曲全体のスペクトルでは、音がいつ鳴ったかがわからない：短時間フーリエ変換

导读： 两段声音都先后出现一个低音和一个高音，只把顺序交换，整段频率结果就可能看起来完全一样。要让程序找回“哪个声音先出现”，需要把录音分成互相重叠的小段，每到一个位置就重新计算一次。

第 14 课已经把一整段录音换成了一条曲线：横轴是频率，也就是一秒重复多少次，纵轴是每个频率有多强。这条曲线能看出小提琴、钢琴、萨克斯和噪声（也就是沙沙作响、没有固定高低的那种声音）各自由哪些成分组成，却指不出钢琴是在哪一刻敲下的。

本课要做的实验是：先故意造出两段“整段结果相同、声音顺序相反”的信号，再检查移动小段以后，程序能不能找回先后顺序。完整代码在第 15 课脚本，运行环境仍沿用课程总纲中的一次性配置。

实验：交换低音和高音的顺序，整段频谱还能分辨吗

先生成两段 1 秒声音。两段都包含每秒重复 300 次的低音和每秒重复 900 次的高音：

• 第一段先播放 300 Hz，再播放 900 Hz。
• 第二段正好反过来，先播放 900 Hz，再播放 300 Hz。

这里的 Hz 读作赫兹，就是一秒重复多少次。第 02 课解释过它与听到的高低有什么关系。

脚本先对两段完整声音各算一次幅度谱，也就是第 12 课那条「每个频率有多强」的曲线。两条曲线的最大差只有 4.547e-13。这个数已经接近浮点计算留下的舍入误差，意味着只看整段幅度谱，程序无法判断谁先谁后。

接着，脚本每次只看 800 个样本，每隔 400 个样本向右移动一次。第一段开头最强的是 300 Hz，结尾最强的是 900 Hz；第二段则从 900 Hz 变成 300 Hz。顺序重新出现了。

图 1：中间的整段幅度谱只有相同的 300 Hz 和 900 Hz 峰。下方逐帧结果才显示：一段从低到高，另一段从高到低。

这里要补一个边界，免得把话说过头：信息并没有凭空消失。只要保留完整的复数结果——也就是第 11 课那种一个数同时记住「有多强」和「从哪里起步」——DFT 仍然能把原声音一个数不差地重建回来。

真正的问题有两层。第一，每个 DFT 系数概括的都是整段录音，它身上没有一个属于自己的时间坐标。第二，我们最常看的幅度谱只取了模，把相位（也就是那个「从哪里起步」）整个丢掉了。两件事加起来，整段幅度谱就答不出「这个成分在第几秒」。

一次只看一小段，时间位置就留下来了

最直接的办法，是把录音切成许多短帧，对每一帧分别计算 FFT：

1. 从录音里选出一帧。
2. 给这一帧乘上一个两端低、中间高的窗，让切口平缓下来。
3. 对这一帧计算 FFT，得到一列频率结果。
4. 向右移动一小段距离，重复计算。
5. 把所有列按先后顺序排在一起。

这个过程叫短时傅里叶变换，英文是 Short-Time Fourier Transform，简称 STFT。这里的“短时”不是换了一种傅里叶变换，而是让同一个计算不断处理不同时间位置的小段。

每次移动的距离叫帧移，下面记作 H。帧移比帧长小时，相邻两帧会共享一部分样本，这就是重叠。

把录音切成短帧、每帧乘一个窗，这两步第 06 课都做过。那一课解释了为什么它们要放在一起，本课要做的是把那套操作接到 FFT 后面。

每一帧会得到一列数字。把这些列按先后顺序并排成一张二维数字表，这张表就叫矩阵。

图 2：四步走一遍——取一帧、给它乘上窗、算一次 FFT、把得到的这一列排进矩阵。帧移 400 只有帧长 800 的一半，所以下一帧会和这一帧共用一半样本。

窗必须和帧一样长。原因很具体：程序要让帧里的每个样本都乘上一个窗值；两边数量不同，就无法逐项配对。本课的公共函数因此让窗长、帧长和 FFT 长度使用同一个 frame_length。

DFT 公式怎样多出一个时间位置

只处理一段长度为 N 的数据时，DFT 可以写成：

$$X[k]=\sum _{n=0}^{N-1}x[n]e^{-i2\pi kn/N}$$

STFT 只改了三处：给输出增加“第几帧”，让输入从这一帧的起点开始，再给这一帧乘窗：

$$S[m,k]=\sum _{n=0}^{N-1}x[n+mH]w[n]e^{-i2\pi kn/N}$$

逐项读就不复杂了：

• m 表示现在计算第几帧。
• mH 表示这帧从原录音的第几个样本开始。
• n 表示帧内部的第几个样本。
• w[n] 是这个样本位置对应的窗值。
• k 仍然表示正在检查第几个频率位置。

当 m 从 0 变成 1、2、3 时，窗依次向右移动；每个位置都得到一整列 k。公式通常写成 S[m,k]，本课程代码则把频率放在行、时间放在列，所以数组形状按“频率格数，帧数”排列。

10000 个样本为什么得到 501 × 19

现在给程序三个数：录音共有 10000 个样本，每帧取 1000 个样本，每次前进 500 个样本。这里只保留完整帧，不在两端补值。

1000 点实数帧只需要保留非负频率，因此行数是：

$$1000/2+1=501$$

第一帧从 0 开始，最后一帧不能伸出第 10000 个样本，所以列数是：

$$\lfloor \frac{10000-1000}{500}\rfloor +1=19$$

最终形状就是 (501, 19)：501 行频率，19 列时间。

图 3：上半部分沿录音摆出 19 个窗口；下半部分把每个窗口的 501 个非负频率结果竖成一列。两种计数在右侧合成 501 × 19。

公共函数的核心计算只有三行：

frames = frame(y, frame_length, hop_length)
windowed = frames * np.hanning(frame_length)[None, :]
S = np.fft.rfft(windowed, axis=1).T

脚本还用完全相同的 Hann 窗和 center=False 调用 librosa。两边形状都是 (501, 19)，把 9519 个复数逐个相减，最大差是 0.000e+00。所以呢？这不是“看起来差不多”，而是每一个复数系数逐位相同——手写的这三行和库做的是同一件事。

center=False 表示只从原录音中取完整帧。有些库默认会在两端补值，因此列数可能不同；第 16 课真正调用绘图接口时会专门核对这个默认行为。

帧长决定时间和频率哪边看得更细

每个频率格之间相差“采样率除以帧长”。本课程使用 22050 Hz 采样率时，脚本得到：

帧越长，一次看到的振动圈数越多，相邻频率越容易分开；代价是这一列结果覆盖了更长时间，很难指出短促声音究竟落在哪个瞬间。帧越短则相反：时间范围更窄，但频率格更疏。

下面两张图分析同一段从低到高的声音，并在 0.75 秒加入一次短促敲击。16 ms 窗的频率间隔是 62.50 Hz，64 ms 窗缩小到 15.62 Hz。

图 4：看 0.75 秒附近的竖亮线——短窗让它集中在更窄的时间范围；再看斜向亮带——长窗让它在频率方向更细。两边无法同时达到最细。

这种选择叫时间与频率的取舍。定位点击声、爆破音等短事件时，通常更在意时间；区分两个持续而接近的音高时，通常更在意频率。帧长没有脱离任务的“最佳值”。

帧移只决定隔多远再看一次

保持帧长 1000 不变，脚本只缩小帧移：

帧移越小，程序在时间轴上取点越密，图看起来也更连续；代价是列数和计算量增加。它不会改变每一帧覆盖多长时间，因此不能消除帧长造成的取舍。把帧移减半，不等于突然获得了短一倍的观察窗口。

Hann 窗把每一帧的两端收下去

本课使用的 Hann 窗中间接近 1，两端是 0。1000 点窗的实测值是：左端 0.0，中心 0.999998，右端 0.0。

逐样本相乘以后，帧中央几乎保持原样，两端逐渐压低。这样做能减轻硬切口造成的频率泄漏，但不会免费消除所有误差；窗也会改变幅度和频率主瓣的宽度。这里沿用第 06 课的窗函数解释，不再重讲一次。

复数矩阵怎样变成一张声谱图

STFT 的每个位置仍然是复数。若只想用颜色显示强弱，可以先取模再平方：

$$Y[m,k]=|S[m,k]{|}^2$$

得到的 Y 是功率矩阵。把时间帧放在横向、频率放在纵向、功率大小换成颜色，就得到功率声谱图。图 4 正是用这套数值画出来的：亮处表示该时间和频率附近更强，暗处表示更弱。

这张图暂时只负责解释“矩阵怎样变成颜色”。下一课才会把真实音阶和三段音乐依次交给 librosa，比较线性频率、相对 dB 和对数频率显示，并检查矩阵方向与补边方式。

这一课得到了什么，下一课接着讲什么

整段幅度谱把整段录音汇总成一条曲线，所以能回答“有哪些频率”，却不能直接回答“它们什么时候出现”。STFT 用移动短窗反复计算 FFT：每个窗口产生一列频率结果，所有列按时间并排成复数矩阵。

矩阵有多少行，由每帧包含多少个非负频率格决定；有多少列，由录音长度、帧长、帧移和补边方式决定。帧长控制时间与频率的取舍，帧移控制时间取点密度，窗函数控制每一帧的切口。

下一课要把这张复数矩阵真正画成可比较的声谱图。那时最容易出错的不再是公式，而是“画的是模还是功率”“颜色是否换成 dB”“纵轴按普通频率还是对数频率”以及“库是否在两端补了值”。