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短時間フーリエ変換を用いたスペクトログラムとPython実行方法の概要 - Qiita
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短時間フーリエ変換を用いたスペクトログラムとPython実行方法の概要 - Qiita
はじめに 音などの波形データから特徴抽出や何らかの前処理の効果を確認するのに、短時間フーリエ変換を... はじめに 音などの波形データから特徴抽出や何らかの前処理の効果を確認するのに、短時間フーリエ変換を活用したスペクトログラム分析が有効な場合があります。scipy.signalなどのライブラリを使えば簡単にはできますが、個人的にわからない点も少なくなかったので、簡単ですがQiitaに書きます。 短時間フーリエ変換についての概要 まず、理論の理解は短時間フーリエ変換の基礎と応用, 日本音響学会誌 72 巻 12 号(2016) , pp.764–769」をメインに参考にさせていただきました。 まず、音声などの多くの音響信号は、複数の正弦波状の成分を含む周波数構造をもち時間と共に変化します。この様子を分解して確認するために、音響信号の時間周波数分析(特徴抽出、音源分析等でも)において、短時間フーリエ分析は古くから用いられた信号処理法の一つとのことです。 ということで、時間と共に変化する非周期信号