问比较音频频谱以找出差异

EN

如果在时间-频率域中查看这些数据，则可以清楚地看到它们之间的差异。在此图像中，我在Audacity中打开了音频剪辑，并切换到了频谱图视图(使用曲目上名称的下拉菜单)。

​

在正常操作中(顶行)，在<400 Hz处可以看到非常清晰的音调内容，并且在2000 top附近有一个非常清晰的分量。在异常情况下(底部一行)，可以看到覆盖整个频率范围的周期性能量爆发。

使用机器学习模型(给定足够的数据)，这两种模式应该很容易区分。例如，频谱图上的小卷积神经网络或递归神经网络。这种用例通常是通过异常检测设置来处理的，其中一个人只在正常数据上训练模型。然而，标记的异常数据对于验证非常有用。

作为参考，我在Audacity中使用的设置如下：

​

​

尊敬的Jon Nordby，CTO @ Soundsensing AS，机器听力方面的专家

我建议检查信号在时间上的差异，而不是频率上的差异。将两个信号的能量归一化，找到使它们之间的相关性最大化的最佳移位，然后查看信号之间的算术差异，看看这是否能解释您的耳朵所听到的内容。

希望这能对你有所帮助。