用于平稳信号的分析,对于非平稳信号,则需要采用短时傅里叶变换(STFT)进行分析。...用STFT进行脑电信号分析一般有两种思路,第一种是用STFT来分离EEG信号的波段,从而求得每一个波段的能量作为特征(alpha、beta、theta、gamma、deta)。...其中,F向量的维度和P的行数一致,可以根据F向量来选取特定波段的PSD,还可以alpha、beta、theta、gamma、deta这几个波段分别分为几个窄波段,提取窄带PSD。

    2K42

    Matlab中短时傅里叶变换 spectrogram和stft的用法

    在Matlab中,做短时傅里叶变换需要使用函数spectrogram,而在Matlab2019中,引入了一个新的函数stft,下面我们就来看下这两个函数都如何使用。   ...短时傅里叶变换的基本原理就是数据分段加窗,做fft,在分段时会有overlap,因此一个向量的短时傅里叶变换结果是一个矩阵。了解了这点,下面的函数及参数就更加容易理解了。...,返回的f跟输入的f是相同的; t表示显示的时间范围,是一个向量,长度跟s的列数相同; p表示功率谱密度,对于实信号,p是各段PSD的单边周期估计;对于复信号,当指定F频率向量时,P为双边PSD;如何计算...在这里插入图片描述   直接调用spectrogram(sig),可得如下结果,图中默认横轴是频率,纵轴是时间 ?...在这里插入图片描述 stft   这个函数在Matlab的解释并不是很多,example也只写了两个,但用法比较简单: window = 2048; noverlap = window/2; nfft

    5.7K20

    浅谈小波分析

    小波的发展历史与驱动 傅里叶变换 FT(傅里叶变换),通过信号分解成正余弦函数(把三角函数当做函数空间的基),时域信号转化为频域信号。...短时傅里叶变换 STFT(短时傅里叶变换)添加时域信息的方法是设置窗格,认为窗格内的信号是平稳信号,对窗格内的信号分段进行FT分析。优点是可以获得频域信息的同时可以获得时域信息。...STFT的方法及效果如下图: ? ? STFT的窗格问题如下: ? ? ? ? ? 由上面的图可以看到,窄窗口时间分辨率高、频率分辨率低;宽窗口时间分辨率低,频率分辨率高。...可是STFT的窗口是固定的,因此需要寻求别的方法。 小波变换 WT(小波变换),傅里叶变换的基给换了—— 无限长的三角函数基换成了有限长的会衰减的小波基,这样不仅可以获取频率,还可以定位到时间。...所以小波分析或者说小波变换要做的就是原始信号表示为一组小波基的线性组合,然后通过忽略其中不重要的部分达到数据压缩或者说降维的目的。

    2.3K90

    机器学习中的音频特征:理解Mel频谱图

    傅立叶变换是一个数学公式,它使我们可以信号分解为单个频率频率幅度。换句话说,它将信号从时域转换到频域。结果称为频谱。...import numpy as npn_fft = 2048 ft = np.abs(librosa.stft(y[:n_fft], hop_length = n_fft+1))plt.plot(ft...您可以频谱图视为一堆相互堆叠的FFT。当信号在不同频率下随时间变化时,这是一种直观地表示信号响度或幅度的方法。计算频谱图时,还有一些其他细节。...spec = np.abs(librosa.stft(y, hop_length=512)) spec = librosa.amplitude_to_db(spec, ref=np.max)librosa.display.specshow...我们y轴(频率)转换为对数刻度,颜色尺寸(幅度)转换为分贝,以形成频谱图。 我们y轴(频率)映射到mel刻度上以形成mel频谱图。 听起来很简单,对吧?

    5.3K21

    厉害了!天问一号的背后,竟然还有这项通信技术的默默助力!

    阿波罗登月计划,一度这种“疯狂”推向了高潮。 时至今日,人类关注焦点放在了火星上。作为太阳系中与地球最相似且距离较近的行星,火星已然成为太空旅行下一站的首选目标。 ?...“火星救援”等太空电影的热,加上埃隆马斯克大胆超前的“火星移民计划”,让人们对火星充满了无限向往。 然而,即便是这颗“距离较近”的火星,想要来一次“亲密接触”也并不容易。...无线电测距,是通过测控站向深空探测器发射无线电波,测量反射回来的信号,从而测定距离。...无线电测速,则和常见的高速公路雷达测速原理类似,主要基于多普勒频移原理,分别测量测控站发射的无线电波和深空探测器反射回来的无线电波发射频率变化,以此测算深空探测器相对于测控站的速度。 ?...在数字化浪潮下,F5G全光固定网络,和5G移动网络一起,拓宽联接的边界,为百千业的数字化转型赋能,为经济发展和社会进步打下坚实的基础。 —— The End ——

    51920

    应用深度学习使用 Tensorflow 对音频进行分类

    在本文中,你学习如何处理一个简单的音频分类问题。你学习到一些常用的、有效的方法,以及Tensorflow代码来实现。...声谱图 声谱图是波形信号的图像表示,它显示了其随时间变化的频率强度范围,它在想评估信号随时间变化的频率分布时非常有用。下图是上文中波形图像的声谱图表示。 ?...x 轴是采样时间,y 轴是频率 语音命令用例 为了使本教程更简单,我们将使用“Speech Commands语音命令”数据集,该数据集有一秒钟的音频片段,带有 "下"、"走"、"左"、"不"、"右"...下一步是波形文件转换为声谱图,幸运的是Tensorflow有一个函数可以做到这一点, tf.signal.stft应用短时Fourier变换(STFT)音频转换为时频域,然后我们应用 tf.abs...注意,tf.signal.stft函数有一些参数,如frame_length 和frame_step,它们会影响生成的声谱图,我不会详细介绍如何调整它们,但你可以参考这个视频来了解更多。

    1.5K50

    歌声合成方法和工具总结1

    zero_crossings(y[, threshold, …]):找到0交叉点 tone(frequency[, sr, length, duration, phi]):返回一个纯音信号 3.2 光谱表示 stft...(y[, n_fft, hop_length, win_length, …]):短时傅里叶变换 istft(stft_matrix[, hop_length, win_length, …]):反傅里叶变换...hz_to_midi(frequencies):根据频率得到midi的音符数 midi_to_hz(notes):midi的音符得到频率 midi_to_note(midi[, octave, cents...]):midi数字转化为音符符号 note_to_midi(note[, round_midi]):音符符号转化为midi数字格式 hz_to_mel(frequencies[, htk]):频率转化为梅尔谱...hz_to_octs(frequencies[, A440]):频率转化为八度音符 mel_to_hz(mels[, htk]):梅尔谱到频率转化 octs_to_hz(octs[, A440]):八度音符到频率转化

    1.1K10

    基于 OpenHarmony 音符检测实现原理

    图 1 音符检测包络图包含有用的频率突变的包络线是音符检测的核心所在。傅里叶变换能够得到全部信号采样的频谱图,即每个频率的能量贡献,如图 2 所示。...但是每个时刻频谱图却得不到,于是全部采样分割成若干固定长度的窗口,每个窗口应用傅里叶变化,从而得到这一窗口的频率分布,水平轴为时间,纵轴为频率,颜色代表能量大小如图 3 所示。...图 2 整体频率分布图图 3 时频图每种乐器在音符产生时,前后时间片段的频率将会发生明显变化,如图 4 所示。于是时频图相邻列做差分,明显看到变化的频率。...一个时刻变化的频率有多个,如何取舍,有三种方法,平均数、中位数和联合,目前常用到的是中位数和平均数。至此,将得到任意时刻发生明显频率变化的单一能量,如图 1 蓝色线条所示。...三、音符检测的程序流程3.1 程序实现音符检测功能核心就是频谱图和梅尔滤波器,频谱图的核心就是短时傅里叶变换,C++ 代码片段如下,void STFT::stft(short*in,int length

    11910

    音频知识(二)--MFCCs

    因为经过了stft变换,记录的短时窗口的不同频率的振幅,y轴(频率)转换为对数刻度,颜色尺寸(幅度)转换为分贝,形成频谱图。...同态处理是一种设法非线性问题转化为线性问题来进行处理的方法,它能将两个通过乘法或卷积合成的信号分开。 语音信号x(n)就可以看作是声门激励信号x1(n)和声道冲激响应x2(n)的卷积。...频谱倒谱分析就是同态处理算法,目的就是原始信号中很难分离的声门激励信号和声道冲击信号分离开,得到包络和频谱的细节更好的做后续的分析。...这里称为短时傅立叶变换(STFT),本文就不做更多介绍。目的就是信号从时域转换倒频域。...功率谱 对语音信号的频谱取模平方,得到语音信号的谱线能量 提取mel刻度 计算Mel滤波器组,功率谱通过一组Mel刻度(通常取40个滤波器,nfilt=40)的三角滤波器(triangular filters

    4.2K91

    重磅!信号分析新方法fCWT处理速度提高100倍,可应用于脑机接口,Nature子刊

    相比之下,CWT使用耗时且近乎连续的时间和频率尺度离散化来提高分辨率。 使用 fCWT 和6种最先进的时频方法进行基准测试 脑信号 研究人员表示,新的计算方法可以用于各种应用。...b,在 30 秒的休息和 30 秒的心算期间记录的脑电图的Full fCWT 和 CWT、3.0%CWT、STFT 和 DWT。...STFT使用500 ms的Blackman窗口和400 ms的重叠,DWT使用11级的15阶Daubechie小波分解。光谱被归一化为[0,1],除了少数光谱被放大以增强可见性。...d、 Full fCWT和CWT、3.0%CWT、STFT和DWT的RAR(方程式(1))与具有1-kHz EEG信号的电极数量的关系。...经典计算机科学 研究人员基础数学与硬件和软件的最新见解相结合,较慢的信号处理技术提高了100倍。“这实际上是经典计算机科学的一个完美例子,”Van den Broek 说。

    53320

    手机侧信道窃听攻击

    然后截止频率以下的所有频率分量的系数设置为零,并使用反STFT信号转换回时域。...然后,用汉明窗口对每个片段进行窗口化,并通过STFT计算其频谱,STFT为每个片段生成一系列复数系数。现在,沿每个轴的信号被转换成STFT矩阵,该矩阵记录了每个时间和频率的幅度和相位。...每个迭代包含两个步骤:第一步是通过频谱图修改当前信号估计的STFT;第二步是通过修改后的STFT来更新当前的信号估计。第二步是通过修改后的STFT更新当前信号估计。接下来详细说明两个步骤。...为了进行比较,在第一显示原始语音信号。第二显示没有高于1500Hz频率分量的原始语音信号,这实际上是尝试重构的真(目标)音频信号。...重构信号和截止信号之间的剩余差异主要是由于GL算法引起的误差,因为如果简单地截止语音信号的相位应用到由GL重构的幅度(频谱图)上,在重构网络中,几乎可以恢复与截断音频信号相同的信号,如第五所示。

    59031
    领券