음성 주파수 분해

푸리에 변환(Fourier Transform) : 임의의 비주기 함수를 주파수 도메인으로 나타냄

신호 데이터 분해하는 대표적인 방법으로, 모든 주기적인 신호는 주파수가 다른 삼각함수 조합으로 표현할 수 있음. 

 

(출처 : http://mriquestions.com/uploads/3/4/5/7/34572113/3311485_orig.gif)

 

① 연속 푸리에 변환 (CTFT, Continuous Time Fourier Transform) = 일반적으로 푸리에 변환이라하면 연속 푸리에 변환을 지칭함. 

② 이산 푸리에 변환 (DFT, Discrete Fourier Transform) :이산적인 입력신호를 이산치 주파수 축으로 분해

③ 고속 푸리에 변환 (FFT, Fast Fourier Transform) : 이산 푸리에 변환의 항들을 우함수(even function)와 기함수(odd function)로 모아서 급수를 빠르게 계산하기 위한 알고리즘으로, 고속 푸리에 변환을 사용하고자 할 때 구간 샘플 개수(N)은 2의 제곱승이여야 함.

 

 

이산 푸리에 변환 (작성필요)

 

역이산 푸리에 변환 (작성필요)

 

진폭 스펙트럼 (작성필요)

 

 

 

플로어링 처리 : 특정 주파수 성분 진폭이 0인 주파수가 있는 경우에 결과에 영향을 미치지 않는 작은 값을 더하여 로그 계산을 할 수 있도록함( 0이 있으면 로그를 취한 값이 마이너스 푸한대가 될수 있음)

 

로그 진폭 스펙트럼 : 스펙트럼 횡폭 최댓값은 샘플링 주파수/2 

 

샘플링정리 : 특정 주파수의 시간 파형을 기록할 때에는 2배의 샘플링 주파수로 기록하는 것.

 

나이퀴스트 주파수 : 샘플링 주파수 Fs로 기록한 음성에는 Fs/2 주파수 까지의 정보만 포함되어 있고, 이 주파수의 상한 값