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Aus der Short-time Fourier Transformation (STFT) lassen sich nun bestimmte Audio Features berechnen welche bestimmte Eigenschaften des Signales auf einer tonalen Ebene beschreiben. Wir haben

Spectral Centroid

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SC[m]=∑k=0N−1∣X[m,k]∣⋅fk∑k=0N−1∣X[m,k]∣S C[m]=\frac{\sum_{k=0}^{N-1}|X[m, k]| \cdot f_k}{\sum_{k=0}^{N-1}|X[m, k]|}

Er beschreibt die wahrgenommene Helligkeit eines Signals. Es zeigt an wo der “Schwerpunkt” des Signals im Spektrum ist.

Spectral Flux

SF[m]=∑k=0N−1H(∣X[m,k]∣−∣X[m−1,k]∣)S F[m]=\sum_{k=0}^{N-1} H(|X[m, k]|-|X[m-1, k]|)

Beschreibt die Veränderung des Betragspektrum. Kann verwendet werden um festzustellen ob das Signal sich harmonisch verändert in einem gegebenem Fenster.

Spectral Flatness

SFN[m]=∏k=0N−1∣X[m,k]∣N1N∑k=0N−1∣X[m,k]∣S F N[m]=\frac{\sqrt[N]{\prod_{k=0}^{N-1}|X[m, k]|}}{\frac{1}{N} \sum_{k=0}^{N-1}|X[m, k]|}

Beschreibt die Gleichverteilung des Spektrums also Quotient zwischen 0 und 1, wobei 0 bedeutet, dass sich das Spektrum auf eine Frequenz konzentriert, und 1 besagt, dass es sich auf allen gleichmäßig verteilt → weißes Rauschen.

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  • Möser, Michael (2015). Technische Akustik. Springer Vieweg. mser2015aa