일반 FFT 크기 스펙트럼 대신 PSD를 언제 계산해야합니까?

44.1 kHz로 샘플링 된 32 초의 음성 신호가 있습니다. 이제 연설의 주파수를 보여 드리고자합니다. 그러나 최선의 방법은 무엇인지 잘 모르겠습니다. 때로는 푸리에 변환의 절대 값과 때로는 파워 스펙트럼 밀도를 계산하는 것 같습니다. 올바르게 이해하면 후자가 작동하여 신호를 부분으로 나누고 FFT를 부분별로 수행하고 어떻게 든 합산합니다. 창 기능은 어떻게 든 관련되어 있습니다. 이 부분을 좀 분명히 해줄 수 있습니까? 저는 DSP를 처음 사용합니다.

이제 연설의 주파수를 보여 드리고자합니다. 그러나 최선의 방법은 무엇인지 잘 모르겠습니다. 때로는 푸리에 변환의 절대 값과 때로는 파워 스펙트럼 밀도를 계산하는 것 같습니다.

분석에 물리적 의미를 부여하려면 전력 스펙트럼 밀도 (PSD)를 사용하십시오. 이것은 각 주파수 대역에서 단순히 신호의 전력을 제공하기 때문입니다. 반면에 물리적 의미를 원하지는 않지만 각 대역의 푸리에 진폭이 서로 어떻게 다른지 알고 싶다면 절대 크기를 유지할 수 있습니다.

$x[n]$$X(f)$$|X(f)|$$|X(f)|^2$

올바르게 이해하면 후자가 작동하여 신호를 부분으로 나누고 FFT를 부분별로 수행하고 어떻게 든 합산합니다. 창 기능은 어떻게 든 관련되어 있습니다. 이 부분을 좀 분명히 해줄 수 있습니까? 저는 DSP를 처음 사용합니다.

아니요, 사실이 아닙니다. 여기서 말하는 것은 STFT ( Short Time Fourier Transform )입니다. 이것은 단순히 시간 도메인 신호를 잘라내어 미미하게 한 다음 푸리에 형태를 취하는 것입니다. 그러나 마지막 날에는 여전히 복잡한 행렬이 있습니다. 절대 크기를 선택하면 절대 크기 푸리에 변환 행렬이 생깁니다. 절대 크기 제곱을 취하면 전력 스펙트럼 밀도 행렬이 생깁니다.

음성 신호와 같은 것에 대해 이해해야 할 중요한 것은 주파수 성분이 시간에 따라 변한다는 것 입니다. 주파수 영역에서 음성을 표현하기 위해 일반적으로 음성의 스펙트럼이 크게 변하지 않는다고 가정 할 수 있는 짧은 신호 창 (일반적으로 10ms)을 취합니다. 따라서 STFT (종종 창 사이에 일부 겹침)를 사용하여 각 연속 10ms 창에 대한 전력 스펙트럼을 계산하고 각 연속 스펙트럼을 특정 시간에 음성 주파수 구성 요소의 "스냅 샷"으로 처리합니다. 종종 연속 스펙트럼은 스펙트로 그램 과 같은 3D 플롯으로 그려집니다., X 축에 시간, Y 축에 주파수 및 각 X, Y 위치에서 가색 또는 회색조 강도로 표시된 크기와 함께.