Invertible STFT و ISTFT في بايثون

Question

هل هناك أي الأغراض العامة شكل وقت قصير تحويل فورييه مع المقابلة معكوس تحويل بنيت في SciPy أو NumPy أو أيا كان ؟

هناك pyplot specgram وظيفة في matplotlib التي المكالمات ax.specgram(), الذي يدعو mlab.specgram(), الذي يدعو _spectral_helper():

#The checks for if y is x are so that we can use the same function to
#implement the core of psd(), csd(), and spectrogram() without doing
#extra calculations.  We return the unaveraged Pxy, freqs, and t.

ولكن

هذا هو مساعد الوظيفة التي تطبق القواسم المشتركة بين 204 #psd, csd, والطيفية.فمن لا من المفترض أن يتم استخدامها خارج mlab

لست متأكدا إذا كان هذا يمكن استخدامها للقيام STFT و ISTFT ، على الرغم من.هل هناك أي شيء آخر ، أو أن أترجم شيئا مثل هذه MATLAB وظائف?

أنا أعرف كيف أكتب بلدي المخصص التنفيذ ؛ أنا فقط أبحث عن شيء كامل المواصفات ، والتي يمكن التعامل مع مختلف وظائف النوافذ (ولكن لديه عاقل الافتراضي) ، تماما invertible مع الكولا ويندوز (istft(stft(x))==x) ، تم اختبارها من قبل عدة أشخاص ، لا من جانب واحد الأخطاء يعالج ينتهي صفر الحشو جيدا, سريع RFFT تنفيذ حقيقي المدخلات ، إلخ.

Answer 1

وأنا في وقت متأخر قليلا لهذا، ولكن scipy أدرك له يحمل في ثناياه عوامل <لأ href = "http://scipy.github.io/devdocs/generated/scipy.signal.istft.html#scipy.signal.istft" يختلط = "noreferrer نوفولو"> istft وظيفة اعتبارا من 0.19.0

Answer 2

هنا هو بلدي كود بايثون مبسطة عن هذا الجواب:

import scipy, pylab

def stft(x, fs, framesz, hop):
    framesamp = int(framesz*fs)
    hopsamp = int(hop*fs)
    w = scipy.hanning(framesamp)
    X = scipy.array([scipy.fft(w*x[i:i+framesamp]) 
                     for i in range(0, len(x)-framesamp, hopsamp)])
    return X

def istft(X, fs, T, hop):
    x = scipy.zeros(T*fs)
    framesamp = X.shape[1]
    hopsamp = int(hop*fs)
    for n,i in enumerate(range(0, len(x)-framesamp, hopsamp)):
        x[i:i+framesamp] += scipy.real(scipy.ifft(X[n]))
    return x

ملاحظات:

1. على قائمة على الفهم هو خدعة صغيرة أود أن استخدام لمحاكاة كتلة معالجة الإشارات في numpy/scipy.انها مثل blkproc في Matlab.بدلا من for الحلقة, وأنا تطبيق الأوامر (على سبيل المثال ، fft) لكل إطار من الإشارة داخل قائمة على الفهم ، ثم scipy.array يلقي ذلك إلى 2D array.يمكنني استخدام هذا لجعل الطيفية, chromagrams, MFCC-غرام و أكثر من ذلك بكثير.
2. على سبيل المثال ، استخدام السذاجة التداخل-و-إضافة طريقة في istft.من أجل إعادة بناء الإشارة الأصلية مجموع متتابعة نافذة الوظائف يجب أن تكون ثابتة ، ويفضل يساوي بوحدة (1.0).في هذه الحالة, لقد اخترت هان (أو hanning) نافذة و 50% التداخل الذي يعمل تماما.انظر هذا النقاش للحصول على مزيد من المعلومات.
3. ربما يكون هناك أكثر المبدئي طرق حساب ISTFT.هذا المثال هو أساسا من المفترض أن تكون تعليمية.

الاختبار:

if __name__ == '__main__':
    f0 = 440         # Compute the STFT of a 440 Hz sinusoid
    fs = 8000        # sampled at 8 kHz
    T = 5            # lasting 5 seconds
    framesz = 0.050  # with a frame size of 50 milliseconds
    hop = 0.025      # and hop size of 25 milliseconds.

    # Create test signal and STFT.
    t = scipy.linspace(0, T, T*fs, endpoint=False)
    x = scipy.sin(2*scipy.pi*f0*t)
    X = stft(x, fs, framesz, hop)

    # Plot the magnitude spectrogram.
    pylab.figure()
    pylab.imshow(scipy.absolute(X.T), origin='lower', aspect='auto',
                 interpolation='nearest')
    pylab.xlabel('Time')
    pylab.ylabel('Frequency')
    pylab.show()

    # Compute the ISTFT.
    xhat = istft(X, fs, T, hop)

    # Plot the input and output signals over 0.1 seconds.
    T1 = int(0.1*fs)

    pylab.figure()
    pylab.plot(t[:T1], x[:T1], t[:T1], xhat[:T1])
    pylab.xlabel('Time (seconds)')

    pylab.figure()
    pylab.plot(t[-T1:], x[-T1:], t[-T1:], xhat[-T1:])
    pylab.xlabel('Time (seconds)')

Answer 3

وهنا هو رمز STFT التي أستخدمها. STFT + ISTFT هنا يعطي <م> إعادة الإعمار المثالي (حتى بالنسبة للإطارات الأولى). I معدلة بشكل طفيف رمز معين هنا من قبل ستيف Tjoa: هنا حجم إشارة أعيد بناؤها هو نفسه كما ان من إشارة الدخل

import scipy, numpy as np

def stft(x, fftsize=1024, overlap=4):   
    hop = fftsize / overlap
    w = scipy.hanning(fftsize+1)[:-1]      # better reconstruction with this trick +1)[:-1]  
    return np.array([np.fft.rfft(w*x[i:i+fftsize]) for i in range(0, len(x)-fftsize, hop)])

def istft(X, overlap=4):   
    fftsize=(X.shape[1]-1)*2
    hop = fftsize / overlap
    w = scipy.hanning(fftsize+1)[:-1]
    x = scipy.zeros(X.shape[0]*hop)
    wsum = scipy.zeros(X.shape[0]*hop) 
    for n,i in enumerate(range(0, len(x)-fftsize, hop)): 
        x[i:i+fftsize] += scipy.real(np.fft.irfft(X[n])) * w   # overlap-add
        wsum[i:i+fftsize] += w ** 2.
    pos = wsum != 0
    x[pos] /= wsum[pos]
    return x

Answer 4

librosa.core.stft و <لأ href = "HTTP: //bmcfee.github.io/librosa/librosa.html#librosa.core.istft "يختلط =" noreferrer نوفولو "> istft تبدو مشابهة جدا لما كنت تبحث عنه، على الرغم من أنها لم تكن موجودة في الوقت:

<اقتباس فقرة>   

وlibrosa.core.stft(y, n_fft=2048, hop_length=None, win_length=None, window=None, center=True, dtype=<type 'numpy.complex64'>)

وانهم لا عكس تماما، على الرغم؛ ومدبب ينتهي.

Answer 5

وجدت آخر STFT لكن لا المقابلة معكوس الدالة:

http://code.google.com/p/pytfd/source/browse/trunk/pytfd/stft.py

def stft(x, w, L=None):
    ...
    return X_stft

• w هو نافذة وظيفة كما صفيف
• L هو التداخل في عينات

Answer 6

وأيا من الإجابات أعلاه عملت بشكل جيد OOTB بالنسبة لي. لذلك أنا تعديل ستيف Tjoa ل.

import scipy, pylab
import numpy as np

def stft(x, fs, framesz, hop):
    """
     x - signal
     fs - sample rate
     framesz - frame size
     hop - hop size (frame size = overlap + hop size)
    """
    framesamp = int(framesz*fs)
    hopsamp = int(hop*fs)
    w = scipy.hamming(framesamp)
    X = scipy.array([scipy.fft(w*x[i:i+framesamp]) 
                     for i in range(0, len(x)-framesamp, hopsamp)])
    return X

def istft(X, fs, T, hop):
    """ T - signal length """
    length = T*fs
    x = scipy.zeros(T*fs)
    framesamp = X.shape[1]
    hopsamp = int(hop*fs)
    for n,i in enumerate(range(0, len(x)-framesamp, hopsamp)):
        x[i:i+framesamp] += scipy.real(scipy.ifft(X[n]))
    # calculate the inverse envelope to scale results at the ends.
    env = scipy.zeros(T*fs)
    w = scipy.hamming(framesamp)
    for i in range(0, len(x)-framesamp, hopsamp):
        env[i:i+framesamp] += w
    env[-(length%hopsamp):] += w[-(length%hopsamp):]
    env = np.maximum(env, .01)
    return x/env # right side is still a little messed up...

Answer 7

وكما أنني وجدت هذا على جيثب، ولكن يبدو أن تعمل على خطوط الأنابيب بدلا من المصفوفات العادية:

http://github.com/ronw/frontend/blob /master/basic.py#LID281

def STFT(nfft, nwin=None, nhop=None, winfun=np.hanning):
    ...
    return dataprocessor.Pipeline(Framer(nwin, nhop), Window(winfun),
                                  RFFT(nfft))


def ISTFT(nfft, nwin=None, nhop=None, winfun=np.hanning):
    ...
    return dataprocessor.Pipeline(IRFFT(nfft), Window(winfun),
                                  OverlapAdd(nwin, nhop))

Answer 8

وأعتقد scipy.signal لديه ما كنت تبحث عنه. لديه افتراضات معقولة، ويدعم أنواع متعددة نافذة، الخ ...

HTTP: // مستندات. scipy.org/doc/scipy-0.17.0/reference/generated/scipy.signal.spectrogram.html

from scipy.signal import spectrogram
freq, time, Spec = spectrogram(signal)

Answer 9

وهناك نسخة من الجواب basj الثابتة.

import scipy, numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def stft(x, fftsize=1024, overlap=4):
    hop=fftsize//overlap
    w = scipy.hanning(fftsize+1)[:-1]      # better reconstruction with this trick +1)[:-1]  
    return np.vstack([np.fft.rfft(w*x[i:i+fftsize]) for i in range(0, len(x)-fftsize, hop)])

def istft(X, overlap=4):   
    fftsize=(X.shape[1]-1)*2
    hop=fftsize//overlap
    w=scipy.hanning(fftsize+1)[:-1]
    rcs=int(np.ceil(float(X.shape[0])/float(overlap)))*fftsize
    print(rcs)
    x=np.zeros(rcs)
    wsum=np.zeros(rcs)
    for n,i in zip(X,range(0,len(X)*hop,hop)): 
        l=len(x[i:i+fftsize])
        x[i:i+fftsize] += np.fft.irfft(n).real[:l]   # overlap-add
        wsum[i:i+fftsize] += w[:l]
    pos = wsum != 0
    x[pos] /= wsum[pos]
    return x

a=np.random.random((65536))
b=istft(stft(a))
plt.plot(range(len(a)),a,range(len(b)),b)
plt.show()

Answer 10

إذا كان لديك الوصول إلى مكتبة ثنائي C أن تفعل ما تريد، ثم استخدم HTTP: // code.google.com/p/ctypesgen/ لتوليد واجهة بيثون إلى تلك المكتبة.