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ऑडियो संकेतों का विश्लेषण करने में ध्वनि की विशेषताओं को समझने के लिए उनके आवृत्ति घटकों की जांच करना शामिल है। फास्ट फोरियर ट्रांसफॉर्म (FFT) एक सामान्य तरीका है जिसका उपयोग आवृत्ति डोमेन में समय-घरेलू ऑडियो डेटा को परिवर्तित करने के लिए किया जाता है। यह प्रक्रिया प्रमुख आवृत्तियों, शोर पैटर्न और अन्य सिग्नल सुविधाओं की पहचान करने में मदद करती है।
FFT गणना प्रक्रिया
FFT एल्गोरिदम कुशलतापूर्वक एक संकेत के असतत चारी ट्रांसफॉर्म (DFT) को computes. यह एक विशिष्ट दर पर ऑडियो संकेत का नमूना लेने और वर्णक्रमीय रिसाव को कम करने के लिए विंडोिंग तकनीकों को लागू करने की आवश्यकता है। परिणामस्वरूप आवृत्ति स्पेक्ट्रम ऑडियो में मौजूद विभिन्न आवृत्ति घटकों के आयाम को प्रदर्शित करता है।
FFT परिणाम व्याख्या
FFT आउटपुट को व्याख्या करने में प्रमुख विशेषताओं की पहचान करने के लिए परिमाण स्पेक्ट्रम का विश्लेषण करना शामिल है। स्पेक्ट्रम में पीक प्रमुख आवृत्तियों को इंगित करते हैं, जो संगीत नोट्स, भाषण फोनमे या अन्य ध्वनि तत्वों के अनुरूप हो सकते हैं। आवृत्ति संकल्प नमूना डेटा और नमूना दर की लंबाई पर निर्भर करता है।
सिग्नल विश्लेषण के लिए सामान्य तकनीक
- Windowing:हन या हम्मिंग जैसी खिड़कियां लागू करने से वर्णक्रमीय रिसाव कम हो जाता है।
- ]Zero-padding: शून्य के साथ संकेत का विस्तार आवृत्ति संकल्प में सुधार।
- Spectrograms: समय के साथ आवृत्ति सामग्री कैसे बदल जाती है की दृश्य प्रतिनिधित्व।
- Filtering:] विस्तृत विश्लेषण के लिए विशिष्ट आवृत्ति बैंड को अलग करना।