[python] 고속 푸리에 변환을 사용하여 오디오 분석

파이썬으로 그래픽 스펙트럼 분석기를 만들려고합니다.

저는 현재 1024 바이트의 16 비트 듀얼 채널 44,100Hz 샘플 속도 오디오 스트림을 읽고 두 채널의 진폭을 함께 평균화하고 있습니다. 이제 256 개의 부호있는 단락이 있습니다. 이제 numpy와 같은 모듈을 사용하여 해당 어레이에서 fft를 수행하고 그 결과를 사용하여 그래픽 스펙트럼 분석기를 만들려고합니다. 시작은 32 바입니다.

Fast Fourier Transform 및 Discrete Fourier Transform에 대한 위키피디아 기사를 읽었지만 결과 배열이 무엇을 나타내는 지 아직 명확하지 않습니다. 다음은 numpy를 사용하여 배열에서 fft를 수행 한 후 배열이 어떻게 생겼는지입니다.

   [ -3.37260500e+05 +0.00000000e+00j   7.11787022e+05 +1.70667403e+04j
   4.10040193e+05 +3.28653370e+05j   9.90933073e+04 +1.60555003e+05j
   2.28787050e+05 +3.24141951e+05j   2.09781047e+04 +2.31063376e+05j
  -2.15941453e+05 +1.63773851e+05j  -7.07833051e+04 +1.52467334e+05j
  -1.37440802e+05 +6.28107674e+04j  -7.07536614e+03 +5.55634993e+03j
  -4.31009964e+04 -1.74891657e+05j   1.39384348e+05 +1.95956947e+04j
   1.73613033e+05 +1.16883207e+05j   1.15610357e+05 -2.62619884e+04j
  -2.05469722e+05 +1.71343186e+05j  -1.56779748e+04 +1.51258101e+05j
  -2.08639913e+05 +6.07372799e+04j  -2.90623668e+05 -2.79550838e+05j
  -1.68112214e+05 +4.47877871e+04j  -1.21289916e+03 +1.18397979e+05j
  -1.55779104e+05 +5.06852464e+04j   1.95309737e+05 +1.93876325e+04j
  -2.80400414e+05 +6.90079265e+04j   1.25892113e+04 -1.39293422e+05j
   3.10709174e+04 -1.35248953e+05j   1.31003438e+05 +1.90799303e+05j...

이 숫자가 정확히 무엇을 나타내는 지,이 숫자를 32 개의 막대 각각에 대한 높이의 백분율로 변환하는 방법이 궁금합니다. 또한 두 채널을 함께 평균해야합니까?

답변

upper limit = A * 2 ^ ( 1 / 2X )
lower limit = A / 2 ^ ( 1 / 2X )

next lower =  A / 2 ^ ( 1 / X )
next higher = A * 2 ^ ( 1 / X )

Upper limit = 1000 * 2 ^ ( 1 / ( 2 * 3 ) ) = 1122.5
Lower limit = 1000 / 2 ^ ( 1 / ( 2 * 3 ) ) =  890.9

float *samples_vett;
float *out_filters_vett;
int Nsamples;
float band_power = 0.0;
float harmonic_amplitude=0.0;
int i, out_index;

out_index=0;


for (i = 0; i < Nsamples / 2 + 1; i++)
        {
            if (i == 1 || i == 2 || i == 4 || i == 8 || i == 17 || i == 33 || i == 66 || i == 132 || i == 264 || i == 511)
            {
                out_filters_vett[out_index] = band_power;
                band_power = 0;
                out_index++;
            }

            harmonic_amplitude = sqrt(pow(ttfr_out_vett[i].r, 2) + pow(ttfr_out_vett[i].i, 2));
            band_power += harmonic_amplitude;

        }