AudioSpectralMap

AudioSpectralMap[f,audio]

通过对音频的短时傅立叶变换应用函数 f 对音频进行转换.

AudioSpectralMap[f,{audio1,…}]

对所有 audioi 的短时傅立叶变换应用函数 f.

AudioSpectralMap[f,video]

转换 video 中的第一个音轨.

更多信息和选项

  • AudioSpectralMap 可对时域和频域音频信号随意进行修改. 可以使用频谱滤波器减弱、突出或修改特定时间的特定频率，如移除噪声.
  • AudioSpectralMap 对短时傅立叶变换应用函数 f，并用重叠相加法计算逆变换.
  • 函数 f 接受短时傅立叶变换的值作为第一个参数. 根据需要，频率和时间可作为 f 的第二个和第三个参数：
  • #Value 或 #1短时傅立叶变换的值
    #Frequency 或 #2频率，单位为 Hz
    #Time 或 #3时间，单位为秒
  • 对于多通道音频对象，分别对每个通道进行变换.
  • 如果有多个音频信号，#Value 是数值的列表. 用 #Value〚i〛 表示 audioi.
  • AudioSpectralMap 接受 PartitionGranularity 选项，可用来指定每个分区的长度和偏移，以及平滑窗口.

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (1)

音频信号的频谱滤波：

范围  (3)

每个频谱分量乘以自己的频率：

每个频谱分量乘以时间：

在两个声音之间进行变换：

两个短时傅立叶变换相乘：

用第一个信号的幅值和第二个信号的相位：

处理视频的音轨：

选项  (1)

PartitionGranularity  (1)

缺省情况下，使用适合于频谱滤波的自动分区：

指定分区的大小：

指定分区的大小、偏移和平滑窗口：

应用  (8)

通过移除所有幅值较小的分量消除音频信号中的噪声：

通过移除小于 1000Hz 的分量创建低通滤波器：

创建高通滤波器：

将所有小于 0.5 秒的分量置零：

为所有分量分配一个随机相位以实现耳语特效：

为所有分量分配零相位以实现类似机器人的效果：

降低静音分量的幅值实际上进行了一次简单的降噪处理：

完全清除静音分量：

创建一个与时间相关的高通滤波器：

通过减去噪音范本消除信号噪声：

剪掉信号中只含有噪声的部分：

计算噪声的幅值谱：

对结果进行平滑处理：

用经过平滑处理的噪声谱产生频域的插值函数：

从每个分量中减去相应的噪声谱幅值：

属性和关系  (1)

对每个频谱分量应用恒等运算：

由于逆变换中的重叠和相加，该操作不是恒等运算：

然而结果与原来的信号只有很小的差别：

Wolfram Research (2017)，AudioSpectralMap，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/AudioSpectralMap.html （更新于 2024 年）.

文本

Wolfram Research (2017)，AudioSpectralMap，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/AudioSpectralMap.html （更新于 2024 年）.

CMS

Wolfram 语言. 2017. "AudioSpectralMap." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2024. https://reference.wolfram.com/language/ref/AudioSpectralMap.html.

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Wolfram 语言. (2017). AudioSpectralMap. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/AudioSpectralMap.html 年

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