如何快速分析音频中的各种频率成分
从视频中提取音频
from moviepy.editor import VideoFileClip# Load the video file and extract audio
video_path = "/mnt/data/WeChat_20241026235630.mp4"
video_clip = VideoFileClip(video_path)# Extract audio and save as a temporary file for further analysis
audio_path = "/mnt/data/extracted_audio.wav"
video_clip.audio.write_audiofile(audio_path)audio_path
分析分离出的音频
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.io import wavfile
from scipy.fft import fftaudio_path="/mnt/data/extracted_audio.wav"
# Load the audio file
sample_rate, audio_data = wavfile.read(audio_path)# If the audio has two channels (stereo), convert it to mono by averaging the channels
if audio_data.ndim > 1:audio_data = audio_data.mean(axis=1)# Select a segment of the audio for analysis (e.g., the first 5 seconds)
duration_seconds = 5
num_samples = duration_seconds * sample_rate
audio_segment = audio_data[:num_samples]# Perform FFT on the audio segment to get the frequency spectrum
audio_fft = fft(audio_segment)
frequencies = np.fft.fftfreq(len(audio_segment), 1 / sample_rate)
magnitude = np.abs(audio_fft)# Filter positive frequencies for plotting
positive_frequencies = frequencies[:len(frequencies) // 2]
positive_magnitude = magnitude[:len(magnitude) // 2]# Plot the frequency spectrum
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(positive_frequencies, positive_magnitude)
plt.title("Frequency Spectrum of Audio")
plt.xlabel("Frequency (Hz)")
plt.ylabel("Magnitude")
plt.xlim(0, 5000) # Focus on lower frequencies (common range for mechanical noises)
plt.grid(True)
plt.show()

这是音频的频谱图,展示了在0到5000 Hz范围内的频率成分。通过观察图中的频率峰值,我们可以得出以下初步分析:
主要频率峰值:
- 如果在高频范围(1000 Hz以上)有明显峰值,可能来源于电机的旋转噪音,尤其是电机的无刷运行特性。
- 如果在中低频范围(200-1000Hz)出现峰值,可能是齿轮啮合、传动系统或轮胎摩擦噪声。
- 低频段(100 Hz以下)的峰值一般是由振动噪声或结构传递噪音引起。
噪声来源可能性:
- 电机噪声:如果有高频噪声,电机或其驱动电路可能是主要噪声源。
- 传动系统噪声:中频峰值可能与齿轮啮合或皮带传动有关,可能由于齿轮不对中、松动或缺乏润滑等原因引起。
- 轮胎和路面摩擦:在较低频率的情况中,轮胎与路面接触的摩擦噪声较为常见。
常见频率峰值的音频噪声源
常见的频率峰值可以帮助识别音频噪声的来源。以下是一些常见的噪声源及其对应的频率范围和特点:
- 电机噪声
无刷直流电机(BLDC):主要噪声峰值在高频段(1000 Hz以上),因其高速旋转和换向特性,可能会在电机转速的倍频位置产生峰值。
有刷电机:通常会产生中频至高频噪声(300-2000 Hz),由于电刷和换向器的摩擦,带来高频成分。
步进电机:通常在200-600 Hz之间产生噪声峰值,其噪声源于步进脉冲和扭矩振动,尤其在低速时更明显。 - 齿轮传动噪声
齿轮啮合频率:齿轮传动系统中最明显的频率峰值通常是齿轮啮合频率(Gear Mesh Frequency, GMF),典型频率范围在200-1000 Hz之间。
倍频噪声:齿轮系统可能会在啮合频率的倍频位置产生额外的噪声峰值,尤其在齿轮不对中或磨损情况下。 - 轴承噪声
滚珠轴承缺陷频率:轴承噪声通常位于中高频(500 Hz以上),主要来源于内外圈、滚珠或保持架的缺陷。
轴承故障频率: - 外圈缺陷:产生的频率取决于滚珠通过外圈的频率,通常较低频段。
- 内圈缺陷:通常位于较高频段,频率与轴承的转速和滚珠通过内圈的频率有关。
保持架缺陷:产生频率较低,因为保持架运动速度较慢。 - 振动和结构共振
机械共振频率:机械结构和支架可能会在某些频率上产生共振峰值,通常是低频段(20-200 Hz)。共振频率依赖于结构的材料、形状和支撑方式。
固有频率:当外界激励频率接近结构的固有频率时,可能会引起大幅振动,并导致明显的低频噪声。 - 风扇和冷却系统噪声
风扇叶片通过频率(Blade Pass Frequency, BPF):当风扇运行时,叶片通过的频率会产生一个显著的频率峰值,通常在100-500 Hz之间,频率峰值取决于叶片数和风扇速度。
空气涡流噪声:高速空气流动会产生随机噪声,频率分布较宽,但一般集中在中高频段(500 Hz以上)。 - 皮带和链条传动噪声
皮带传动噪声:频率通常在中低频(100-500 Hz),主要由皮带振动和摩擦引起。
链条传动噪声:与皮带相似,链条传动也会在100-500 Hz范围内产生噪声,特别是链条松紧度不当或磨损时。 - 轮胎和地面摩擦噪声
低频摩擦噪声:轮胎与地面的接触摩擦通常在低频段(20-200 Hz),特别在硬地面或粗糙地面上行驶时更明显。
振动噪声:轮胎不平衡或路面不平整会在较低频率产生明显的振动噪声(通常低于100 Hz)。 - 电磁干扰噪声
电源开关噪声:常见于开关电源,通常在数千赫兹到十几千赫兹的频率范围,可能通过电磁辐射方式产生噪声。
变频器噪声:变频器控制的电机可能产生明显的高频噪声(1000 Hz以上),尤其是PWM(脉宽调制)频率。
通过识别频谱图中的这些常见频率峰值,可以帮助快速定位噪声来源。
相关文章:
如何快速分析音频中的各种频率成分
从视频中提取音频 from moviepy.editor import VideoFileClip# Load the video file and extract audio video_path "/mnt/data/WeChat_20241026235630.mp4" video_clip VideoFileClip(video_path)# Extract audio and save as a temporary file for further anal…...
MongoDB 6.0 主从复制配置
以下是 MongoDB 6.0 版本配置主从的详细安装步骤: 1. 安装 MongoDB:可以从官网下载 MongoDB 6.0 的安装包并进行安装,或者使用相应的包管理工具进行安装。 2. 配置主节点:在主节点的 MongoDB 配置文件(默认路径为 …...
NPU 神经网络处理单元
Ⅰ 什么是 NPU? 当前正处于神经网络和机器学习处理需求爆发的初期。传统的 CPU(中央处理器)/GPU(图形处理器)可以执行类似任务,但专门为神经网络优化的 NPU(神经处理单元)比 CPU/GP…...
安宝特分享 | AR技术引领:跨国工业远程协作创新模式
在当今高度互联的工业环境中,跨国合作与沟通变得日益重要。然而,语言障碍常常成为高效协作的绊脚石。安宝特AR眼镜凭借其强大的多语言自动翻译和播报功能,正在改变这一局面,让远程协作变得更加顺畅。 01 多语言翻译优势 安宝特A…...
Vulkan 开发(五):Vulkan 逻辑设备
图片来自《Vulkan 应用开发指南》 Vulkan 开发系列文章: 1. 开篇,Vulkan 概述 2. Vulkan 实例 3. Vulkan 物理设备 4. Vulkan 设备队列 在 Vulkan 中,逻辑设备(Logical Device)是与物理设备(Physical D…...
Kafka 解决消息丢失、乱序与重复消费
一、引言 在分布式系统中,Apache Kafka 作为一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,被广泛应用于日志收集、流式处理、消息队列等场景。然而,在实际使用过程中,可能会遇到消息丢失、乱序、重复消费等问题,这些问题可能…...
计算机专业毕业生面试工具推荐:白瓜面试
随着毕业季的临近,计算机专业的毕业生们即将步入职场,面试成为了他们必须面对的挑战。在这个过程中,选择合适的面试工具可以大大提高求职成功率。今天,我要向大家推荐一款专为计算机专业毕业生设计的面试工具——白瓜面试。 为什…...
数字IC开发:布局布线
数字IC开发:布局布线 前端经过DFT,综合后输出网表文件给后端,由后端通过布局布线,将网表转换为GDSII文件;网表文件只包含单元器件及其连接等信息,GDS文件则包含其物理位置,具体的走线࿱…...
高空作业未系安全带监测系统 安全带穿戴识别预警系统
在各类高空作业场景中,安全带是保障作业人员生命安全的关键防线。然而,由于人为疏忽或其他原因,作业人员未正确系挂安全带的情况时有发生,这给高空作业带来了巨大的安全隐患。为有效解决这一问题,高空作业未系安全带监…...
k8s的配置和存储(ConfigMap、Secret、Hostpath、EmptyDir以及NFS的服务使用)
ConfigMap 简介 在 Kubernetes 中,ConfigMap 是一种用于存储非敏感信息的 Kubernetes 对象。它用于存储配置数据,如键值对、整个配置文件或 JSON 数据等。ConfigMap 通常用于容器镜像中的配置文件、命令行参数和环境变量等。 ConfigMap 可以通过三种方…...
JS轮播图实现自动轮播、悬浮停止轮播、点击切换,下方指示器与图片联动效果
代码: <!DOCTYPE html> <html lang"zh-CN"> <head><meta charset"UTF-8"><meta name"viewport" content"widthdevice-width, initial-scale1.0"><title>Document</title><s…...
使用 Kafka 和 MinIO 实现人工智能数据工作流
MinIO Enterprise Object Store 是用于创建和执行复杂数据工作流的基础组件。此事件驱动功能的核心是使用 Kafka 的 MinIO 存储桶通知。MinIO Enterprise Object Store 为所有 HTTP 请求(如 PUT、POST、COPY、DELETE、GET、HEAD 和 CompleteMultipartUpload…...
力扣题86~90
题86(中等): python代码 # Definition for singly-linked list. # class ListNode: # def __init__(self, val0, nextNone): # self.val val # self.next next class Solution:def partition(self, head: Optional[Li…...
【JavaEE】【多线程】定时器
目录 一、定时器简介1.1 Timer类1.2 使用案例 二、实现简易定时器2.1 MyTimerTask类2.2 实现schedule方法2.3 构造方法2.4 总代码2.5 测试 一、定时器简介 定时器:就相当于一个闹钟,当我们定的时间到了,那么就执行一些逻辑。 1.1 Timer类 …...
CI/CD 的原理
一、CI/CD 的概念 CI/CD是一种软件开发流程,旨在通过自动化和持续的集成、测试和交付实现高质量的软件产品。 CI(Continuous Integration)持续集成 目前主流的开发方式是协同开发,即多位开发人员同事处理同意应用不同模块或功能。 如果企业在同一时间将…...
进一步认识ICMP协议
在日常工作中,我们经常需要判断网络是否连通,相信大家使用较多的命令就是 ping啦。ping命令是基于 ICMP 协议来实现的,那么什么是 ICMP 协议呢?ping命令又是如何基于 ICMP 实现的呢? 今天这篇文章,我们就来…...
NUUO网络视频录像机upload.php任意文件上传漏洞复现
文章目录 免责声明漏洞描述搜索语法漏洞复现nuclei修复建议 免责声明 本文章仅供学习与交流,请勿用于非法用途,均由使用者本人负责,文章作者不为此承担任何责任 漏洞描述 NUUO网络视频录像机(Network Video Recorder࿰…...
WebGL 3D基础
1. 归一化函数 对一个向量进行归一化处理,即调整向量的模长(长度)为1,同时保持其方向不变。 // 归一化函数 function normalized(arr) {let sum 0;for (let i 0; i < arr.length; i) {sum arr[i] * arr[i];}const middle …...
Docker 部署MongoDb
1. 编写docker-compose.conf 文件 version: 3 services:mongo:image: mongo:latest # 指定 MongoDB 版本,确保 > 3.6container_name: mongo-replicarestart: alwayscommand: ["mongod", "--replSet", "rs0", "--oplogSize&…...
【Hadoop】hadoop的路径分不清?HDFS路径与本地文件系统路径的区别
/usr/local/hadoop /user/hadoop /home/hadoop/ 这里有些路径名很相似,帮我区分? 在Hadoop生态系统中,理解文件存储的位置对于有效管理数据至关重要。Hadoop分布式文件系统(HDFS)提供了一个高度可靠的存储系统…...
Java 语言特性(面试系列2)
一、SQL 基础 1. 复杂查询 (1)连接查询(JOIN) 内连接(INNER JOIN):返回两表匹配的记录。 SELECT e.name, d.dept_name FROM employees e INNER JOIN departments d ON e.dept_id d.dept_id; 左…...
进程地址空间(比特课总结)
一、进程地址空间 1. 环境变量 1 )⽤户级环境变量与系统级环境变量 全局属性:环境变量具有全局属性,会被⼦进程继承。例如当bash启动⼦进程时,环 境变量会⾃动传递给⼦进程。 本地变量限制:本地变量只在当前进程(ba…...
ubuntu搭建nfs服务centos挂载访问
在Ubuntu上设置NFS服务器 在Ubuntu上,你可以使用apt包管理器来安装NFS服务器。打开终端并运行: sudo apt update sudo apt install nfs-kernel-server创建共享目录 创建一个目录用于共享,例如/shared: sudo mkdir /shared sud…...
Mybatis逆向工程,动态创建实体类、条件扩展类、Mapper接口、Mapper.xml映射文件
今天呢,博主的学习进度也是步入了Java Mybatis 框架,目前正在逐步杨帆旗航。 那么接下来就给大家出一期有关 Mybatis 逆向工程的教学,希望能对大家有所帮助,也特别欢迎大家指点不足之处,小生很乐意接受正确的建议&…...
相机从app启动流程
一、流程框架图 二、具体流程分析 1、得到cameralist和对应的静态信息 目录如下: 重点代码分析: 启动相机前,先要通过getCameraIdList获取camera的个数以及id,然后可以通过getCameraCharacteristics获取对应id camera的capabilities(静态信息)进行一些openCamera前的…...
ServerTrust 并非唯一
NSURLAuthenticationMethodServerTrust 只是 authenticationMethod 的冰山一角 要理解 NSURLAuthenticationMethodServerTrust, 首先要明白它只是 authenticationMethod 的选项之一, 并非唯一 1 先厘清概念 点说明authenticationMethodURLAuthenticationChallenge.protectionS…...
【配置 YOLOX 用于按目录分类的图片数据集】
现在的图标点选越来越多,如何一步解决,采用 YOLOX 目标检测模式则可以轻松解决 要在 YOLOX 中使用按目录分类的图片数据集(每个目录代表一个类别,目录下是该类别的所有图片),你需要进行以下配置步骤&#x…...
大数据学习(132)-HIve数据分析
🍋🍋大数据学习🍋🍋 🔥系列专栏: 👑哲学语录: 用力所能及,改变世界。 💖如果觉得博主的文章还不错的话,请点赞👍收藏⭐️留言Ǵ…...
Netty从入门到进阶(二)
二、Netty入门 1. 概述 1.1 Netty是什么 Netty is an asynchronous event-driven network application framework for rapid development of maintainable high performance protocol servers & clients. Netty是一个异步的、基于事件驱动的网络应用框架,用于…...
现有的 Redis 分布式锁库(如 Redisson)提供了哪些便利?
现有的 Redis 分布式锁库(如 Redisson)相比于开发者自己基于 Redis 命令(如 SETNX, EXPIRE, DEL)手动实现分布式锁,提供了巨大的便利性和健壮性。主要体现在以下几个方面: 原子性保证 (Atomicity)ÿ…...
