Python NumPy - FFTと逆FFT？

Question

私はFFTで作業していましたが、現在はFFTでファイルからサウンド波形を取得しようとしていますが、最終的に変更しますが、その変更された波形をファイルに出力します。私は、音波のFFTを取得し、それに逆FFT関数を使用しましたが、出力ファイルはまったく発音されません。私は波形をフィルタリングしていません。周波数データを取得してファイルに戻してテストしています。同じように聞こえるはずですが、大きく違った発音になります。何か案は？

- 編集 - 私は以来、このプロジェクトビットに取り組んできたが、まだ望ましい結果を得ていない

。出力されたサウンドファイルはノイズが多く（元のファイルには存在しなかった余分なノイズだけでなく）、もう1つのチャネルのサウンドは以前は無音だった他のチャネルにリークされています。入力サウンドファイルは、ステレオの2チャンネルファイルで、サウンドは1つのチャンネルからしか得られません。私のコードは次のとおりです：

import scipy 
import wave 
import struct 
import numpy 
import pylab 

from scipy.io import wavfile 

rate, data = wavfile.read('./TriLeftChannel.wav') 

filtereddata = numpy.fft.rfft(data, axis=0) 

print (data) 

filteredwrite = numpy.fft.irfft(filtereddata, axis=0) 

print (filteredwrite) 

wavfile.write('TestFiltered.wav', rate, filteredwrite) 

私はこれがうまくいかない理由はよく分かりません... ...？

EDIT：問題を解決するのに役立つ場合は、.pyファイルとオーディオファイルを圧縮しました。here

Answer 1

>>> import numpy as np 
>>> a = np.vstack([np.ones(11), np.arange(11)]) 

# We have two channels along axis 0, the signals are along axis 1 
>>> a 
array([[ 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], 
     [ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10.]]) 
>>> np.fft.irfft(np.fft.rfft(a, axis=1), axis=1) 
array([[ 1.1  , 1.1  , 1.1  , 1.1  , 
      1.1  , 1.1  , 1.1  , 1.1  , 
      1.1  , 1.1  ], 
     [ 0.55  , 1.01836542, 2.51904294, 3.57565618, 
      4.86463721, 6.05  , 7.23536279, 8.52434382, 
      9.58095706, 11.08163458]]) 
# irfft returns an even number along axis=1, even though a was (2, 11) 

# When a is even along axis 1, we get a back after the irfft. 
>>> a = np.vstack([np.ones(10), np.arange(10)]) 
>>> np.fft.irfft(np.fft.rfft(a, axis=1), axis=1) 
array([[ 1.00000000e+00, 1.00000000e+00, 1.00000000e+00, 
      1.00000000e+00, 1.00000000e+00, 1.00000000e+00, 
      1.00000000e+00, 1.00000000e+00, 1.00000000e+00, 
      1.00000000e+00], 
     [ 7.10542736e-16, 1.00000000e+00, 2.00000000e+00, 
      3.00000000e+00, 4.00000000e+00, 5.00000000e+00, 
      6.00000000e+00, 7.00000000e+00, 8.00000000e+00, 
      9.00000000e+00]]) 

# It seems like you signals are along axis 0, here is an example where the signals are on axis 0 
>>> a = np.vstack([np.ones(10), np.arange(10)]).T 
>>> a 
array([[ 1., 0.], 
     [ 1., 1.], 
     [ 1., 2.], 
     [ 1., 3.], 
     [ 1., 4.], 
     [ 1., 5.], 
     [ 1., 6.], 
     [ 1., 7.], 
     [ 1., 8.], 
     [ 1., 9.]]) 
>>> np.fft.irfft(np.fft.rfft(a, axis=0), axis=0) 
array([[ 1.00000000e+00, 7.10542736e-16], 
     [ 1.00000000e+00, 1.00000000e+00], 
     [ 1.00000000e+00, 2.00000000e+00], 
     [ 1.00000000e+00, 3.00000000e+00], 
     [ 1.00000000e+00, 4.00000000e+00], 
     [ 1.00000000e+00, 5.00000000e+00], 
     [ 1.00000000e+00, 6.00000000e+00], 
     [ 1.00000000e+00, 7.00000000e+00], 
     [ 1.00000000e+00, 8.00000000e+00], 
     [ 1.00000000e+00, 9.00000000e+00]]) 

Answer 2

1. あなたはおそらくfft（ポストフィルタリング）のifftを取りたい
2. ここに任意のフィルタを適用するためには表示されません、ない入力波形の。

Answer 3

このようにはなりませんか？

filtereddata = numpy.fft.fft(data) 
# do fft stuff to filtereddata 
filteredwrite = numpy.fft.ifft(filtereddata) 
wavfile.write('TestFiltered.wav', rate, filteredwrite) 

Answer 4

2つの問題。

2チャンネルのデータをFFTします。 FFTの結果を得るためには、モノラルデータの1チャンネルだけをFFTして、通常の意味で理解してください。 2チャンネルのステレオデータを処理する場合は、各チャンネルを別々にIFFT（FFT（））する必要があります。

実際のfftを使用しています。これは情報を捨てて、fftを非可逆にします。

反転したい場合、複雑な結果を生成するFFTを使用し、この複素周波数領域ベクトルをIFFTして時間領域に戻す必要があります。周波数領域のベクトルを修正する場合は、厳密に実際の結果（数値ノイズを引いたもの）が必要な場合は共役対称のままであることを確認してください。