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。