matlab对音频信号逆短时傅里叶变换

Matlab提供了istft函数，可以用于逆短时傅里叶变换。假设你已经完成了短时傅里叶变换，并得到了其幅度谱A和相位谱P，那么可以按照以下步骤进行逆变换：

1. 通过A和P计算复数谱X = A .* exp(1j * P)
2. 调用istft函数，输入复数谱X、窗口长度、帧移、采样频率等参数，得到逆变换后的音频信号。

以下是一个简单的示例：

% 假设A和P分别为幅度谱和相位谱，fs为采样频率，nfft为窗口长度，noverlap为帧移长度
X = A .* exp(1j * P);
audio = istft(X, nfft, noverlap, nfft, fs);

这里使用了Matlab自带的istft函数，其中nfft和noverlap的设置与之前进行短时傅里叶变换时相同。注意，逆变换得到的音频信号可能存在一些伪影，可以通过加窗等方法来减少这些伪影的影响。

相关问题

matlab怎样对音频进行逆短时傅里叶变换

Matlab中可以使用`istft()`函数对短时傅里叶变换（STFT）的结果进行逆变换，得到原始音频信号。

具体步骤如下：

1. 对原始音频信号进行分帧，得到一系列音频帧。

2. 对每个音频帧进行短时傅里叶变换，得到对应的频谱。

   % 将原始音频信号按照帧长和帧移进行分帧
   frame_length = 1024; % 帧长为1024个采样点
   frame_shift = 512; % 帧移为512个采样点
   frames = buffer(audio_signal, frame_length, frame_length-frame_shift, 'nodelay');
   
   % 对每个音频帧进行短时傅里叶变换
   window = hann(frame_length); % 汉宁窗
   spect = stft(frames, window, frame_shift);

3. 对得到的频谱进行逆短时傅里叶变换，得到原始音频信号。

   % 对每个频谱进行逆短时傅里叶变换
   audio_recon = istft(spect, frame_shift, window);

完整代码如下：

% 读取音频文件
filename = 'example.wav';
[audio_signal, sample_rate] = audioread(filename);

% 将原始音频信号按照帧长和帧移进行分帧
frame_length = 1024; % 帧长为1024个采样点
frame_shift = 512; % 帧移为512个采样点
frames = buffer(audio_signal, frame_length, frame_length-frame_shift, 'nodelay');

% 对每个音频帧进行短时傅里叶变换
window = hann(frame_length); % 汉宁窗
spect = stft(frames, window, frame_shift);

% 对每个频谱进行逆短时傅里叶变换
audio_recon = istft(spect, frame_shift, window);

% 播放重构的音频信号
sound(audio_recon, sample_rate);

matlab怎样对音频进行短时傅里叶变换并经行逆变换

Matlab中可以使用`spectrogram`函数进行短时傅里叶变换。该函数的语法如下：

[S,F,T] = spectrogram(x,window,noverlap,nfft,fs)

其中：

- `x`是输入的音频信号。
- `window`是窗函数，可以是矩形窗、汉明窗等。默认为汉明窗。
- `noverlap`是相邻窗口之间的重叠点数，通常设置为窗口长度的一半。
- `nfft`是FFT的点数，通常设置为2的幂次方。
- `fs`是采样率。

该函数的输出有三个：

- `S`是短时傅里叶变换的结果，是一个矩阵。
- `F`是频率向量，表示每个频率对应的值。
- `T`是时间向量，表示每个时间点对应的值。

对于给定的短时傅里叶变换结果`S`，可以使用Matlab中的`istft`函数进行逆变换，语法如下：

x = istft(S,fs,'Window',window,'OverlapLength',noverlap,'FFTLength',nfft)

其中：

- `S`是短时傅里叶变换的结果。
- `fs`是采样率。
- `Window`、`OverlapLength`、`FFTLength`是与`spectrogram`函数中相同的参数。

`istft`函数的输出是逆变换后的音频信号`x`。

需要注意的是，使用短时傅里叶变换对音频信号进行处理时，由于每个时间片段是独立的，所以在进行逆变换时，可能会出现不连续的情况，需要进行处理。