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音频的典型 FFT 看起来与此非常相似，大部分动作发生在最左侧

http://www.flight404.com/blog/images/fft.jpg

他将它乘以一个部分正弦波以使其达到底部，但文章对这部分并不太具体。它也似乎是对数据集的“足够好”修改，而不是基于某些属性的修改。我知道人类的听觉更适合更高的频率，因此，大多数音乐都会放大低音和衰减高音，这样我们听起来两者的强度相对相等。

我的问题是需要对 FFT 进行哪些修改以补偿此标准衰减？

for(i = 0; i < fft.length; i++){
     fft[i] = fft[i] * Math.log(i + 1); // does, eh, ok but the high
                                        // end is still not really "loud"
                                        // enough
}

编辑 ：：

http://en.wikipedia.org/wiki/Equal-loudness_contour

我偶然发现了这篇文章，我认为这可能是前进的方向，但仍然可能需要抵消 FFT 的某些特性。

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我认为等响度轮廓正是正确的方向。然而，它的形状取决于绝对压力水平。换句话说，我们的听觉灵敏度曲线会随着声压的变化而变化。

如果您没有关于绝对水平的信息，则没有“正确的标准化”。如果这是一个问题，取决于您要对数据做什么。

响度等值线在 ISO 226 中进行了标准化，但此文档不可免费下载。不过，它应该在一个体面的大学图书馆里。这是响度轮廓的另一个来源

于 2009-05-09T17:51:56.230 回答
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首先，您确定要这样做吗？补偿某些事情是有意义的，例如麦克风响应不平坦，但不是人类感知。人们习惯于听到声音具有真实世界中声音的频谱内容，而不是沿着感知等响度曲线。如果您以您建议的方式播放您修改过的声音，那听起来会很奇怪。也许有些人喜欢音乐增强低频，但这是品味问题，而不是心理物理学。

或者您可能出于其他原因进行补偿，例如，考虑到对较低频率的较差灵敏度可能会增强压缩算法。这是这个主意吗？

如果您确实想通过等响度曲线进行归一化，则应注意大多数曲线和方程都是根据声压级 (SPL)。SPL 是波形幅度平方的对数，因此当您使用 FFT 时，使用它们的平方（功率谱）可能是最容易的。（或者，当然，您可以通过其他方式进行补偿，例如，在上面的等式中乘以 sqrt(log(i+1)) - 假设对数是反等响度曲线的近似值。）

于 2009-05-10T00:26:38.450 回答
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所以你想提高高端频率的水平？听起来像具有最小乘数的高通滤波器可能会起作用，这样您就不会过多地衰减低频信号。拿起一本关于过滤器设计的好书，也许可以用这个小程序到处乱逛

于 2009-05-09T05:02:14.833 回答
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在第一个采样器的旧时代，这是在 MOTU Boost 人之前 :) 它不是 FFT，而是简单（我认为首先是 Fairlight 或 Roland）对原始或生成的时域信号进行归一化（如果您正在进行节拍切片） , 回收式); 你不能那样做吗？还是仅在您进行补偿以抵消它之后才进行 FFT？

否则似乎是一个两阶段程序，我个人会按照任务原样离开 FFT。

于 2009-05-09T17:13:18.393 回答