语音处理中stft的设置是多少

我可以回答这个问题。STFT（短时傅里叶变换）的设置取决于你的应用场景和需要。一般来说，窗口大小和重叠率是需要考虑的两个重要参数。窗口大小决定了你处理的时间段长度，而重叠率则决定了相邻时间段的重叠部分。这两个参数的设置需要根据你的具体需求和实验结果来确定。

相关问题

用MATLAB进行语音信号的STFT仿真。

使用MATLAB进行语音信号的STFT仿真可以按照以下步骤进行：

1. 读取语音信号

使用MATLAB中的`audioread`函数读取需要处理的语音信号，例如：

[x, Fs] = audioread('speech.wav');

其中`x`是读取的语音信号，`Fs`是采样率。

2. 分帧

将语音信号分成若干帧，每帧长度为`N`，相邻两帧之间重叠`M`个样点，可以使用MATLAB中的`buffer`函数实现，例如：

N = 256; % 分帧长度
M = 128; % 帧移
frames = buffer(x, N, M, 'nodelay');

其中`frames`是分帧后的语音信号，每列代表一帧。

3. 加窗

对每帧语音信号加窗，常用的窗函数有汉明窗、汉宁窗等，可以使用MATLAB中的`hamming`函数、`hanning`函数等实现，例如：

win = hamming(N, 'periodic'); % 汉明窗
win_frames = bsxfun(@times, frames, win); % 加窗

其中`win_frames`是加窗后的帧矩阵。

4. STFT变换

对加窗后的每帧语音信号进行FFT变换，可以使用MATLAB中的`fft`函数实现，例如：

spec = fft(win_frames);

其中`spec`是FFT变换后的结果，每列代表一帧的频谱。

5. 显示结果

可以使用MATLAB中的`imagesc`函数或`surf`函数将频谱结果可视化，例如：

imagesc(abs(spec)); % 显示幅度谱

完整代码如下：

[x, Fs] = audioread('speech.wav'); % 读取语音信号
N = 256; % 分帧长度
M = 128; % 帧移
frames = buffer(x, N, M, 'nodelay'); % 分帧
win = hamming(N, 'periodic'); % 汉明窗
win_frames = bsxfun(@times, frames, win); % 加窗
spec = fft(win_frames); % STFT变换
imagesc(abs(spec)); % 显示幅度谱

运行后即可显示语音信号的STFT频谱图像。

python实现 stft_scipy-Python中在语音上的可逆STFT和ISTFT

STFT 和 ISTFT 是信号处理中常用的技术，可以用于将时域信号转换为频域信号，并且可以对信号进行时频分析。在 Python 中，我们可以使用 SciPy 库中的 `stft` 函数来进行 STFT 的计算，使用 `istft` 函数来进行 ISTFT 的计算。

下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用 SciPy 实现 STFT 和 ISTFT。

import numpy as np
from scipy.signal import stft, istft

# 生成一个长度为 N 的信号
N = 1024
x = np.random.randn(N)

# 计算 STFT
f, t, X = stft(x)

# 计算 ISTFT
_, x_recon = istft(X)

# 比较重建信号与原始信号之间的差异
print("Reconstruction error:", np.linalg.norm(x - x_recon))

在上面的代码中，我们首先生成了一个长度为 `N` 的随机信号 `x`，然后使用 `stft` 函数计算了它的 STFT，再使用 `istft` 函数计算了 STFT 的逆变换。最后，我们计算了重建信号与原始信号之间的差异，即重建误差。

需要注意的是，STFT 和 ISTFT 的参数需要保持一致，例如帧长、重叠长度等。在实际应用中，还需要考虑如何对 STFT 的结果进行处理，例如选择合适的窗函数、进行幅度谱平滑等操作，以便更好地分析信号的时频特性。