4、基础音频处理：从分析到可视化与生成

基础音频处理：从分析到可视化与生成

1. 分析窗口大小的考量

在音频处理中，将音频分割成片段进行处理有诸多好处，但分析窗口（即这些片段）的大小该如何确定呢？一般而言，大多数音频算法，尤其是基于Matlab的处理，在处理较大数据块时效率更高。所以，我们自然会倾向于使用较大的分析帧。然而，这会受到一些因素的制约。

• 延迟问题 ：在电话处理等应用中，延迟是一个关键考量因素。较大的分析窗口可能会导致延迟增加，影响实时性。
• 信号特性变化 ：如果信号在分析窗口内发生特性变化，大的分析窗口可能会掩盖这些细节。例如，当对一个复杂的频率 - 时间模式的信号进行FFT分析时，过大的分析窗口会使细节丢失。

下面我们从信号平稳性和时频分辨率两个重要方面来详细探讨。

1.1 信号平稳性

大多数需要分析的信号是不断变化的。比如，乐器持续发出的单音是平稳的，但当一个音符被另一个音符替代时，信号特性就会发生改变，至少在频率上，可能还包括振幅、音调、音色等方面。

对于分析录制音乐以确定当前演奏音符的应用来说，将录制内容大致分割成与单个音符持续时间相等或更短的分析窗口是合理的。对每个分析窗口进行FFT分析并寻找频谱峰值。但如果分析的窗口持续时间过长，可能会跨越两个音符，导致无法确定是哪个音符，得到的声音“图像”也会很混乱。

FFT理论假设信号的频率成分在分析窗口内是不变的。任何偏离这个假设的情况都会导致频率成分的不准确确定。因此，为了确保FFT分析的准确性，分析窗口的大小应使信号在分析期间保持平稳。实际上，许