spektrogramvisning

En spektrogramvisning visar hur ljudinnehållet fördelar sig över frekvenser över tiden. Det är en graf där tiden går från vänster till höger, frekvensen ligger uppifrån och färg eller intensitet anger ljudstyrkan i varje tidsfönster. Genom att kombinera tids- och frekvensinformation ger den en översikt över hur ljudet förändras över tid.

Tekniskt används oftast en korttids FFT (STFT) där signalen delas in i överlappande fönster, vanligtvis 10–50 millisekunder. För varje fönster beräknas spektrumet och magnituden visas som färg eller gråskala. Frekvensaxeln kan vara linjär eller logaritmisk, särskilt när man hanterar bredbandsljud eller mänskligt hörselområde.

Användningsområden är breda och inkluderar fonetik och språkforskning för att analysera segmentering, tonhöjd och formantstrukturer; musikanalys för harmoni och timbre; samt bioacoustik och ljudövervakning i miljö- och industrisammanhang. Verktyg som Praat, Sonic Visualiser, Audacity och olika Python- eller MATLAB-bibliotek används ofta för att skapa och analysera spektrogram.

Viktiga tekniska överväganden är att fönsterstorleken påverkar tids- och frekvensupplösning; större fönster ger bättre frekvensupplösning men sämre tidsupplösning. Val av fönsterfunktion och eventuell zero-padding påverkar resultatet, liksom användningen av dB-skalor och färgkartor för tolkning.

Begränsningar inkluderar att spektrogram kan dölja snabba transienter eller låta artefakter uppstå genom leakage eller överlagring. Tolkning kräver kontext och kompletterande information om källan och inspelningsvillkor.

---