音频可视化：采样、频率和傅里叶变换

[cj1128]

https://cjting.me/2021/08/07/fourier-transform-and-audio-visualization/

音频可视化：采样、频率和傅里叶变换

[wupher]

金子一样的文章

[chf007]

干货

[greenhand0403]

文章读起来很舒服

[giriawu]

好文章！学到了很多。感谢博主。

[junshichen]

time smoothing可以认为 Time smoothing 就是对当前的 result 和上一个 result 进行某种操作，然后输出一组值。这是对的，大概就是这个意思，其实可能就是一个滑动平均，或者加权平均之类的。

[55utah]

赞

[LRY89757]

谢谢您的文章分享🥳，本人感到十分受用，希望博主能够分享更多有关知识

[kano233333]

太赞了

[BapiGso]

太有用了，简洁易懂

[ml2343635]

Cho san涉猎范围真的是广啊

[FangGuoZheng]

楼主你好，用python分析200hz.wav音频，经过傅里叶变换得出频率为1000，不应该是200么，求大佬解答一下

代码输出结果： 1000.0 3612513689.5074916

代码如下： import numpy as np import scipy.io.wavfile as wav from scipy.fft import fft, fftfreq, rfft, rfftfreq from matplotlib import pyplot as plt

rate, all_samples = wav.read(r"D:\XXX\200hz.wav")

print(rate, len(all_samples), all_samples.dtype)

y = fft(all_samples) x = fftfreq(len(all_samples), 1 / len(all_samples)) for i in range(len(x)): if np.abs(y[i]) >= 110000: print(x[i], np.abs(y[i]))

plt.plot(x, np.abs(y)) plt.show()

[cj1128]

@FangGuoZheng 计算 x 的代码不正确，第二个参数是 1 / rate。

[lucumt]

学习到了，同时发现博主其它的文章质量也很高，感谢！