❝频谱图是Qt自绘系列的第9篇。1. 画音频数据的波形图。2. 以柱状图显示频谱数据。3. 具有动画效果。❞ 📷 实现概要 1. 音频波形图截取每个16位音频数据绘制而成。 2. 频谱图数据处理是使用FFT(快速傅里叶变换)实现。 3. 涉及到Qt动画类的知识。 系列相关： 1. Qt自绘系列-一堆甜甜圈 📷 2. Qt自绘系列-透明时钟 📷 3. Qt自绘系列-画个锤子 📷 4. Qt自绘系列-简易绘图板 📷 5. Qt自绘系列-聊天气泡框 📷 6. Qt自绘系列-画心 📷 7. Qt自绘
数字信号处理课设，我们使用MATLAB对语音信号进行了一系列处理，并将其所有功能集中于下图界面中：
信号处理中常需要分析时域统计量、频率成分，但不平稳信号的时域波形往往复杂、无序，且傅里叶变换得到的频率成分是该时间段内的平均频率，无法分析频率随时间变化的情况。随后，短时傅里叶变换（STFT）、小波变换（WT）、希尔伯特变换（HHT）等时频分析方法相继而出。 其中，STFT受时间窗口的影响、WT则需要自己选择小波、HHT在变换时需要预先将信号分解为平稳信号。由于网上只有CWT小波时频图的python代码，笔者自编了不同分解算法+Hilbert时频图的代码与其比较。
最近看了一下钟文泽的 Macbook Pro 测评视频（唉，最近又想买电子产品了），他在测评音响的时候，点播了一首蔡琴的《渡口》。
使用说明：将下列代码幅值然后以m文件保存，文件名要与函数名相同，这里函数名：lowp。
“在振动噪音的测试分析过程中，获得准确的转速信息是频谱分析的前提，但这不是必须的。本文主要介绍旋转机械频谱分析的一些基本概念，然后顺带利用这些特性来反算转速”
作者：Heinrich 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/19763231 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
“前一篇文章介绍了半正弦冲击的对比，本篇将介绍其他试验规范之间的对比：正弦扫频，宽频随机，正弦叠加随机”
大家都知道，信号分为两种，确定信号和不确定信号。在确定信号中，有两个非常重要的类别，时域分析和频域分析。而将两者充分结合的，就是我们今天要讲的傅里叶变换。
语音识别是当前人工智能的比较热门的方向，技术也比较成熟，各大公司也相继推出了各自的语音助手机器人，如百度的小度机器人、阿里的天猫精灵等。语音识别算法当前主要是由RNN、LSTM、DNN-HMM等机器学习和深度学习技术做支撑。但训练这些模型的第一步就是将音频文件数据化，提取当中的语音特征。
Python科学计算——Numpy Numpy(Numerical Python extensions)是一个第三方的Python包，用于科学计算。这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库。经过了长时间的发展，基本上成了绝大部分Python科学计算的基础包，当然也包括所有提供Python接口的深度学习框架。 基本类型（array） array，也就是数组，是numpy中最基础的数据结构，最关键的属性是维度和元素类型，在numpy中，可以非常方便地创建各种不同类型的多维数组，并且执行一些基本
图1：左边的傅里叶基(DFT矩阵)，其中每列或每行是基向量，重新整合成28×28(如右边所示)，即右边显示20个基向量。傅里叶基利用计算频谱卷积进行信号处理。如图所示，本文采用的正是拉普拉斯基方法。
文章目录 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python import torch import torchaudio import matplotlib.pyplot as plt '''1.读数据''' filename = "爱江山更爱美人.wav" waveform, sample_rate = torchaudio.load(filename) print("Shape of waveform: {}".format(waveform.size())) pri
我保证这篇文章和你以前看过的所有文章都不同，这是 2012 年还在果壳的时候写的，但是当时没有来得及写完就出国了……于是拖了两年，嗯，我是拖延症患者……
计算机音频领域，有近百年的历史，论起这个行业的翘首，DAW(数字音频工作站)当之无愧，集行业各种顶尖技术和人才，产生出工业级标准如Pro Tools，各方一霸如Cubase, Logic, FL Studio ......
链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6806637.html
图 (a): (从左到右) (1) 原始图片 (2) 使用高斯低通滤波器 (3) 使用高斯高通滤波器. 本文中的原始图像来自OpenCV Github示例。
Librosa是一个用于音频、音乐分析、处理的python工具包，一些常见的时频处理、特征提取、绘制声音图形等功能应有尽有，功能十分强大
原文Basic Sound Processing with Python描述了怎样在Python中通过pylab接口对声音进行基本的处理。
audioFlux是一个Python和C实现的库，提供音频领域系统、全面、多维度的特征提取与组合，结合各种深度学习网络模型，进行音频领域的业务研发，下面从时频变换、频谱重排、倒谱系数、解卷积、谱特征、音乐信息检索六个方面简单阐述其相关功能。
Librosa是一个用于音频、音乐分析、处理的python工具包，一些常见的时频处理、特征提取、绘制声音图形等功能应有尽有，功能十分强大。本文主要介绍librosa的安装与使用方法。
文章来自：http://www.elecfans.com/engineer/blog/20140527344277.html
如果你像我一样，试着理解mel的光谱图并不是一件容易的事。你读了一篇文章，却被引出了另一篇，又一篇，又一篇，没完没了。我希望这篇简短的文章能澄清一些困惑，并从头解释mel的光谱图。
最近网易云音乐出了一个叫鲸云音效东西，效果怎么样不是很清楚，但是播放界面还带了动效，这个就比较炫酷了，感觉比较有意思，所以也想自己做一个，其中一个我觉得比较好看的效果如下（动图的来源也比较有意思，后面会讲）
在进行频谱分析时，发现MATLAB和python读取wav文件的波形不一致，导致不能得出正确结果，为了验证MATLAB和python哪部分有问题，于是有了这篇博客。
torchaudio 的目标是将PyTorch应用到音频领域。通过支持 PyTorch，torchaudio 遵循相同的理念，即提供强大的 GPU 加速，通过 autograd 系统专注于可训练的特征，并具有一致的风格（张量名称和维度名称）。因此，它主要是一个机器学习库，而不是一个通用的信号处理库。PyTorch 的好处可以在 torchaudio 中看到，因为所有计算都通过 PyTorch 操作进行，这使得它易于使用并且感觉像是一个自然的扩展。
作 者：韩 昊 知 乎：Heinrich 微 博：@花生油工人 知乎专栏：与时间无关的故事 本文已获得作者授权 谨以此文献给大连海事大学的吴楠老师，柳晓鸣老师，王新年老师以及张晶泊老师。 转载的同学请保留上面这句话，谢谢。如果还能保留文章来源就更感激不尽了。 ——更新于2014.6.6，想直接看更新的同学可以直接跳到第四章—— 这篇文章的核心思想就是：我保证这篇文章和你以前看过的所有文章都不同，这是 2012 年还在果壳的时候写的，但是当时没有来得及写完就出国了……于是拖了两年，嗯，我是拖延症患者……
傅里叶分析不仅仅是一个数学工具，更是一种可以彻底颠覆一个人以前世界观的思维模式。但不幸的是，傅里叶分析的公式看起来太复杂了，所以很多大一新生上来就懵圈并从此对它深恶痛绝。老实说，这么有意思的东西居然成了大学里的杀手课程，不得不归咎于编教材的人实在是太严肃了。（您把教材写得好玩一点会死吗？会死吗？）所以我一直想写一个有意思的文章来解释傅里叶分析，有可能的话高中生都能看懂的那种。所以，不管读到这里的您从事何种工作，我保证您都能看懂，并且一定将体会到通过傅里叶分析看到世界另一个样子时的快感。至于对于已经有一定基础的朋友，也希望不要看到会的地方就急忙往后翻，仔细读一定会有新的发现。
近期想要做个上位机显示SDR设备的信号频谱，频谱瀑布图展示最为直观，经过多方评估比较最后选择了QCustomsplot图形库，相比于其他选择比如修改RGB像素刷新图片来说这种方式要简单的多，先做了个demo出来试试效果，话不多说先上动图。
从我们出生，我们看到的世界都以时间贯穿，股票的走势、人的身高、汽车的轨迹都会随着时间发生改变。这种以时间作为参照来观察动态世界的方法我们称其为时域分析。而我们也想当然的认为，世间万物都在随着时间不停的改变，并且永远不会静止下来。但如果我告诉你，用另一种方法来观察世界的话，你会发现世界是永恒不变的，你会不会觉得我疯了？我没有疯，这个静止的世界就叫做频域。
python编程语言无疑是人工智能最重要的语言之一，但是其中语音识别是当前人工智能比较热门的方向，百度的小度机器人、阿里的天猫精灵等其他各大公司都推出了各自的语音助手机器人，其识别算法主要是由RNN、LSTM、DNN-HMM等机器学习和深度学习技术做支撑。但训练这些模型的第一步就是将音频文件数据化，提取当中的语音特征。
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第27章 FFT的示波器应用 特别声明：本章节内容整理自
要让读者在不看任何数学公式的情况下理解傅里叶分析。 原文地址：(https://zhuanlan.zhihu.com/p/19763358) 傅里叶分析之掐死教程（完整版）更新于2014.06.06
识别我们周围环境中的声音是我们人类每天很轻松就能做到的事情，但是对于计算机相当困难。如果计算机可以准确识别声音，它将会在机器人,安全和许多其他领域得到广泛应用。 最近有许多与计算机视觉有关的发展，通过深入学习和建立大型数据集如 ImageNet 来训练深入学习模型。 然而，听觉感知领域还没有完全赶上计算机视觉。谷歌三月份发布了AudioSet，这是一种大型的带注释的声音数据集。希望我们能看到声音分类和类似领域的主要改进。 在这篇文章中，我们将会研究如何利用图像分类方面的最新进展来改善声音分类。 在城
目前深度学习模型能处理许多不同类型的问题，对于一些教程或框架用图像分类举例是一种流行的做法，常常作为类似“hello, world” 那样的引例。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，其中有一个仅用四行代码就可训练精准模型的例子。随着v1版的发布，该版本中带有一个data_block的API，它允许用户灵活地简化数据加载过程。今年夏天我参加了Kaggle举办的Freesound General-Purpose Audio Tagging 竞赛，后来我决定调整其中一些代码，利用fastai的便利做音频分类。本文将简要介绍如何用Python处理音频文件，然后给出创建频谱图像(spectrogram images)的一些背景知识，示范一下如何在事先不生成图像的情况下使用预训练图像模型。
2018 年 9 月，苹果最终以 4 亿美金完成对 Shazam 公司的收购，让不少人为之振奋，在当时对外公布的一份声明中可以看到，自Shazam应用登陆App Store以来，是其最受欢迎的iOS应用之一。
声学概念 声音是靠波来传播的，区别任何的声音需要依据三个来区分：响度、音高和音色 响度 音高:声音具有确定的音高，声音就可以使空气以笃定的方式运行。低音就是频率低。 一个乐音频率是另外一个乐音的频率的2倍，我就就称为比它高八度，声音的震动频率=音源的振动频率=鼓膜的震动频率。耳朵最低频率：16~20周/秒，最高20000周/秒 改变音源的质量也可以改变频率 音色 傅里叶分析：把多种波看成由很多纯音组成的波的方法 音高是由基频决定的。 谐波：附加的纯音是谐波。 频谱：描述各种波的振幅的大小
Python有个很强大的处理音频的库pyqudio， 使用pyaudio库可以进行录音，播放，生成wav文件等等。更多介绍可以查阅官方文档。
并且做了试验，如果认真看过的话，就会明白，周期性的信号是窄带频谱，特定的频率的幅值会很高，这对认证测试来说非常的不利。而一般时钟信号都是周期信号，这在电路中是少不了的。有没有什么办法，改造下时钟的频谱，同时又不影响功能呢？
显着性是图像的突出部分，我们的大脑会特别关注这个部分。上图突出了我们在看到一个场景或图像时会注意到的部分。例如，大家有没有曾经在看广告的时候被一些特别的内容吸引，为此我们还特意停下来多看了一会儿？这就是广告的显着性，即使让我们可以一眼看到广告，也会被他吸引。
突变频谱呢，就是对含有SNV的VCF格式的文件进行一个统计。 全基因组SNP突变可以分成6类（C>A, C>G, C>T, A>C, A>G, A>T）。肯定会有人问为什么是六类？ 以A:T>C:G为例，此种类型SNP突变包括A>C和T>G。由于测序数据既可比对到参考基因组的正链，也可比对到参考基因组的负链，当T>C类型突变出现在参考基因组正链上，A>G类型突变即在参考基因组负链的相同位置，所以将T>C和A>G划分成一类,换句话说我们只考虑正链的突变形式，参考碱基只允许有C或者T，因为它们等价于G或者A。
Scipy 的信号处理模块提供了丰富的工具，用于处理和分析信号数据。在本篇博客中，我们将深入介绍 Scipy 中的信号处理功能，并通过实例演示如何应用这些工具。
在语音情感识别中，我首先考虑的是语音的数据预处理，按照声音分类的做法，本人一开始使用的是声谱图和梅尔频谱。声谱图和梅尔频谱这两种数据预处理在声音分类中有着非常好的效果，具体的预处理方式如下，但是效果不佳，所以改成本项目使用的预处理方式，这个种预处理方式是使用多种处理方式合并在一起的。
机器之心报道 编辑：陈萍、杜伟 一种模型统一多种模态实现了。 给定一句话，然后让你想象这句话在现实场景中的样子，对于人类来说这项任务过于简单，比如「一辆进站的火车」，人类可以进行天马行空的想象火车进站时的样子，但对模型来说，这可不是一件容易的事，涉及模态的转换，模型需要理解这句话的含义，然后根据这句话生成应景的视频、音频，难度还是相当大的。 现在，来自北卡罗来纳大学教堂山分校、微软的研究者提出的可组合扩散（Composable Diffusion，简称 CoDi）模型很好的解决了这个问题。比如，前面提到的
Librosa是一个 Python 模块，用于分析一般的音频信号，是一个非常强大的python语音信号处理的第三方库，根据网络资料以及官方教程，本文主要总结了一些重要且常用的功能。
今天，计算机视觉领域的深度学习已经解决了大量关于图像识别、目标检测和图像分割等方面的问题。在这些领域中，深度神经网络表现出了极其优异的性能。
按照题目要求，首先应利用计算机生成一个由多个频率叠加而成的信号。之后在不通风抽样频率之下对信号进行采样。编写FFT程序对信号进行DFT变换，应能观察出在满足和不满足奈奎斯特采样定理的情况下信号频谱分别处于不混叠和混叠状态。然后需要对信号进行恢复以观察满足或不满足奈奎斯特采样定理的情况下，频域的频谱混叠对时域恢复信号的影响。在频谱混叠时，观察其时域信号的失真。
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