Ang pagsuri ng mga signal na audio ay kinasasangkutan ng pagsusuri ng kanilang mga madalas na bahagi upang maunawaan ang mga katangian ng tunog. Ang Smart Fourier Transform (FFT) ay isang karaniwang paraan na ginagamit upang i-influred ang time-domain audio data sa frequency domain. Ang prosesong ito ay tumutulong sa pagkilala ng nangingibabaw na frequency, mga huwarang ingay, at iba pang mga tampok na signal.

Proseso ng Pagkalkula ng FFT

Ang algorithm na FFT ay mahusay na nagkokodigo ng Discrete Fourier Transform (DFT) ng isang signal.[kailangan ng sanggunian] Ang audio signal sa isang tiyak na bilis at paglalapat ng mga teknik sa windowing upang mabawasan ang spectral na tulo. Ang resultang spesipikong spesipikong pagpapakita ng amplitubilidad ng iba't ibang mga sangkap ng frequency na naroroon sa audio.

Mga Resulta ng Pagpapaliwanag ng CFT

Ang Interpreting FFT output ay kinasasangkutan ng pagsusuri ng magnitude spectrum upang matukoy ang mga pangunahing katangian. Ang mga tuktok sa espesye ay nagpapahiwatig ng nangingibabaw na frequency, na maaaring tumugma sa notasyong musikal, phonemes ng pagsasalita, o iba pang mga elementong tunog. Ang frequency resolution ay nakasalalay sa haba ng sampol na datos at ang bilang ng mga halimbawa.

Karaniwang Pamamaraan sa Pagsusuri ng Tanda

  • Windowing: Ang pagpahid ng mga bintana tulad ng Hann o Hamming ay nakababawas sa spectral na tulo.
  • Zero-panding: Ang paglawig ng signal na may sero ay nagpapabuti sa depinido ng frequency.
  • [Spectrograms: [1] [ninount] Mga paglalarawan kung gaano kadalas nagbabago ang nilalaman sa paglipas ng panahon.
  • Pagbigkas: Naglalaman ng espesipikong mga frequency band para sa detalyadong pagsusuri.