FFTとは何か、フーリエ変換との関連と絶対抑えるべき注意点 - HELLO CYBERNETICS
FFT：高速フーリエ変換 FFTとは？ 4つのフーリエ変換の仲間たち フーリエ級数展開 フーリエ逆変換 離散時間フーリエ逆変換 離散フーリエ逆変換 フーリエ変換対の関係 フーリエ変換対とは 一方が周期的ならば、他方は離散的 一方が離散的ならば、他方は周期的 FFTを用いる際に注意すること 離散フーリエ変換 解析する信号は本当に周期的か 長時間計測することで信号を見極め、対処 実用的問題点 周期信号の高周波成分にのみ興味がある場合 周期的信号を周期の区切れで解析 謎の高周波成分 最後に まだ課題はたくさんある フーリエ変換の基礎 ディジタル信号処理に関する参考ページ 私が勉強に使った本 FFT：高速フーリエ変換 FFTとは？ 高速フーリエ変換(Fast Fourier Transform)の略です。 より正確には高速に「離散フーリエ変換」を行うアルゴリズムのことです。 FFTを調べた場合には
librosaで音声解析！その2｜さくっとこーさく
こんにちは！前回に引き続いてlibrosaを使って遊んでみたいと思います。 今回は音声のスペクトログラム化というものを試していきます！音声を視覚的にとらえられるようになることで今までたくさん聞いてきた曲にもあらたな発見があるかも…？ スペクトログラムとは まずスペクトログラムについての説明をしていきたいと思います。 スペクトログラム（英: Spectrogram）とは、複合信号を窓関数に通して、周波数スペクトルを計算した結果を指す。3次元のグラフ（時間、周波数、信号成分の強さ）で表される。 （Wikipediaより引用） なんだかよくわかりませんな…(;’∀’) 実際にどんなものか見てもらうのが早いと思います↓ こちらはバイオリンのスペクトログラムです。（こちらもWikipediaより引用） 縦軸が周波数、横軸が時間、色の線がその時の周波数成分を表しています（明るいほど強い）。普段聴覚のみ
音楽と機械学習 前処理編 MFCC ~ メル周波数ケプストラム係数 - Qiita
最近音楽を機械学習で扱うことに興味があって色々と調べているのですが、せっかくなので備忘録と理解促進を兼ねて記事にしてみます。 機械学習に限らず、音楽をデジタル情報として扱う際には楽譜や調、歌詞など、メタな情報を扱う方法と、オーディオデータそのものを扱う方法とに大別されますが、今回はオーディオデータそのものを扱う方法の一つとして、MFCCについてまとめます。 お急ぎの方向け mp3 を wav にして MFCC して現実的に扱えそうな次元に落とす # ffmpegのインストール $ brew install ffmpeg # ffmpegで mp3 を サンプリングレート 44.1kHz wavに変換 $ ffmpeg -i hoge.mp3 -ar 44100 hoge.wav # 必要なPythonパッケージのインストール $ pip install --upgrade sklearn
窓関数を用いる理由- ロジカルアーツ研究所
FFTを行う際によく窓関数というものが用いられます。しかし何のために使うのかよくわからずに何となく使っている方も多いのではないでしょうか。後学のためにここで少しだけ説明しておきましょう。 まずその前にFFTを行う際の大前提について知っておかなければなりません。フーリエ変換の定義によれば、「あらゆる周期関数は正弦波と余弦波の重ね合わせで表すことができる」ことが知られています。ここで「周期関数」というところに深い意味があるのですが、要するに周期関数とはあるパターンが一定の周期で繰り返される関数のことを言うわけです。逆に言えば、フーリエ変換を行うためには周期関数でなければならないということになります。 しかしコンピュータでFFTを行う場合、無限のサンプルを取るわけにはいきませんから、当然ある限られた範囲のサンプルを取って変換を行うことになります。特にFFTの場合はサンプル数に制約があって、102
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Python/LibROSA でギターのサウンド解析(1/2) - いろいろ