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我想绘制音乐文件的频谱（就像他们在 Audacity 中所做的那样）。因此，我想要 x 轴上的赫兹频率和 y 轴上的幅度（或分贝）。

我一次将歌曲（大约 2000 万个样本）分成 4096 个样本块。这些块将产生 2049 (N/2 + 1) 个复数（正弦和余弦 -> 实部和虚部）。所以现在我有这数千个单独的 2049 阵列，我该如何组合它们？

假设我做了 5000 次 FFT，得到 5000 个 2049 复数数组。我是否将 5000 个数组的所有值相加，然后取组合 2049 个数组的大小？然后我是否使用歌曲采样率 / 2（例如：22050 用于 44100hz 文件）来调整 x 轴？

任何信息将被appriciated

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4 回答 4

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您为此使用什么应用程序？我假设您不是手动执行此操作，所以这是一个 Matlab 示例：

>> fbins = fs/N * (0:(N/2 - 1)); % Where N is the number of fft samples

现在你可以表演了

>> plot(fbins, abs(fftOfSignal(1:N/2)))

被盗

编辑：看看这个http://www.codeproject.com/Articles/9388/How-to-implement-the-FFT-algorithm

于 2012-05-19T10:01:14.663 回答
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我在这方面可能不正确，但据我所知，您有两种方法可以获得整首歌的频谱。

1）对整首歌曲进行一次FFT，这会给你一个非常好的频率分辨率，但实际上效率不高，而且你也不需要这种分辨率。

2）将它分成小块（如你所说的4096个样本块），为每个块获取FFT并平均光谱。您将在频率分辨率上妥协，但使计算更易于管理（并且还减少了频谱的方差）。Wilhelmsen 链接描述了如何在 C++ 中计算 FFT，我认为已经有一些库可以做到这一点，比如 FFTW（但我从来没有设法编译它，公平地说 =））。

要获得幅度谱，请平均每个 bin 的所有块的能量（幅度的平方）。要获得以 dB 为单位的结果，只需 10 * log10 的结果。这当然是假设您对相位谱不感兴趣。我认为这被称为Barlett 方法。

我会做这样的事情：

//  At this point you have the FFT chunks

float sum[N/2+1];

// For each bin
for (int binIndex = 0; binIndex < N/2 + 1; binIndex++)
{
    for (int chunkIndex = 0; chunkIndex < chunkNb; chunkIndex++)
    {
        //  Get the magnitude of the complex number
        float magnitude = FFTChunk[chunkIndex].bins[binIndex].real * FFTChunk[chunkIndex].bins[binIndex].real
            +   FFTChunk[chunkIndex].bins[binIndex].im * FFTChunk[chunkIndex].bins[binIndex].im;

        magnitude = sqrt(magnitude);

        //  Add the energy
        sum[binIndex] += magnitude * magnitude;
    }

    //  Average the energy;
    sum[binIndex] /= chunkNb;
}

//  Then get the values in decibel
for (int binIndex = 0; binIndex < N/2 + 1; binIndex++)
{
    sum[binIndex] = 10 * log10f(sum[binIndex]);
}

希望这能回答你的问题。

编辑：Goz 的帖子将为您提供有关此事的大量信息 =)

于 2012-05-23T09:43:09.650 回答
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哇，我最近写了一篇关于这个的文章。

我什至把它变成了一篇博文，可以在这里找到。

我的解释是倾向于频谱图，但它就像你描述的那样容易渲染图表！

于 2012-05-23T09:47:28.073 回答
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通常，您只需要一个数组，对应于您感兴趣的音乐的时间点。您将计算每个复杂数组元素的大小的对数。将 N/2 结果绘制为 Y 值，并将 X 轴从 0 缩放到 Fs/2（其中 Fs 是采样率）。

于 2012-05-20T01:56:34.433 回答