Howtosignalprocessing
- Qu'est-ce que le spectrogramme STFT?
- Que fait la transformée de Fourier à court terme?
- Comment trouvez-vous la transformée de Fourier à court terme?
- Quelle est la sortie de la transformée de Fourier à court terme?
- STFT et FFT sont-ils identiques?
- Pourquoi utiliserions-nous un spectrogramme STFT pour analyser le discours humain?
Qu'est-ce que le spectrogramme STFT?
S = spectrogramme (x) renvoie la transformée de Fourier à court terme (STFT) du signal d'entrée x . Chaque colonne de S contient une estimation du contenu en fréquence à court terme localisé dans le temps de x . La magnitude au carré de S est connue sous le nom de représentation temporelle du spectrogramme de x [1].
Que fait la transformée de Fourier à court terme?
La transformée de Fourier à court terme (STFT) est utilisée pour analyser comment le contenu en fréquence d'un signal non stationnaire change dans le temps. La magnitude au carré du STFT est connue sous le nom de représentation de la fréquence temporelle du spectrogramme du signal.
Comment trouvez-vous la transformée de Fourier à court terme?
En pratique, la procédure de calcul des STFT est de diviser un signal temporel plus long en segments plus courts de longueur égale, puis de calculer la transformée de Fourier séparément sur chaque segment plus court. Cela révèle le spectre de Fourier sur chaque segment plus court.
Quelle est la sortie de la transformée de Fourier à court terme?
7.2 Transforts de Fourier à court terme (STFT)
STFT fournit les informations de fréquence localisées dans le temps pour les situations dans lesquelles les composants de fréquence d'un signal varient dans le temps, tandis que la transformée de Fourier standard fournit les informations de fréquence en moyenne sur l'intervalle de temps de signal entier.
STFT et FFT sont-ils identiques?
Si vous regardez attentivement, il y a une différence dans le délai sur les graphiques 3D entre STFT et FFT. STFT a des délais plus petits, par conséquent, le spectre de fréquence se déplace plus fluide au fil du temps, il est donc plus précis. Taille du bloc - Définit le nombre d'échantillons de données réels à prélever pour le calcul FFT.
Pourquoi utiliserions-nous un spectrogramme STFT pour analyser le discours humain?
Le STFT est l'un des outils les plus fréquemment utilisés pour l'analyse et le traitement de la parole. Il décrit l'évolution des composants de fréquence au fil du temps. Comme le spectre lui-même, l'un des avantages des STFT est que ses paramètres ont une interprétation physique et intuitive.
