音频均衡分辨率答案

【问题标题】：Audio equalization resolution音频均衡分辨率
【发布时间】：2016-07-29 12:23:02
【问题描述】：

总之

我正在尝试用 C++ 制作均衡器。我必须处理（通常）256 个样本块中的音频。我使用 FFT 来获取样本块的频谱。我处理频率，然后使用 IFFT 在时域中获取处理后的音频块。我正在使用相关问题中提供的代码：FFT in a single C-file。

对于低通滤波器，将较低的系数设置为零应该会去除低频。但是，在处理后的音频中，我得到了一个改变的频谱，而不是一个低通滤波器（音频包含嗡嗡声）。

我已经阅读了以下相关文章：

我做错了吗？块大小是否太小而无法获得合理的频率分辨率？

我熟悉傅里叶变换的数学。但是，我不知道 FFT 和 IFFT 变换的细节。提供的代码可能未正确实现。但是，当 FFT 完成，然后对 FFT 的结果进行 IFFT 时，原始音频块被正确重建。

详情

我正在编写一个 VST，并在 processReplacing() 方法中进行所有处理。这就是为什么我受到块大小的限制。

我的想法是把最后n个块保留在内存中，对最后n个块计算FFT以获得更高的频率分辨率，然后对这些频率进行处理，在IFFT之后，只替换最后一个块。

对于这是否是实现均衡器的正确方法有什么建议吗？

【问题讨论】：

您是否考虑过在时域中进行过滤？这就是大多数音频软件的做法，而且有充分的理由。时域的优点包括（过度简化）：更低的延迟、更高效的处理、更平滑的频率响应（取决于您选择的滤波器类型）、无预回声的时域响应，以及通常模仿模拟音频滤波器的特性。这是一个很好的资源：@987654325@ 和我写的解释：blog.bjornroche.com/2012/08/basic-audio-eqs.html

标签： c++ audio fft vst

【解决方案1】：

让我猜猜（因为您遗漏了相关信息）：您的采样率相当高，例如 44000 个样本/秒。这意味着您的块只有 6 毫秒，或者换句话说，您的块频率是 171 Hz。这是完全听得见的。

因此，问题不在于您的频率分辨率太低，而在于您每秒有太多块。

更深层次的问题是为什么这些块会引起轰动。对此还有一个简单的答案：您正在对有时间限制的信号进行 FFT。数学中的傅里叶变换适用于无限信号，在实际的 FFT 中，它通过 256 个样本块的无限重复来近似。但是该块的最后一个样本与第一个不对齐；会有一个跳跃。因此，该跳跃每秒发生 171 个计时器，这是一种嗡嗡声。

【讨论】：

我认为问题可能与此有关。您能否建议一种不同的均衡方法（不一定使用 FFT）或克服此限制的方法？
IIR 或 FIR 滤波器。 FIR 可能更容易实现，但如果需要实时处理，则会有更长的群延迟。

【解决方案2】：

至少 3 个问题：

首先，过滤掉频率的方法不是将 FFT 箱清零。有关更多信息，请参阅此答案：https://dsp.stackexchange.com/questions/6220/why-is-it-a-bad-idea-to-filter-by-zeroing-out-fft-bins/6224#6224

其次，在计算出所需滤波器响应的脉冲响应长度后，您必须将 FFT 补零至少该额外长度，然后使用重叠相加或重叠保存（快速卷积算法）合并您的 IFFT 结果，而不仅仅是连接它们。

第三，44.1 kHz 采样率下的 256 个样本甚至不足以适应低于 170 Hz 的任何音高的 1 个完整周期。所以，是的，低频分辨率将受到您选择的块大小的限制。这是否合理取决于您对频率响应的要求。

如果您的均衡曲线具有较长的脉冲响应、足够的计算资源/功率/周期，并且不介意与块大小相关的延迟，则 FFT/IFFT 快速卷积是进行 DSP 均衡的一种常用方法。

【讨论】：