时频分析助力扬声器异常音的根本原因分析

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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：

小波分析
短时傅里叶转换
滤波器组

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。