短时傅里叶变换，画出语音信号的三维时频图

资 源 简 介

短时傅里叶变换，画出语音信号的三维时频图

详 情 说 明

短时傅里叶变换（STFT）是一种常用于分析非平稳信号（如语音信号）的时频分析方法。与传统的傅里叶变换不同，STFT通过将信号分段并分别进行傅里叶变换，从而捕捉信号在时间和频率上的动态变化特性。

对于语音信号的三维时频图绘制，通常的步骤包括：首先，将语音信号分帧，并对每一帧应用窗函数（如汉明窗或汉宁窗）以减少频谱泄漏。接着，对每一帧进行快速傅里叶变换（FFT）以获取其频谱信息。最终，将每帧的频谱按时间顺序排列，形成时间-频率-幅度的三维表示，即频谱图。

三维时频图能够直观地展示语音信号的频率成分随时间的变化，如音高的起伏、共振峰的分布等。在Python中，常用的库（如`librosa`或`matplotlib`）可以帮助实现STFT计算和可视化。通过调整帧长、帧移以及窗函数类型，可以优化时频分辨率，从而更精确地分析语音特征。