关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭1年前。Improvethisquestion对于我当前的C++/Qt项目，我需要一个库(首选LGPL)，它可以根据信号(基本上是double组)计算频谱图。我已经将Qwt用于GUI部分。有什么建议吗？谢谢。
经过研究和大量的反复试验，我得出了一个观点，我可以构建一个我认为它具有对与错元素的频谱图。1.首先，我将.wav文件读入一个字节数组并仅提取数据部分。2.我将字节数组转换为一个double组，它取左右声道的平均值。我还注意到1个channel的1个样本由2个字节组成。所以，4个字节变成1个double。3.对于2的特定窗口大小，我从here应用FFT并获得频域中的振幅。这是频谱图图像的垂直strip。4.我用相同的窗口大小重复执行此操作并重叠整个数据并获得频谱图。下面是将.wav读入double数组的代码importjava.io.IOException;importjava.nio.
我试图找到表示图像中像素运动的数据vector生成的波形的振荡和频谱频率。数据存储在.txt文件中，如下:75.00000060.00000052.00000061.00000066.00000078.00000086.00000074.00000059.00000047.00000058.00000060.00000081.00000085.00000081.00000070.00000058.00000059.00000056.00000061.00000077.00000088.00000082.00000079.00000075.00000075.00000075.000000
我正在使用苹果提供的示例代码auriotouch绘制频谱图。现在我想比较iOS中的两个频谱图，看看它们是否相同。是否可以使用Accelerate框架比较两个频谱图？如果可能的话，有谁知道如何比较两个频谱图？如果没有，是否有任何其他算法或库可以在iOS中用于比较频谱图？ 最佳答案 您正在寻找的称为互相关。它不直接涉及频谱图，而是基于允许绘制频谱图的相同数学(傅里叶变换)。这里有一个DSP堆栈交换答案:HowdoIimplementcross-correlationtoprovetwoaudiofilesaresimilar?涵盖了实现
已结束。此问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提出有关书籍、工具、软件库等方面的建议的问题。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答它。关闭去年。Improvethisquestion对于我目前在C++/Qt中的项目，我需要一个库(首选LGPL)，它可以从信号(基本上是double组)计算频谱图。我已经将Qwt用于GUI部分。有什么建议吗？谢谢。 最佳答案 把你自己的频谱图放在一起是相当容易的。步骤是:窗口函数(相当简单，例如汉宁)FFT(FFTW为一个不错的选择，但如果许可是问题然后
已结束。此问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提出有关书籍、工具、软件库等方面的建议的问题。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答它。关闭去年。Improvethisquestion对于我目前在C++/Qt中的项目，我需要一个库(首选LGPL)，它可以从信号(基本上是double组)计算频谱图。我已经将Qwt用于GUI部分。有什么建议吗？谢谢。 最佳答案 把你自己的频谱图放在一起是相当容易的。步骤是:窗口函数(相当简单，例如汉宁)FFT(FFTW为一个不错的选择，但如果许可是问题然后
简介语音处理中常常需要用到melspectrogram，比如在语音分类中常常会把把信号signal变成图片spectrogram的形式，然后用分类图片的算法（比如CNN）来分类语音。本文主要介绍什么是melspecgrogram以及如何通过librosa来获取spectrogram和melspectrogram信号signal常说一个信号是多少多少赫兹的，指的是这个信号每秒有多少个取值点。44.1kHZ的声音就是这个声音每秒有44100个取值。读取声音：importlibrosaimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinliney,sr=librosa.
1.语谱图spectrogram在音频、语音信号处理领域，我们需要将信号转换成对应的语谱图(spectrogram)，将语谱图上的数据作为信号的特征。语谱图的横坐标是时间，纵坐标是频率，坐标点值为语音数据能量。由于是采用二维平面表达三维信息，所以能量值的大小是通过颜色来表示的，颜色深，表示该点的语音能量越强。2.语谱图形成过程信号预加重对信号进行分帧加窗，进行STFT，得到每帧信号的频谱图；对频谱图进行旋转加映射；将变换后的多帧频谱进行拼接，形成语谱图；3.语谱图的具体实现步骤3.1预加重因为语音信号的功率谱随频率的增加而减小，导致语音的大部分能量都集中在低频部分，从而导致高频部分的信噪比很低
1.语谱图spectrogram在音频、语音信号处理领域，我们需要将信号转换成对应的语谱图(spectrogram)，将语谱图上的数据作为信号的特征。语谱图的横坐标是时间，纵坐标是频率，坐标点值为语音数据能量。由于是采用二维平面表达三维信息，所以能量值的大小是通过颜色来表示的，颜色深，表示该点的语音能量越强。2.语谱图形成过程信号预加重对信号进行分帧加窗，进行STFT，得到每帧信号的频谱图；对频谱图进行旋转加映射；将变换后的多帧频谱进行拼接，形成语谱图；3.语谱图的具体实现步骤3.1预加重因为语音信号的功率谱随频率的增加而减小，导致语音的大部分能量都集中在低频部分，从而导致高频部分的信噪比很低
理解梅尔谱图(UnderstandingtheMelSpectrogram)文章中的示例音频音频文件信号信号就是某一特定量随时间变化。对于音频来说，这个特定的变化量就是气压。那我们如何去数字化地捕获这些信息呢？我们可以在某个时间段内对气压进行采样。我们采集数据的采样率是可以变化的，但是最常用的是44.1kHz（每秒采集44100个样）。我们采集到的信号叫做波形（waveform），并且它可以通过计算机软件进行解释，修改和分析。importlibrosaimportlibrosa.displayimportmatplotlib.pyplotasplty,sr=librosa.load('Cant
