问清理产生的正弦伪影以实现平滑的频率转换
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Stack Overflow用户

提问于 2022-04-18 00:35:32

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我是一个蟒蛇初学者，作为一个学习项目，我正在使用Wraase SC2-120方法做一个SSTV编码器。

对于那些不知道的人来说，SSTV是一种将图像作为声音通过无线电发送，并在接收端解码回图像的技术。Wraase SC2-120是多种编码方式之一，但它是支持颜色的更简单的编码方式之一。

我已经能够创建一个接收图像并将其转换为数组的系统。然后，获取该数组并为编码器所需的亮度和色度创建所需的值。

然后，我使用这个块为该方法创建一个1500 the 2300hz之间的值。

 def ChrominanceAsHertz(value=0.0):
    value = 800 * value
    value -= value % 128 # Test. Results were promising but too much noise
    value += 1500
    return int(value)

你可以忽略模数运算。这只是我玩数据“有趣”和实验的方式。

然后，我清理音频，以避免在同一个数组中有太多相同的值，并将它们的持续时间相加，以获得更清晰的声音。

cleanTone = []
cleanDuration = []

for i in range(len(hertzData)-1):
    # If the next tone is not the same
    # Add it to the cleantone array
    # with it's initial duration
    if hertzData[i] != hertzData[i+1]:
        cleanTone.append(hertzData[i])
        cleanDuration.append(durationData[i])
    # else add the duration of the current hertz to the clean duration array
    else:
        # the current duration is the last inserted duration
        currentDur = cleanDuration[len(cleanDuration)-1]
        # Add the new duration to the current duration
        currentDur += durationData[i]
        cleanDuration[len(cleanDuration)-1] = currentDur

我的数组处理可以使用一些工作，但这不是我现在在这里的原因。

结果是一个数组，其中没有连续的值是相同的，并且该音调的持续时间仍然是正确的。

然后使用这个块创建一个sinewave数组。

audio = []
for i in range(len(cleanTone)):   
    sineAudio = AudioGen.SineWave(cleanTone[i], cleanDuration[i]) 
    for sine in sineAudio:
        audio.append(sine)

正弦波函数是

   def SineWave( freq=440, durationMS = 500, sample_rate = 44100.0 ):
    num_samples = durationMS * (sample_rate / 1000)
    audio = []
    for i in range(int(num_samples)):
        audio.insert(i, np.sin(2 * np.pi * freq * (i / sample_rate)))
    return audio

它的工作原理是预期的。它为我想要的频率和我想要的持续时间创造了一个正弦波。

问题是，当我创建.wav文件时，使用wave创建的正弦波并不能顺利转换。

我的意思是特写的截图。正弦波伪影

音频文件有这些巨大的尖叫和裂缝，因为这些工件，上面的方法产生，看它如何采取一个单一的频率和持续时间，而不考虑最后的音调结束，并开始一个新的。

我试图纠正这些问题的方法是重构这个SineWave方法，将整个数组作为一个数组，然后直接创建一个又一个的正弦波，希望得到一个干净的声音，但它仍然做了同样的事情。

我还尝试了“平滑”生成的音频数组，然后使用了来自这个职位的简单过滤操作。

 0.7 * audio[1:-1] + 0.15 * ( audio[2:] + audio[:-2] )

但结果再次令人不满意，器物仍然存在。

我也开始研究傅立叶变换，主要是FFT (快速傅立叶变换)，但我对它们还不太熟悉，我还不知道我到底想做什么和编写代码。

为了使SSTV工作，频率的变化有时必须非常快。准确地说，0.3ms速度很快，所以我有点不知道如何做到这一点，而不会在这个过程中丢失太多的数据。

我的正弦波功能是在音调变化之间产生伪影，引起划痕和不需要的pops。怎么才能不这么做？

python

arrays

audio

wave

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Stack Overflow用户

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发布于 2022-04-18 08:23:08

你需要从一个波段转移到下一个波段。你必须从你结束前一阶段的阶段开始下一波。

def SineWave( freq=440, durationMS = 500, phase = 0, sample_rate = 44100.0):
    num_samples = int(durationMS * (sample_rate / 1000))
    audio = []

    for i in range(num_samples):
        audio.insert(i, np.sin(2 * np.pi * freq * (i / sample_rate) + phase))

    phase = (phase + 2 * np.pi * freq * (num_samples / sample_rate)) % (2 * np.pi)
    return audio, phase

在您的主循环中，从一个波段到另一个波段通过这个阶段：

audio = []
phase = 0

for i in range(len(cleanTone)):   
    sineAudio, phase = AudioGen.SineWave(cleanTone[i], cleanDuration[i], phase)
    for sine in sineAudio:
        audio.append(sine)