Есть у кого - нибуть готовый код или линк спектроскопа?

Привет! Нужен код спектроскопа.
Есть входящий звуковой файл или просто волна в реальном времени, хочу на выходе получить разброс по задействованным частотам по всей длине файла...
Я могу сам его накатать, но надо подумать (может линк хотя бы на принцип действия уже имеющихся методик кто - нибуть даст, ну там на какой нибуть Блэкмэн Харис и тд), но просто если есть уже готовый, чё лепить горбатого

0

Сообщение от D-lay_Its_Easy Откуда эти гармоники берутся, если у меня, допустим, идеальная синусоида (сгенерённая в SoundForge) ? По идее

Вот именно, только по-идее. На самом деле, ничего идеального не. В сущности гармоники, это искажения сигнала. Наибольшее количество гармоник в прямоугольном сигнале. Наименьшее - в синусоиде. Искажений может быть больше или меньше, но исключить их совсем, - не возможно.
Синусоида, сформированная в SoundForge, не совсем идеальна. Она состоит из ступенек дискретизации. Да и вообще, весь оцифрованный звук, состоит из таких ступенек. Вот они-то и порождают эти искажения. Ещё, искажения в "идеальную" синусоиду вносят ВЧ фильтры, которые сглаживают эти ступеньки. В результате получается интересный эффект. Заключается он в том, что подъём синусоиду не эквивалентен скату.
Вот, примерно так.

1

Сообщение от SmittWesson В результате получается интересный эффект. Заключается он в том, что подъём синусоиду не эквивалентен скату.

Да уж, я честно говоря об этом всём знал, но как - то из головы вылетело и разассоциировалось с этой темой
Хмм... у меня тут появился очень важный вопрос.
Если я беру оцифрованный звук, допустим какая - то песенка в WAV файле и проигрываю её на ноутбуке, при этом поставив недалеко от динамиков обычный микрофон, который подключен к аналоговому спектрографу. Этот спектрограф покажет искажения звука, полученный из - за оцифровки в ноутбуке?
Ну то есть если цифровой звук войдёт из динамиков в среду (воздух), он как бы не нормализуется случаем автоматический?

0

Сообщение от D-lay_Its_Easy Этот спектрограф покажет искажения звука, полученный из - за оцифровки в ноутбуке?

вряд ли, он покажет все искажение по всему тракту
инструмент-микрофон- усилитель- фильтр-АЦП -ошибки хранения- ЦАП-фильтр- усилитель-динамик(здесь еще акустическая система)-воздух микрофон-ошибки спектрографа
что то нормализуется что то компенсируется что то усилится
плюс еще работа звукаря, это вообще никакому анализу не потдается

1

Сообщение от ValeryS что то нормализуется что то компенсируется что то усилится

Ну в общем я так понял от шумов и искажений никуда не деться...
Тут дело какое. Я сейчас разрабатываю систему подлинного искусственного интеллекта, которая будет учиться слышать. То есть я как бы уши буду приделывать. Вся фишка в том, что мне нужен какой то конкретный хороший анализатор спектра, который не будет меняться на протяжение всей жизни системы. То есть если система будет обучаться на каком то спекторграфе, а потом выйдет более крутой с другим набором шумов, пусть даже меньших, я его поменяю и всё обучение искусственного разума полетит к чертям, т.к. ИИ был обучен именно для взаимодействия с этими "ушами". Ведь у человека уши не меняются на более крутые Нужно будет заново переучивать с нуля.

Собственно по этому я и создал топик, я как бы ищу хороший вариант реализации анализатора спектра. Делать я его буду сам, т.к. он будет всё равно реализован в нейрокоде системы, а не на С++ ...
Подскажите, хороший анализатор делают на FFT (Фурье)?

0

тут дело не только в спектре, и даже скажем не столько
ведь человек различает речь не зависимо ребенок говорит или старик, шепелявит или картавит
тут скорее словарь
да и какие то фильтры надо ввести
ведь если мы с тобой разговариваем в гудящей толпе то ты как то отфильтровываешь мою речь от остальных голосов
короче почитай книжку,как скачать сам найдешь, я не могу выложить по правилам, там все доступно описано и преобразования и электронные фильтры

1

Да и кстати, нет ли чего - нибуть по быстрее быстрых преобразований Фурье? Есть подозрение, что при обработке больших объём данных именно эти преобразования станут слабым звеном в производительности ...

0

Сообщение от D-lay_Its_Easy Да и кстати, нет ли чего - нибуть по быстрее быстрых преобразований Фурье?

Нет.

Сообщение от D-lay_Its_Easy Есть подозрение, что при обработке больших объём данных именно эти преобразования станут слабым звеном в производительности ...

Для этого существует оптимизация.

1

Сообщение от ValeryS ведь человек различает речь не зависимо ребенок говорит или старик, шепелявит или картавит

Да с этим как раз мне всё определённо понятно. Я говорил о другом, тут не в шуме дело, а в подмене самого сенсора - то есть уха, грубо говоря, если человеку вместо уха поставить глаз, он им слышать не будет То есть сам улавливающий колебания механизм (с улиткой, молоточками и тд) не меняется на протяжение всей жизни, вот и мне нужен такой алгоритм.
Ладно, ок. Почитаю про Фурье и прочие фильтры. Но опять же, фильтры мне скорее всего так же не потребуются в привычной форме, они будут уже в нейронной сети. Думаю мне потребуется только Фурье и чисто как инструмент перевода из несовершенного цифрового звука в более понятную системе форму.

Добавлено через 7 минут
ValeryS, кстати, "листаю" -

"Руководство программиста по работе со звуком" Тим Кинтцель

, отличное пособие, спасибо!

0

Сообщение от D-lay_Its_Easy (с улиткой, молоточками и тд) не меняется на протяжение всей жизни,

меняется чувствительность, с возрастом

Сообщение от D-lay_Its_Easy Но опять же, фильтры мне скорее всего так же не потребуются в привычной форме,

а в непривычной? например у человека тоже есть фильтр, при громком звуке вырабатывается сера в ушах

0

Сообщение от D-lay_Its_Easy Вся фишка в том, что мне нужен какой то конкретный хороший анализатор спектра,

Спектрограф, это собственно та-же улитка в ухе. Ну, получите Вы некую градацию спектра, что дальше? К стати, я занимался вопросами распознавания речи. Там спектр, на десятом месте. Я уже всего не помню (давно это было, лет 20 назад), но упор нужно делать на три вещи. Фонетические дифтонги, взрывные, согласные и размерность между ними. Дело в том, что наибольшую информативность, несут именно они. Гласные звуки (их ещё лингвисты называю распевные), служат для того, что бы придать речи "красивость". И они только уточняют значение последних. К стати, на спектральную составляющую, наибольшее влияние имеют именно гласные, фактически не несущие информации.

0

0

Сообщение от D-lay_Its_Easy Есть подозрение, что при обработке больших объём данных именно эти преобразования станут слабым звеном в производительности

а ты не обрабатывай большие данные
например если будешь обрабатывать раз в секунду то при частоте 44100 нужно будет 44100 байта обработать
а если десять раз в секунду то 4410 а если 100 то всего 441 байт

Добавлено через 1 минуту

0

0

0

0

0

0