我已使用此代码how to extract frequency associated with fft values in python，并添加了一个firwin滤波器来检测短的高频信号。该信号为1秒长，随机出现在x秒的wav音频文件中。我的代码如下：
from scipy import signal
from scipy.io import wavfile
from scipy.fftpack import fft, ifft,fftfreq
import matplotlib.pyplot as plt
import wave
import numpy as np
import sys
import struct
frate,data = wavfile.read('SoundPeep.wav')
#print(frate)
b = signal.firwin(101, cutoff=900, fs= frate, pass_zero=False)
data = signal.lfilter(b, [1.0], data)
w = np.fft.fft(data)
freqs = np.fft.fftfreq(len(w))
#print(len(w)/frate)
#print(w.min(), w.max())
# (-0.5, 0.499975)
# Find the peak in the coefficients
idx = np.argmax(np.abs(w))
winner = np.argwhere(np.abs(w) == np.amax(np.abs(w)))
freq = freqs[idx]
freq_in_hertz = abs(freq * frate)
print("HZ")
print(freq_in_hertz)
occurence = idx/frate
print(occurence)
该代码在检测峰值HZ频率时效果很好。我的问题是我想计算高频信号在音频文件中的开始位置。我认为可以简单地通过将index（idx）除以记录的帧速率来完成，但这似乎行不通。
答案 0 :(得分：0)
您可以通过短时傅立叶变换来制作超声图，以查看频率如何随时间变化。 stft返回3个值：时间戳，幅度和频率。如果振幅不相关，则可以从那里使用峰值检测。