【スペクトル解析】音声信号処理の基礎知識シリーズその2 | スキルアップAI Journalこんにちは。スキルアップAIの小宮です。本ブログでは、AI を用いた音声・音楽モデルに必要な、音声信号処理の基礎知識について解説します。第2回の今回は、スペクトル解析について解説します。 第1回の内容はこちらです。 1.スペクトル解析 音声データの分析においては、音声波形そのものを分析するということは少なく、通常は周波数成分に分解した状態で分析を行います。フーリエ変換を用いて音声波形を周波数成分に分解したものをスペクトル（Spectrum）と呼び、スペクトルを解析することをスペクトル解析と呼びます。 1-1.フーリエ変換 音声波形を周波数成分に分解する際にはフーリエ変換を用います。コンピュータで扱われる音声信号は離散信号（デジタル信号）であるため、フーリエ変換の中でも離散フーリエ変換を用います。元の音声信号を x 、スペクトルを X とおくと離散フーリエ変換は次のように定式化されます。 x
