Khuếch đại âm thanh Python
Trước khi thảo luận về phân tích dữ liệu âm thanh, điều quan trọng là phải tìm hiểu một số khái niệm dựa trên vật lý về âm thanh và âm thanh, như định nghĩa của nó và các thông số như biên độ, bước sóng, tần số, khoảng thời gian, cường độ pha, v.v. Dưới đây là một số khái niệm và phương trình toán học Định nghĩa về âm thanh (âm thanh) sóng cơ học Khi chúng tôi nhận được dữ liệu âm thanh do bất kỳ nguồn nào tạo ra, bộ não của chúng tôi sẽ xử lý dữ liệu này và thu thập một số thông tin. Dữ liệu âm thanh có thể ở định dạng có cấu trúc phù hợp và bộ não của chúng ta có thể hiểu mẫu của từng từ tương ứng với từ đó và tạo hoặc mã hóa dữ liệu có thể hiểu được ở dạng văn bản thành dạng sóng. Từ sóng đó, dữ liệu số được thu thập dưới dạng tần số Dữ liệu âm thanh của chúng tôi ở dạng khác nhau
Dưới đây là dạng sóng tương ứng mà chúng tôi nhận được từ biểu đồ dữ liệu âm thanh Dạng sóng trên này mang Bây giờ chúng ta thấy sóng âm thanh của chúng ta được biểu diễn như thế nào theo cách toán học Y(t)=Asin(2πft+Q) biên độ bước sóng Giai đoạn Bây giờ chúng ta sẽ xem xét một số thuật ngữ quan trọng như cường độ, độ to và âm sắc công suất=2*pi*F/T
Điều này còn được gọi là cường độ âm thanh hoặc độ to Cường độ được đo bằng các thang đo khác nhau
db(T)=10*log10(I1/I2) Trong đó I1 và I2 là hai mức cường độ âm sắc Âm sắc mô tả chất lượng của âm thanh. Giống như chúng ta thấy trong bản đồ nhiệt, có các màu khác nhau cho các mức giá trị khác nhau. Nếu chúng ta có các âm thanh khác nhau trong một tệp thì âm sắc sẽ dễ dàng phân tích tất cả âm thanh trên một biểu đồ đồ họa trên cơ sở thư viện
Mô hình tấn công-phân rã-duy trì-giải phóng; Dữ liệu trên ở dạng tín hiệu tương tự; Có rất nhiều kỹ thuật để phân tích dữ liệu, như thống kê và đồ họa. Ở đây chúng ta thấy cách đồ họa để thực hiện phân tích dữ liệu quang phổSử dụng biểu đồ phổ, chúng tôi biểu thị cường độ âm thanh hoặc tiếng ồn của dữ liệu âm thanh theo tần số và thời gian. Trên tiền đề của các giá trị tần số đó, chúng tôi chỉ định một dải màu, với các giá trị thấp hơn là màu sáng hơn và các giá trị tần số cao là màu tối hơn. Một quang phổ có thể là một loại bản đồ nhiệt Dưới đây là mã cho một quang phổ
trích xuất tính năngTất cả dữ liệu âm thanh có các tính năng như âm lượng, cường độ, pha biên độ và vận tốc góc. Tuy nhiên, chúng tôi sẽ chỉ trích xuất thông tin hữu ích hoặc có liên quan. Trích xuất tính năng là trích xuất các tính năng để sử dụng chúng để phân tích Có rất nhiều thư viện trong python để phân tích dữ liệu âm thanh như
Tâm sóngTrong bất kỳ lần phát âm thanh nào, chúng tôi có thể thấy dữ liệu âm thanh/âm thanh hoàn chỉnh của mình tập trung vào một điểm hoặc ý nghĩa cụ thể. Đây được gọi là tâm sóng. Nói cách khác, khối trung tâm của dữ liệu âm thanh Dưới đây là code của chương trình
Rolloff quang phổTrong phương pháp này, chúng tôi cố gắng phân tích dạng sóng trong đó tần số của chúng tôi giảm đột ngột từ cao xuống 0. Trong ngôn ngữ của phép tính, chúng ta có thể nói rằng có một điểm không thể phân biệt trong dạng sóng của chúng ta |