不同长度的声音文件和不同的采样频率
声音文件是一种数字化的音频文件，用于存储声音信号。声音文件的长度和采样频率是两个关键的参数。
长度指的是声音文件的持续时间，通常以秒为单位表示。不同长度的声音文件可以用于不同的应用场景，比如音乐制作、语音识别、语音合成等。较长的声音文件可能需要更大的存储空间和处理能力，而较短的声音文件则相对较小。
采样频率是指在一秒钟内对声音信号进行采样的次数。采样频率决定了声音文件的音质和细节表现能力。常见的采样频率有8 kHz、16 kHz、44.1 kHz和48 kHz等。较高的采样频率可以更准确地还原声音信号，但也需要更大的存储空间和处理能力。
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因此，我使用Matlab中的audiowrite函数创建了一个声音(声音是使用两种不同的声音创建的，但我认为这无关紧要)，第一个声音的采样频率为44100 Hz，另一个声音文件是相同的，但采样频率为48000现在我观察到在44100赫兹产生的声音大约是。比另一个(48000 the采样)长30秒。它看起来像是某种相移，但我不确定。任何帮助/解释都将不胜感
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如何将谱图矩阵转换为wav文件
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我没有收到任何错误消息。为什么它不能像预期的那样工作？
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互相关和插值选择最相似的信号
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本文对两种不同长度但采样率相同的信号在Matlab中的相干函数和Welch传递函数估计进行了比较。当我使用mscohere和tf估测时，我得到了相对于归一化频率的图。知道频率的上界是奈奎斯特频率(采样率的一半)，下界是直流信号，我是否需要对采样间隔进行归一化，使它们具有相同的长度？换句话说，<
浏览 3提问于2015-03-01得票数 1
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此外，我需要这与pygame的工作，因为我想在我的游戏音频。我之所以这样问，是因为我在pygame中没有看到任何音调转换功能。有人知道吗？我需要做一些事情，比如汽车加速时发出的噪音。
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获取音频和振幅作为浮点阵列
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绘制声音信号
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假设f是包含来自声音文件的样本的向量，Fs是采样率，N是样本数量，slength是声音文件的长度(以秒为单位)，我如何绘
浏览 1提问于2011-03-05得票数 1
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我感兴趣的是在运行时产生一个音调频率，其中频率和持续时间是可变参数。在MATLAB中生成此声音文件的最佳方式是什么，并使其可在脚本中访问，以便以后与以类似方式为不同频率/持续时间生成的其他声音文件连接在一起？提前感谢你的评论。
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我正在写一些MATLAB代码，它读取一个wav声音文件，然后对接收到的信号进行傅立叶变换。我试图找到声音中的频率(应该在1000-4000 in左右)1秒的声音片段，但我的文件返回给我的频率接近500 in或更低。Fs是采样率。L是样本的长度
[signal
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快速傅立叶变换中频率的计算
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我有一个中心频率为162.550 MHz，采样率为1,000,000的软件定义无线电记录的信号输出值。现在，为了在频域中分析数据，我计算了FFT，这很简单。#Calculating FFT of signal 因为对于振幅-频率图，我也需要计算信号中存在的频率。freq=np.fft.fftfreq(fourier.shape[0])
输出在-0.5%- 0.4999995的范围内。我很困惑
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首先，我应该提到我不是信号处理方面的专家，但我知道一些非常基础的知识。因此，如果这个问题没有任何意义，我向您道歉。
基本上，我希望能够在一组特定的用户定义的离散频带上运行频谱分析。理想情况下，我希望同时捕获大约50-100个不同的波段。例如:一架80键三角钢琴上每个键的频率。我的问题是:我应该使用什么采集时间、采样率、采样频率等来获得足够高的分辨率，以便与期望的结
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我目前正在创建一个应用程序，它可以从iPhone的麦克风中实时计算出预定义频率(16780‘s)的大小。我在缓冲区中有声音数据，并尝试使用Goertzel处理它，Goertzel是为此任务设计的算法。。这就是问题开始的地方。当记录的声音的频率(5000 of )比定义的频率(16780 Of)低得多时，该算法会得到非常积极的结果。事实上，这种结果比记录正确频率的声
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我的问题是，我如
浏览 4提问于2011-01-21得票数 3
我在这个领域真的是一个初学者，我找不到任何相关的答案。我读到答案的频率分辨率将是fs/N，其中fs是采样率，N是输入的长度。所以函数应该以fs作为参数，对吧？或者是因为在计算中不需要它？那么对于不同的采样率，对于相同的输入我会得到相同的输出吗？
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我使用中的tfrwv.m函数运行B(1:130, :) = 0; % removethe distributioncolormap(hot);ylabel('f [Hz]');
频率应在如何将时间和频率缩放到实际值？tfrwv(data, 1:length(dat
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numpy.ftt.ftt根据方程计算密度泛函：numpy.ftt.fftfreq应该返回计算密度泛函的频率。假设我们有：X = np.fft.fft(x)然后，对于信号x，它的密度泛函变换为X，计算X的频率由freq例如，X[0]在频率freq[0]处是x的DFT，在频率freq[1]上是x的DFT，等等。但是，当我用上述公式计
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