numpy - ifft(fft(audio)) 只是噪音

Question

我是否只是嵌套它们( iff(fft(audio)) )或逐个窗口尝试( window 音频，执行 fft ，执行 ifft ，然后反转窗口，用 eps 替换零，然后合并样本回来(尝试 abs 在管道中到处都是))我只听到噪音。

我知道 ifft仅与 fft 相反使用无限精度算术、无限多样本等(对吗？)我正在使用 64 位浮点和 44kHZ 采样率。但是，我希望至少能够听到原始音频。

我的错误是实际的还是理论上的？我可以给代码，如果它是一个错误。

Answer 1

基于 JoeKington 的评论，我下载了 this file ，并尝试了以下

>>> import scipy.io.wavfile
>>> rate, data = scipy.io.wavfile.read('wahoo.wav')
>>> data
array([134, 134, 134, ..., 124, 124, 124], dtype=uint8)
>>> data_bis = np.fft.ifft(np.fft.fft(data))
>>> data_bis
array([ 134. +6.68519934e-14j,  134. -4.57982480e-14j,
        134. -1.78967708e-14j, ...,  124. -2.09835513e-14j,
        124. -1.61750469e-14j,  124. -2.14867343e-14j])
>>> data_bis = data_bis.astype('uint8')
C:\Users\Jaime y Eva\Desktop\stack_exchange.py:1: ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part
  # -*- coding: utf-8 -*-
>>> data_bis
array([134, 133, 133, ..., 123, 123, 123], dtype=uint8)
>>> scipy.io.wavfile.write('wahoo_bis.wav', rate, data_bis)

生成的文件与原始文件完全相同。

因此，将返回的复数值转换为实数只是问题的一半(并且您可能希望使用 np.abs 而不是 data.real ，正如上面的代码隐式所做的那样)，然后您还需要将浮点数重新转换为 uint s 的适当位深度。