我是否只是嵌套它们(iff(fft(audio))
)或逐个窗口尝试(window
音频,执行fft
,执行ifft
,然后反转窗口,用eps替换零,然后合并样本(在管道中尝试abs
))我只得到噪音。
我知道ifft
只与具有无限精度算术的fft
相反,无限多个样本等(对吧?)我正在使用64位浮点和44kHZ采样率。但是,我希望能够至少听到原始音频。
我的错误是实践还是理论上的?我可以提供代码,如果它是一个错误。
答案 0 :(得分:5)
根据JoeKington的评论,我已下载this file,并尝试了以下
>>> import scipy.io.wavfile
>>> rate, data = scipy.io.wavfile.read('wahoo.wav')
>>> data
array([134, 134, 134, ..., 124, 124, 124], dtype=uint8)
>>> data_bis = np.fft.ifft(np.fft.fft(data))
>>> data_bis
array([ 134. +6.68519934e-14j, 134. -4.57982480e-14j,
134. -1.78967708e-14j, ..., 124. -2.09835513e-14j,
124. -1.61750469e-14j, 124. -2.14867343e-14j])
>>> data_bis = data_bis.astype('uint8')
C:\Users\Jaime y Eva\Desktop\stack_exchange.py:1: ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part
# -*- coding: utf-8 -*-
>>> data_bis
array([134, 133, 133, ..., 123, 123, 123], dtype=uint8)
>>> scipy.io.wavfile.write('wahoo_bis.wav', rate, data_bis)
生成的文件与原始文件完全相同。
因此,将返回复数值转换为实数只是问题的一半(您可能希望使用np.abs
而不是data.real
,因为上面的代码隐式执行),然后您还需要将您的浮点数重铸到适当位深度的uint
。