语音信号的时域、频域含义及其表示_语音信号频域表示-程序员宅基地
技术标签： 语音信号处理 python 语谱图 频域 信号处理
1. 时域 & 频域
时域：自变量是时间，即横轴是时间，纵轴是信号的变化（振幅）。
如下图中红色曲线， 描述信号随时间变化情况 （二维空间： Time-Amplitude）
频域：自变量是频率，即横轴是频率，纵轴是该频率信号的幅度（振幅）。
声音信号在频域表现为多个不同频率、振幅信号组成。（给定频率和振幅，可以得到该信号表示，下图中一条蓝色曲线，周期信号）
2. 时域图（波形图） & 频谱图
时域图：表现的是一段音频在一段时间内音量的变化
波形实质上是将各个频率的波形叠加在了一起（波形是由各频率不同幅值和相位的简单正弦波复合叠加得到的。）
频谱图：表现的是一段音频在某一时刻各个频率的音量的高低，表示的是一个静态的时间点上各频率正弦波的幅值大小的分布状况 （各个时刻是一样的，即与时间无关）
直白一点，频谱就是为了找出一个波是由多少波复合而成的
3. 时域 --> 频域
在频域的世界观察，你会发现世界是永恒不变的
语音信号经过傅里叶变化，从时域转换到频域表示，如下图所示
4. 时频谱图（语谱图）
语谱图：先将语音信号作傅里叶变换，然后以横轴为时间，纵轴为频率，用颜色表示幅值即可绘制出语谱图。
在一幅图中表示信号的频率、幅度随时间的变化，故也称“时频图”。
python包绘制语谱图
matplotlib.pyplot.specgram(x, NFFT=None, Fs=None, Fc=None, detrend=None, window=None,
noverlap=None, cmap=None, xextent=None, pad_to=None, sides=None, scale_by_freq=None,
mode=None, scale=None, vmin=None, vmax=None, *, data=None, **kwargs)
参数：
x：信号，一维数组或序列
NFFT：fft，点数，默认256，不用0填充，最好为2的整数次方
Fs：采样率，默认为2
Fc：信号x的中心频率，默认为0，用于移动图像
window：窗函数，长度必须等于NFFT（帧长）。默认为汉宁窗
mode：使用什么样的频谱，默认为PSD谱（功率谱）
noverlap：帧重叠点数，默认128
返回值：
spectrum:频谱矩阵
freqs：频谱图每行对应的频率
ts：频谱图每列对应的时间
fig ：图像
from scipy.io import wavfile
import matplotlib.pyplot as plt
file='E:/MEAD/database/MEAD-W017/audio/angry/0.wav'
sampling_freq, audio = wavfile.read(file) # 读取文件
# 语谱图获取
matrix,freqs,ts,fig=matplotlib.pyplot.specgram(audio[:,1],NFFT=256, Fs=sampling_freq)
plt.xlabel("time")
plt.ylabel("frequency")
plt.show()
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