Большинство звуковых сигналов реального мира непериодичны, что означает, что реальные звуковые сигналы обычно не повторяются точно в любой заданный промежуток времени.
Однако математика преобразования Фурье предполагает, что сигнал, преобразуемый Фурье, является периодическим в течение рассматриваемого промежутка времени.
Это несоответствие между предположением Фурье о периодичности и реальным фактом, что аудиосигналы, как правило, непериодичны, приводит к ошибкам в преобразовании.
Эти ошибки называются «спектральной утечкой» и обычно проявляются как неправильное распределение энергии по спектру мощности сигнала.
На графике ниже показан крупный план спектра мощности акустической гитары, играющей на ноте A4. Спектр был рассчитан с помощью БПФ (быстрое преобразование Фурье), но сигнал не обрабатывался в окне до БПФ.
Обратите внимание на распределение энергии над линией -60 дБ и три отдельных пика примерно на 440 Гц, 880 Гц и 1320 Гц. Это конкретное распределение энергии содержит ошибки "спектральной утечки".
Чтобы несколько смягчить ошибки «спектральной утечки», вы можете предварительно умножить сигнал на оконную функцию, разработанную специально для этой цели, например, оконную функцию Ханна.
На графике ниже показана оконная функция Ханна во временной области. Обратите внимание, как хвосты функции плавно переходят к нулю, в то время как центральная часть функции плавно стремится к значению 1.
Теперь применим окно Ханна к аудиоданным гитары, а затем полученный сигнал с помощью БПФ.
На графике ниже показан крупный план спектра мощности того же сигнала (акустическая гитара, играющая ноту A4), но на этот раз сигнал был предварительно умножен оконной функцией Ханна перед БПФ.
Обратите внимание, как значительно изменилось распределение энергии над линией -60 дБ, и как три отдельных пика изменили форму и высоту. Это конкретное распределение спектральной энергии содержит меньше ошибок "спектральной утечки".
Нота А4 акустической гитары, используемая для этого анализа, была отобрана с частотой 44,1 кГц с помощью высококачественного микрофона в студийных условиях, она практически не содержит фонового шума, никаких других инструментов или голосов, а также постобработки.
Использованная литература:
Здесь были выполнены данные реального аудиосигнала, оконная функция Ханна, графики, БПФ и спектральный анализ:
быстрое преобразование Фурье, спектральный анализ, оконная функция Ханна, аудиоданные
person
Babson
schedule
01.03.2013