音频 nnAudio是使用PyTorch卷积神经网络作为后端的音频处理工具箱。 这样，可以在神经网络训练过程中从音频动态生成频谱图，并且可以训练傅立叶内核（例如CQT内核）。 也有类似的概念，他们还使用一维卷积神经网络提取基于频谱图。 其他GPU音频处理工具是和 。 但是他们没有使用神经网络方法，因此不能训练傅立叶基础。 作为PyTorch 1.6.0，torchaudio仍然很难在Windows环境下，由于在安装sox 。 由于nnAudio主要依赖PyTorch卷积神经网络，因此它是跨不同操作系统的更兼容的音频处理工具。 nnAudio的名称来自torch.nn 文献资料 与其他图书馆的比较 特征 可训练的 :check_mark_button: :cross_mark: :check_mark_button: :cross_mark: :cross_mark: :check_mark_button: :cross_mark: 可区分的 :check_mark_button: :check_mark_button: :check_mark_b

自己编写的短时傅里叶变换程序，对处理时频联合分析有一定参考意义，读取wav文件，按帧计算短时傅里叶，用mesh函数画出三维图

%% 函数 [t,frequency,Power_spectrum]=fft_s(y,windowlength) %% 输入： % y：输入原始信号% windowlength：进行快速傅立叶变换的窗口长度，是一个采样频率的百分比因子，例如可以输入窗口长度% 采样频率的一半，输入 0.5，如果 fs =1000，则% 窗口是 500 个样本长度% 整形：将信号整形为窗口长度的长度。 如果你的% 信号已经被分块，否则它应该总是为零% = 1; % gr : 绘图与否（0 绘图，1 无绘图） %% 示例：[t,frequency,Power_spectrum]=fft_s(EMG,0.1,1000,1,1) %% 输出： % t : 时间% 频率 : 频率% Power_spectrum : 功率谱％％ 方法： % 用 windowlength 的 elength 分块信号并得到% 快速傅

这是一个短时傅立叶变换的程序，代码解释清楚，适合刚入门的同学掌握短时傅立叶的变换思想。

将理想的二进制掩码应用于噪声损坏的语音信号。 该处理在基于 FFT 的短时频谱分析-修改-合成框架内进行。 理想的二元掩码是根据预言机（真实）信噪比 (SNR) 通过具有本地 SNR 标准的阈值计算得出的。 该例程返回合成的增强语音、理想的二进制掩码和真实的瞬时频谱 SNR。

对于时域信号，先经过小波滤波之后，在进行STFT变换，这样可以去除信号中高频干扰

详细的介绍了STFT函数，并给出了其Matlab的详细代码。

傅里叶反变换matlab代码薄膜晶体管 STFT（短时傅立叶变换），ISTFT（逆-短时傅立叶变换），用于音频，麦克风输入 提供25％，50％的重叠STFTCraft.io。 笔记 git clone --recursive https://github.com/kooBH/STFT.git 要构建测试代码，您需要克隆--recursive以使用子模块koobh/WAV.git 。 git submoudle init git submodule update 使用子模块。 关于FFT 我目前正在使用的FFT。 由于这是单个标头文件中最快的FFT。 但是，有时（通常不是），在MATLAB FFT输出和Ooura FFT输出之间存在错误。 如果需要与MATLAB完全相同的输出，则必须使用其他FFT库。 例子 直接从缓冲区 # include " cpp/STFT.h " ... // frame/shift must be 4 or 2 STFT process (channels,frame_size,shift_size); WAV input; WAV output (channe

短时傅里叶变换实现的线性调频信号的时频分布

该文件夹包括了多种时频分析的程序，如stft，cwt，dwt等