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前言

我們知道audacity和audition都有頻譜分析這個窗口，一般過程肯定是分幀加窗，fft變換然后呈現，

大體這個過程是沒問題的，但為什么我畫出來的頻譜圖和它們的不一樣？本篇文章就來分析這個

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一、問題引入

一個典型的wav（一個底噪）的波形頻譜，在audition里面展示如下：

fft頻譜分析如下：

注意三個要素，window窗長，選取整個wav數據范圍，采用hanning窗

二、使用步驟

根據上面的分析，我們自己寫了一個頻譜分析的spectrum【AI寫的，我哪有那么厲害】

clear all
close all
clc[x,fs] = audioread('4-OK.wav');% 1. 分幀處理(假設信號長度是幀長的整數倍)
N = length(x);
signal = x;
winLen =2048;
numFrames = floor(N/winLen);
frames = reshape(signal(1:numFrames*winLen), winLen, numFrames);% 2. 加Hanning窗
window = hann(winLen);logMagAll = zeros(winLen/2+1, 1);
for i = 1:numFramesframe = frames(:,i) .* window;mag = abs(fft(frame, winLen));logMagAll = logMagAll + 10*log10(mag(1:winLen/2+1).^2 + 1e-16);
endlogMag = logMagAll/numFrames ;% 5. 繪圖
freq = (0:winLen/2)/winLen * fs; % 頻率軸
figure;
semilogx(freq(2:end), logMag(2:end)); % 對數頻率軸，跳過DC
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Magnitude (dB)');
title('Power Spectrum (Hanning window)');
grid on;

核心過程就是 分幀，加窗，先求 log對數，然后算完之后求平均

?

頻譜形狀是對的，但發現底噪和整體幅度有差別

底噪是-60，audition顯示底噪是-100多呢，這個地方肯定有問題，但倆形狀相似，很可能是增益導致，差了倍數。

倍數差在邊度呢？

三、分析和改進

audition的源代碼肯定是沒有，人商業軟件，被adobe買了，別想了。我們可以參考audacity 的， 先看看audacity分析的頻譜如何

低頻底噪太低，沒顯示全，但是沒關系，鼠標可以放到低頻，給出信息，大概-100多dB，那和audition的一樣，audacity的源代碼可是有的哦，馬上參考它的代碼；

?經過一系列的分析，我們知道這個函數是畫頻譜的地方【具體怎么分析得到的的可以參考韋神解五次方程的過程，就是題感！】

關鍵是這個地方

方框部分，有個時域加權，對窗口系數的加權！

能量譜沒有什么特殊的，就是普通的fft計算?

回到? ?SpectrumAnalyst::Calculate 函數，這個地方 by每幀會 直接求和

也就是 應該先 求能量譜的總和，不著急求 log，

??????

等出每一幀的while循環之后呢

能量譜求 20倍log，幅度譜求10倍log

再乘以scale，scale里面有對每一幀的平均，194行

到這里就明白了，注意要點有兩個

1、注意要乘窗口歸一化權重 wss

2、注意先求 幅度譜加和，再平均，然后上對數，而不是先對數，再加和平均，經常玩log的都知道，說白了其實一個是算術平均，一個是幾何平均

行了，道理都清楚了，代碼的事情讓deepseek 出！嗷嗷的來吧你就

clear all
close all
clc[x,fs] = audioread('4-OK.wav');% 1. 分幀處理(假設信號長度是幀長的整數倍)
N = length(x);
signal = x;
winLen =2048;
numFrames = floor(N/winLen);
frames = reshape(signal(1:numFrames*winLen), winLen, numFrames);% 2. 加Hanning窗
window = hann(winLen);
wss = sum(window); % 窗譜和
if wss > 0wss = 4.0 / (wss^2); % 窗譜平方和歸一化因子
elsewss = 1.0;
end% 3. 計算每幀幅度譜平方和
MagAll = zeros(winLen/2+1, 1);
for i = 1:numFramesframe = frames(:,i) .* window;mag = abs(fft(frame, winLen));MagAll = MagAll + mag(1:winLen/2+1).^2;
end% 4. 計算對數幅度譜
scale = wss / numFrames;
logMag = 10 * log10(MagAll * scale);% 5. 繪圖
freq = (0:winLen/2)/winLen * fs; % 頻率軸
figure;
semilogx(freq(2:end), logMag(2:end)); % 對數頻率軸，跳過DC
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Magnitude (dB)');
title('Power Spectrum (Hanning window)');
grid on;

再看頻譜圖

行了，應該對上了，齊刷的！

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總結

1、要會發現問題，別總以為自己的代碼最牛逼，實際根本不符合規律，-30dB底噪那么大，可能么？

2、要利用互聯網資源，能開源的為毛不用，deepseek自己寫也不一定你給正確代碼，還得靠自己分析

3、要會用deepseek，巧用ai，不受制于ai，才不會被ai卷死