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音频信号时频分析基础

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 核心概念 · 整体框架
课程导入学习目标
02
信号基础
连续与离散信号 · 采样定理 · 量化
信号基础连续
03
傅里叶变换基础
傅里叶级数 · 连续傅里叶变换 · 离散傅里叶变换（DFT）及其性质
傅里叶变换基础傅里叶级数
04
短时傅里叶变换（STFT）
原理 · 窗函数的作用 · 时间分辨率与频率分辨率的权衡
STFT短时傅里叶变换
05
窗函数设计
常见窗函数（矩形 · 汉宁 · 汉明
窗函数设计常见窗函数
06
STFT实现方法
基于FFT的STFT计算流程 · 帧移 · 重叠
STFT实现方法
07
频谱图（Spectrogram）
定义 · 绘制方法 · 颜色映射
Spectrogram频谱图
08
时频分辨率分析
不确定性原理（海森堡-盖博极限） · 如何平衡时间与频率分辨率
时频分辨率分析不确定性原理
09
小波变换基础
连续小波变换（CWT） · 离散小波变换（DWT） · 与STFT的对比
小波变换基础CWT
10
小波变换应用
音频信号去噪 · 瞬态检测 · 多分辨率分析
小波变换应用音频信号去噪
11
希尔伯特-黄变换（HHT）
经验模态分解（EMD） · 希尔伯特谱 · 适用场景
HHT希尔伯特
12
时频分析中的相位信息
相位谱的意义 · 相位重构 · 相位声码器简介
时频分析相位信息
13
音频信号预处理
去直流 · 归一化 · 预加重
音频信号预处理去直流
14
时频特征提取
梅尔频谱 · 梅尔频率倒谱系数（MFCC） · 色度特征等
时频特征提取梅尔频谱
15
时频分析在语音识别中的应用
特征提取 · 噪声鲁棒性 · 前端处理
时频分析语音识别
16
时频分析在音乐信息检索中的应用
节拍跟踪 · 和弦识别 · 音高估计
时频分析音乐信息检索
17
时频分析在音频增强中的应用
谱减法 · 维纳滤波 · 基于时频掩码的降噪
时频分析音频增强
18
时频分析在音频压缩中的应用
感知编码（如MP3） · 时频掩蔽效应
时频分析音频压缩
19
时频分析在声源分离中的应用
基于时频掩码 · 非负矩阵分解（NMF）等
时频分析声源分离
20
时频分析在音频事件检测中的应用
环境声音分类 · 异常检测
时频分析音频事件检测
21
时频分析工具与库
Python（librosa · scipy · numpy）
时频分析工具Python
22
案例实战
使用Python对一段语音进行STF… · 分析不同窗函数的影响
案例实战Python
23
案例实战
使用小波变换对音频信号进行去噪 · 并与STFT方法对比效果
案例实战使用小波变换对音…
24
案例实战
提取MFCC特征并用于简单的语音分类…
案例实战MFCC
25
案例实战
基于时频掩码的简单声源分离（如分离人…
案例实战基于时频掩码的简…
26
常见问题
时频图中的伪影 · 泄漏 · 边缘效应及其解决方法
常见问题时频图
27
常见问题
如何选择窗长 · 帧移 · 窗函数类型以适应不同音频信号
常见问题如何选择窗长
28
常见问题
时频分析计算复杂度优化 · 实时处理策略
常见问题时频分析计算复杂…
29
综合提升
结合深度学习（如CNN · Transformer）的时频特征学…
综合提升CNN
30
课程总结
核心知识点回顾 · 项目实战建议 · 进一步学习资源与方向
课程总结核心知识点回顾