时频分析助力扬声器异常音的根本原因分析
Klippel模组TFA(Time Frequency Analysis)是一个后处理模组,用于音频信号的时频分析,可视化信号在频率和时间上的能量密度,就像乐谱一样,可视化哪个频率出现在哪个时间上。
TFA的工作流程很简单,利用音频系统采集的信号,通过软件分析即可得到该信号在时间和频率上的特性。目前提供三种分析方式:
其中最常用的是小波分析,根据频率,小波的长度会发生变化,以此来优化每个频率段时间与频率分辨率之间的关系。短时傅里叶变换则使用的是一个在时域上移动的窗函数,计算每个窗口部分的傅里叶变换得到频谱成分。窗函数长度设置是一个挑战,如果太长,所得结果的时间分辨率不好;反之则会导致频率分辨率不理想。滤波器组则采用的是一组特定的FIR对信号进行滤波分析,一般用于信号的感知评估。TFA的一个典型应用就是3D缺陷分析(异常音),定位出缺陷症状的激发时间和频率,查看失真症状。如下图所示,在t=0.7s的100Hz基频处,扬声器激发了很多高音频率,在较宽范围内产生了失真分量,这就是异常音(rub&buzz)的典型症状。
TFA还可以通过查看瀑布图检测共振(房间模式、摇摆模式),下图显示了在普通办公室中测量分析获得的扬声器的频谱瀑布图。低于200Hz处可以看到其与房间相互作用引起的明显共振。
TFA还可以集成到TRF电压步进(STEP)功能中,在软件检测到异常音出现时,会自动将麦克风记录信号传递给TFA模组并得出分析结果,有助于异常音的根本原因分析。该功能在之前的培训视频中演示过,可查看推荐视频