Zusammenfassung
In der Analyse von instationären Prozessen, wie zum Beispiel Sprach- oder Musiksignalen, möchte man häufig Aufschluss über die im Signal enthaltenen Spektralanteile gewinnen und diese zu Zeitpunkten bzw. Zeitintervallen zuordnen. Das bedeutet, man sucht eine Darstellung, in der die Signalanteile wie bei einem Notenblatt bezüglich ihres zeitlichen Auftretens und des spektralen Gehalts aufgetragen sind. Die klassische Fourier-Analyse löst dieses Problem nicht, denn sie ordnet den Spektralanteilen keine Zeitintervalle zu. Die Kurzzeit-Fourier-Transformation beachtet dagegen gleichzeitig zeitliche und spektrale Aspekte und ermöglicht so eine Zeit-Frequenz-Analyse.
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Literatur
J. B. Allen und L. R. Rabiner: A unified approach to STFT analysis and synthesis. Proceedings of the IEEE, 65:1558–1564, November 1977.
S. Boll: Suppression of acoustic noise in speech using spectral subtraction. IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Processing, 27(2):113–120, April 1979.
R. E. Crochiere und L. R. Rabiner: Multirate Digital Signal Processing. Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1983.
I. Daubechies: The wavelet transform, time-frequency localization and signal analysis. IEEE Trans. Inform. Theory, 36(5):961–1005, September 1990.
I. Daubechies: Ten Lectures on Wavelets. SIAM, 1992.
Y. Ephraim: Statistical-model-based speech enhancement systems. Proceedings of the IEEE, 80(10):1526–1555, Oktober 1992.
Y. Ephraim und D. Malah: Speech enhancement using a minimum mean-square error short-time spectral amplitude estimator. IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Processing, 32(6):1109–1121, Dezember 1984.
Y. Ephraim und D. Malah: Speech enhancement using a minimum mean-square log-spectral amplitude estimator. IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Processing, 33(2):443–445, April 1985.
S. Furui und M. M. Sondhi: Advances in Speech Signal Processing. Marcel Dekker, New York, 1991.
D. Gabor: Theory of communication. Journal of the Institute for Electrical Engineers, 93:429–439, 1946.
F. Hlawatsch und G. F. Boudreaux-Bartels: Linear and quadratic time-frequency signal representations. IEEE Signal Processing Magazine, 9(2):21–67, April 1992.
R. Martin: Noise power spectral density estimation based on optimal smoothing and minimum statistics. IEEE Trans. Speech and Audio Processing, 9(5):504–512, Juli 2001.
L. R. Rabiner und R. W. Schafer: Digital Processing of Speech Signals. Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1978.
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Mertins, A. (2020). DieKurzzeit-Fourier-Transformation. In: Signaltheorie. Springer Vieweg, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-29648-3_8
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