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InverseSpectrogram[data]

振幅スペクトログラム data から信号を再構築する．

InverseSpectrogram[img]

画像 imgが振幅スペクトログラムだと仮定して信号を再構築する．

InverseSpectrogram[input,n]

スペクトログラムのデータが長さ n のパーティションで計算されたと仮定する．

InverseSpectrogram[input,n,d]

オフセット d のパーティションを仮定する．

InverseSpectrogram[input,n,d,wfun]

平滑窓 wfun が各パーティションに適用されたものと仮定する．

詳細とオプション
Details and Options Details and Options
例題  
例  
スコープ  
オプション  
MaxIterations  
Method  
アプリケーション  
特性と関係  
考えられる問題  
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InverseSpectrogram

InverseSpectrogram[data]

振幅スペクトログラム data から信号を再構築する．

InverseSpectrogram[img]

画像 imgが振幅スペクトログラムだと仮定して信号を再構築する．

InverseSpectrogram[input,n]

スペクトログラムのデータが長さ n のパーティションで計算されたと仮定する．

InverseSpectrogram[input,n,d]

オフセット d のパーティションを仮定する．

InverseSpectrogram[input,n,d,wfun]

平滑窓 wfun が各パーティションに適用されたものと仮定する．

詳細とオプション

  • InverseSpectrogramは，逆振幅スペクトログラムを近似する．
  • リストと音声信号の短時間フーリエ変換の計算にはShortTimeFourierを使う．
  • InverseSpectrogramは，実行列入力が冗長部分なしの振幅スペクトログラムだと仮定する．これは，使われた窓サイズが2(size-1)であったことを意味する．ただし，size は入力行列の第2次元である．
  • 逆スペクトログラムは，オフセット d がパーティションの長さ n の半分未満の場合は，スペクトログラムから計算できる．
  • 次は，使用可能なオプションである．
  • FourierParameters{1,-1}使用するフーリエパラメータ
    MaxIterations Automatic反復の最大数
    Method Automatic使用するメソッド
  • 次は，使用可能なメソッド設定である．
  • Automatic自動メソッドを使う
    "GriffinLim"位相を反復的に近似する
    "SPSI"シングルパススペクトログラムの反転を使う
    "Hybrid"Griffin–Limの初期位相としてSPSIを使う
  • デフォルトで，"Hybrid"メソッドが使われる．

例題

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例  (3)

セルオートマトンの進化が振幅スペクトルであると仮定して，音声信号を生成する：

Wolfram Language code: data = CellularAutomaton[60, {{1}, 0}, 255]; ArrayPlot[data]
Wolfram Language code: Audio[InverseSpectrogram[data], SampleRate -> 8000]

振幅スペクトルから信号を再構築する：

Wolfram Language code: InverseSpectrogram[{...}]
Wolfram Language code: Spectrogram[%]

ImageからAudioオブジェクトを構築する：

Wolfram Language code: InverseSpectrogram[[image]]//Audio

結果の信号のスペクトログラムを計算する：

Wolfram Language code: Spectrogram[%, PlotRange -> All, AspectRatio -> 1]

スコープ  (3)

パーティションサイズは入力データから推測される値と一致しなければならない：

Wolfram Language code: data = List[...];

推測されたパーティションサイズは2×(size-1)である．size は入力行列の第2次元である：

Wolfram Language code: size = Dimensions[data][[2]]
Wolfram Language code: InverseSpectrogram[data, 2(size - 1)]//Spectrogram

デフォルトで，パーティションのオフセットは推測されるパーティションサイズのである：

Wolfram Language code: data = List[...];
Wolfram Language code: InverseShortTimeFourier[data]//Spectrogram

異なるパーティションオフセットを指定する：

Wolfram Language code: InverseSpectrogram[data, Automatic, 40]//Spectrogram

平滑化窓を指定する：

Wolfram Language code: data = List[...];
Wolfram Language code: InverseShortTimeFourier[data, Automatic, Automatic, DirichletWindow]//Spectrogram

オプション  (2)

MaxIterations  (1)

MaxIterationsオプションを使って結果の質と演算速度を制御する：

Wolfram Language code: AbsoluteTiming[res = InverseSpectrogram[List[...], Method -> "GriffinLim", MaxIterations -> 1];][[1]] Spectrogram[res]
Wolfram Language code: AbsoluteTiming[res = InverseSpectrogram[List[...], Method -> "GriffinLim", MaxIterations -> 10000];][[1]] Spectrogram[res]

Method  (1)

"Griffin-Lim"メソッドは反復アルゴリズムを使ってもとの信号を近似する：

Wolfram Language code: data = List[...];
Wolfram Language code: InverseSpectrogram[data, Method -> "GriffinLim"]//Spectrogram

"SPSI"メソッドは，比較的高速の非反復的方法で信号を近似する：

Wolfram Language code: InverseSpectrogram[data, Method -> "SPSI"]//Spectrogram

"Hybrid"メソッドは，"SPSI"メソッドの結果を反復メソッドである"Griffin-Lim"の最初の推測として使う．こうすると収束が速くなることがある：

Wolfram Language code: InverseSpectrogram[data, Method -> "Hybrid"]//Spectrogram

アプリケーション  (2)

Audioオブジェクトを，その振幅スペクトルから再構築する：

Wolfram Language code: sp = List[...]; MatrixPlot[Log[sp]]
Wolfram Language code: Audio[InverseSpectrogram[sp, 1024, 256, HannWindow], SampleRate -> 16000]

画像データからAudioオブジェクトを構築する：

Wolfram Language code: img = [image];

画像をグレースケールに変換し，適切に回転させる：

Wolfram Language code: data = ColorConvert[ImageRotate[img, -Pi / 2], "Grayscale"]//ImageData;

画像がそのスペクトログラムであるという仮定のもとに信号を再構築する：

Wolfram Language code: InverseSpectrogram[img]//Audio

結果の信号のスペクトログラムを計算する：

Wolfram Language code: Spectrogram[%, PlotRange -> All, AspectRatio -> 1]

特性と関係  (1)

信号のスペクトログラムとその逆数の近似を計算する：

Wolfram Language code: data = Table[Cos[( i/4) + ((i/20))^2], {i, 2000}]; Spectrogram[data]

短時間フーリエ変換を計算する：

Wolfram Language code: stft = SpectrogramArray[data];

冗長部分を破棄し，絶対値を取って振幅スペクトログラムを得る：

Wolfram Language code: spectrogram = Abs[stft[[All, 1 ;; Floor[Last[Dimensions[stft]] / 2 + 1]]]];

InverseSpectrogramを使ってスペクトログラムの近似逆数を計算する：

Wolfram Language code: InverseSpectrogram[spectrogram]//Spectrogram

考えられる問題  (1)

パーティションサイズは入力データについて推測された値と一致しなければならない：

Wolfram Language code: data = List[...]; Dimensions[data]

推測されたパーティションサイズは2×(size-1)である．size は入力行列の第2次元である：

Wolfram Language code: InverseSpectrogram[data, 2(127 - 1)]//Head

信号の再構築は他のパーティションサイズを使っては行えない：

Wolfram Language code: InverseSpectrogram[data, 80]//Head
Wolfram Research (2019), InverseSpectrogram, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/InverseSpectrogram.html.

テキスト

Wolfram Research (2019), InverseSpectrogram, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/InverseSpectrogram.html.

CMS

Wolfram Language. 2019. "InverseSpectrogram." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/InverseSpectrogram.html.

APA

Wolfram Language. (2019). InverseSpectrogram. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/InverseSpectrogram.html

BibTeX

@misc{reference.wolfram_2026_inversespectrogram, author="Wolfram Research", title="{InverseSpectrogram}", year="2019", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/InverseSpectrogram.html}", note=[Accessed: 03-November-2026]}

BibLaTeX

@online{reference.wolfram_2026_inversespectrogram, organization={Wolfram Research}, title={InverseSpectrogram}, year={2019}, url={https://reference.wolfram.com/language/ref/InverseSpectrogram.html}, note=[Accessed: 03-November-2026]}