如何从 PCM 样本中解析频率答案

【问题标题】：How to resolve frequency from PCM samples如何从 PCM 样本中解析频率
【发布时间】：2014-06-25 06:59:01
【问题描述】：

我想使用 LED 灯条构建一个音频可视化显示器，以便在聚会上使用。构建显示器和编程渲染引擎相当简单，但除了渲染 PCM 样本外，我没有任何信号处理经验。

我想实现的主要功能是由可听频率驱动的动画。为了让事情变得超级简单并掌握它，我想首先根据输入信号的可听频率简单地渲染一种颜色（例如，最高可听频率将被渲染为白色）。

我知道，将输入样本读取为 PCM 可以得到气压（强度）相对于时间的幅度，并且使用傅里叶变换将信号输出为相对于频率的强度。但是从那里我迷失了如何解决实际频率。

是否需要将数字频率解析为傅里叶变换的逆变换（例如强度是参数，频率是结果）？

我知道有不同类型的傅里叶变换适用于不同的目的。哪个对这样的应用程序有用？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您可以使用 DFT 或 FFT 将样本从时域转换到频域。它输出频率及其强度。实际上，您会得到一组频率，而不仅仅是一个。基于此，可以点亮 LED 灯条。见DFT spectrum tracer

【讨论】：

感谢您的回答。是的，我意识到 FFT 的结果函数具有频域和强度范围。我感到困惑的是，这意味着解决我想要关联颜色的频率。例如，如果对音频数据的子集（可能是 1 毫秒）进行 FFT，那么该 FFT 的频率是如何实现的？我的意思是，考虑到这个 FFT，那段时间的可听频率是如何实现的？我的假设是我可能不得不取那个时间片的所有频率的平均值。
您可以暂时取强度最高的频率。加权平均也是有道理的。你能解释一下你希望得到的“音频可视化显示器”的最终输出吗？
当然。一般来说，我想通过不同的属性来驱动不同的动画，类似于 winamp 或任何 PC 可视化工具。有一个标准动画根据音频的属性（我相信通常是频率）运行和操作（视图变换是偏移的）。因此，为了简单起见并掌握必要的算法，我想基本上定期采样音频输入，解析每个间隔的频率，并根据该频率输出颜色。
为了测试，在每个样本中绘制每个频率的同心圆，其半径是强度，颜色是频率，也就是极坐标图分析仪！
我喜欢！听起来是一种有趣且有趣的测试方法。我会记住这一点。非常感谢您的智慧和参与。你的回答被接受了。

【解决方案2】：

“频率”，作为单个数字音频频谱值，几乎不存在于所有声音中。这就是为什么 FFT 可以为您提供完整音频频谱的所有 N/2 个频率区间，最高采样率的一半，分辨率由 FFT 的长度决定。

【讨论】：