博文来源：https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/fft.html?searchHighlight=fft&s_tid=doc_srchtitle 1 .傅里叶变换过程，经过傅里叶变化得到了，频率w，振幅a0，相位角φ； 2. 傅里叶变换 主要应用领域： 声音， 图像处理；&n
转载
2023-07-31 20:44:31
23阅读
# Java对音频信号进行傅里叶变换
## 引言
傅里叶变换是一种重要的数学工具，用于将信号在时域和频域之间进行转换。在音频处理领域，傅里叶变换可以帮助我们分析音频信号的频谱特性，提取音频的频率信息，以及进行音频合成和音频滤波等操作。在本文中，我们将介绍如何使用Java对音频信号进行傅里叶变换，并提供相应的代码示例。
## 傅里叶变换原理
傅里叶变换是将一个信号在时域上表示的函数转换为在频
原创
2023-08-22 10:00:18
515阅读
基于MATLAB的LPC分析_语音信号处理实验报告.doc南京信息工程大学 实验(实习)报告实验(实习)名称 基于 MATLAB 的 LPC 分析 实验(实习)日期 2013.5.2 得分 _指导教师 院电子与信息工程专业电子信息工程年级 班次 姓名 学号 一、实验目的线性预测分析是最有效的语音分析技术之一，在语音编码、语音合成、语音识别和说话人识别等语音处理领域中得到了广泛的应用。语音线性预测的
转载
2024-04-17 07:45:50
44阅读
目录一、课题的任务二、内容、步骤和要求（1）语音信号的采集（2）语音信号的分析（3）语音信号的滤波（4）App的设计1）相关组件的使用2）App内添加自己的全局变量3）报错及提示功能报错及提示功能代码示例4）退出功能退出功能实例一、课题的任务二、内容、步骤和要求（1）语音信号的采集（2）语音信号的分析（3）语音信号的滤波（4）App的设计1）相关组件的使用直接从组件库中拖出你想要的组件到设计视图中
转载
2023-11-29 00:49:54
96阅读
一个简单的傅里叶变换>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> x=np.linspace(0,2*np.pi,50)
>>> x
array([ 0. , 0.12822827, 0.25645654, 0.38468481
转载
2023-12-24 20:09:20
132阅读
本篇尝试使用Python对音频文件进行频谱分析。在语音识别领域对音频文件进行频谱分析是一项基本的数据处理过程，同时也为后续的特征分析准备数据。 直接上Python代码：import wave
import pyaudio
import numpy
import pylab
#打开WAV文档，文件路径根据需要做修改
wf = wave.open("D:\\Python\\wavs\\Do-pia
转载
2023-07-08 23:48:57
436阅读
程序设计六：音频的反FFT一：需求分析 FFT变换是将信号从时域转换到频域，这样在时域复杂的信号转换到频域看起来就方便容易了很多。但有时候也需要将频域信号转换到时域，所以这时运用到IFFT变换。逆向快速傅里叶变换(IFFT)的计算原理是将频域（注意频域是复数）数据进行取共轭复数（虚部取反），然后再进行FFT变换，这样便将频域信号转换到时域。因为FFT变换的结果是复数，所以从频域进行FFT变换过来的
FFT在通信领域有着很重要的地位，因为它运算快，易于硬件实现，例如OFDM符号的生成就可以直接利用FFT，今天我们就分析一下FFT的原理。一、DFT复杂度 我们知道FFT是一种DFT的高效算法，称为快速傅立叶变换（fast Fourier transform）。那么为什么要有这种高效算法呢？就先从DFT说起。下面是DFT的公式： 式中 既然FFT是为了减小DFT的运算复杂度，那么咱们先分析DFT的
转载
2023-11-10 18:48:24
54阅读
# Android音频信号加密的科普
在现代数字通信中，音频信号的保护与安全性变得越来越重要。尤其是在 Android 平台上，音频信号加密不仅可以确保用户隐私，还可以防止内容被未经授权的第三方获取。本文将介绍 Android 音频信号加密的基本概念和实现流程，并附上相应的代码示例和状态图、流程图。
## 音频信号加密的必要性
音频信号加密是在音频数据传输过程中，将数据转换为只能通过特定方式
# 时域音频信号与Java编程
在数字信号处理领域，音频信号的表示和处理往往是最重要的课题之一。音频信号可以被建模成时域信号。本文将介绍如何在Java中处理时域音频信号，并提供相关代码示例，以及一些可能的应用场景。
## 什么是时域音频信号？
时域信号是指随着时间变化而变化的信号。在音频信号的情况下，它表示声音的振幅随时间的变化。简单来说，时域波形图展示了声音信号的强弱变化。
### 时域
傅氏变换分析是信号分析中很重要的方法，借助matlab可以很方便的对各类信号进行傅氏频域分析。本文介绍了集中离散的傅氏变换以及matlab实现方法。 1.离散序列的傅里叶变换DTFT(Discrete Time Fourier Transform) 代码： 1 N=8; %原离散信号有8点
2 n=[0:1:N-1]
转载
2024-05-17 12:16:58
134阅读
# Python采集音频信号实现教程
## 引言
在本教程中，我将教你如何使用Python来采集音频信号。无论你是一个刚入行的小白，还是一个有经验的开发者，我相信这篇教程都能帮助到你。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个流程的步骤。下面是一个展示了采集音频信号的流程图。
```mermaid
flowchart TD
A(设置音频输入设备)
B(设置采样率和采样位数)
原创
2023-10-27 05:53:11
271阅读
使用Keras实现的WaveNet：新一代语音生成模型去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目介绍WaveNet是深度学习领域的一个创新性成果，它是一个基于卷积神经网络（CNN）的自回归模型，特别适用于生成高质量的声音信号。这个开源项目提供了一个用Python和Keras实现的WaveNet模型，旨在帮助研究人员和开发者轻松地在自己的项目中利用这一先进技术。项目技术分析
语音识别 ---------- Automatic Speech Recognition,(ASR)一、音频编解码过程连续的模拟信号（人的声音或一切声音/声波）------>01bit的数字信号（PCM、mp3、WAV等音频文件或CD） ----->非连续的数字音频，该过程需要经过采样、量化、编码、解码；1.1采样：采样就是从一个时间上
屏蔽RJ45模块的端接工艺（四）
丝网总屏蔽+铝箔线对屏蔽（S/FTP）的端接工艺
所用材料：
屏蔽模块端接材料清单
屏蔽模块端接所需要的工具如下：
屏蔽模块端接工具清单
基于傅里叶变换的频域滤波为音频去除噪声不正确的地方欢迎指出。功能：基于傅里叶变换处理语音音频，将data文件夹下noised.wav音频文件里的噪声去除。音频文件时长5s。环境：numpy和scipy，matplotlib。傅里叶变换什么是傅里叶变换？法国科学家傅里叶提出，任何一条周期曲线，无论多么跳跃或不规则，都能表示成一组光滑正弦曲线叠加之和。傅里叶变换即是把一条不规则的曲线拆解成一组光滑正弦
转载
2024-08-03 19:43:51
383阅读
音频信号(Audio Signal)，泛指由人耳听到的各种声音之信号。基本特征：音量（Volume）：声音的大小称为音量，又称为力度，强度（intensity）或是能量（Energy）。音量越大，代表音频信号的波形振幅越大。音高（Pitch）：声音的基本频率（基频，Fundamental Frequency）。音色（Timber）：音频信号波形在每个周期内的变化，形成此声音的特质音色（主要是频谱特
转载
2023-12-26 16:42:48
124阅读
《语音信号处理试验教程》（梁瑞宇等）的代码主要是Matlab实现的，现在Python比较热门，所以把这个项目大部分内容写成了Python实现，大部分是手动写的。使用查看帮助文件：Python语音基础操作–2.1语音录制，播放，读取Python语音基础操作–2.2语音编辑Python语音基础操作–2.3声强与响度Python语音基础操作–2.4语音信号生成Python语音基础操作–3.1语音分帧与加
转载
2024-09-14 13:21:28
129阅读
貌似是很久没有写日志了，前段时间一直很想写关于矩阵特征值在迭代算法中的应用，也自己展望了一下可以从另一个角度来分析Turbo码中的迭代算法。但是，梦想都给人以美好的幻觉，现实逼迫你不得不踏实的做好手头的工作，还是从最基本的最重要的傅立叶正反变换说起。 毕业设计貌似也
为什么需要DFT数字语音信号是离散时间信号，对其进行频域分析可以通过离散时间傅里叶变换（Discrete-time Fourier transform, DTFT）或者离散傅里叶变换（Discrete Fourier transform, DFT）。二者的区别在于，DTFT作用于时域离散的非周期信号，变换到频域后得到的是连续的周期信号；DFT作用于时域离散的周期信号，变换到频域后得到的是离散的周期
