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是否有short-time Fourier transform 的通用形式?将相应的逆变换内置到 SciPy 或 NumPy 中?
matplotlib中有pyplot的specgram
函数,调用ax.specgram()
,调用mlab.specgram()
,调用_spectral_helper()
:
#The checks for if y is x are so that we can use the same function to
#implement the core of psd(), csd(), and spectrogram() without doing
#extra calculations. We return the unaveraged Pxy, freqs, and t.
但是
This is a helper function that implements the commonality between the 204 #psd, csd, and spectrogram. It is NOT meant to be used outside of mlab
不过,我不确定这是否可用于进行 STFT 和 ISTFT。还有什么,或者我应该翻译一下these MATLAB functions之类的吗? ?
我知道如何编写自己的临时实现;我只是在寻找功能齐全的东西,它可以处理不同的窗口功能(但具有合理的默认值),与 COLA 窗口完全可逆 (istft(stft(x))==x
) ,经过多人测试,没有一个错误,很好地处理结束和零填充,快速实现真实输入的 RFFT 等。
最佳答案
这是我的 Python 代码,已针对此答案进行了简化:
import scipy, pylab
def stft(x, fs, framesz, hop):
framesamp = int(framesz*fs)
hopsamp = int(hop*fs)
w = scipy.hanning(framesamp)
X = scipy.array([scipy.fft(w*x[i:i+framesamp])
for i in range(0, len(x)-framesamp, hopsamp)])
return X
def istft(X, fs, T, hop):
x = scipy.zeros(T*fs)
framesamp = X.shape[1]
hopsamp = int(hop*fs)
for n,i in enumerate(range(0, len(x)-framesamp, hopsamp)):
x[i:i+framesamp] += scipy.real(scipy.ifft(X[n]))
return x
注意事项:
blkproc
。代替 for
循环,我将命令(例如,fft
)应用于列表理解中信号的每一帧,然后是 scipy.array
将其转换为二维数组。我用它来制作频谱图、色谱图、MFCC-gram 等等。istft
中使用了一种简单的重叠和相加方法。为了重构原始信号,顺序窗口函数的总和必须是常数,最好等于单位 (1.0)。在这种情况下,我选择了 Hann(或 hanning
)窗口和 50% 的重叠,效果很好。见 this discussion了解更多信息。测试:
if __name__ == '__main__':
f0 = 440 # Compute the STFT of a 440 Hz sinusoid
fs = 8000 # sampled at 8 kHz
T = 5 # lasting 5 seconds
framesz = 0.050 # with a frame size of 50 milliseconds
hop = 0.025 # and hop size of 25 milliseconds.
# Create test signal and STFT.
t = scipy.linspace(0, T, T*fs, endpoint=False)
x = scipy.sin(2*scipy.pi*f0*t)
X = stft(x, fs, framesz, hop)
# Plot the magnitude spectrogram.
pylab.figure()
pylab.imshow(scipy.absolute(X.T), origin='lower', aspect='auto',
interpolation='nearest')
pylab.xlabel('Time')
pylab.ylabel('Frequency')
pylab.show()
# Compute the ISTFT.
xhat = istft(X, fs, T, hop)
# Plot the input and output signals over 0.1 seconds.
T1 = int(0.1*fs)
pylab.figure()
pylab.plot(t[:T1], x[:T1], t[:T1], xhat[:T1])
pylab.xlabel('Time (seconds)')
pylab.figure()
pylab.plot(t[-T1:], x[-T1:], t[-T1:], xhat[-T1:])
pylab.xlabel('Time (seconds)')
关于python - Python中的可逆STFT和ISTFT,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/2459295/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!