关于scipy.signal.stft重叠帧数计算及结果维度的疑问

嘿，我来帮你把这几个问题掰扯清楚～

1. 2049代表什么含义？ #

这个2049是STFT的频率轴点数，和你处理的实值音频信号直接相关：

• 你设置的窗口大小是4096，scipy默认用和窗口大小相同的FFT点数（除非手动指定nfft参数）。
• 对于实值信号，FFT的结果是共轭对称的——负频率部分的信息和正频率部分完全重复。为了节省计算和存储，scipy默认只返回**正频率区间（包括直流分量）**的结果，点数计算公式是 nperseg // 2 + 1，也就是 4096//2 +1 =2049。
• 这个数值刚好对应你得到的f数组的长度，f里的每个元素就是从0Hz到采样率一半（44100/2=22050Hz）的频率点。

2. 重叠帧数是否为2049？当然不是！ #

首先得纠正一个概念：我们说的“重叠”指的是相邻两个分析窗口之间重叠的样本数量，而不是“帧数”。
你提到scipy默认重叠是window_size//2，这里就是4096//2=2048个样本重叠——也就是说，上一个窗口和下一个窗口有2048个样本是重复的。

3. 如何计算STFT的时间帧数量？ #

你得到的Zxx形状是(2049,84)，其中84就是时间帧的总数，计算逻辑是基于总采样数、窗口大小和步长（步长=窗口大小-重叠样本数）：

1. 先算出步长：hop_length = nperseg - noverlap =4096-2048=2048，也就是每移动2048个样本就计算一帧STFT。
2. 时间帧数量的核心计算公式可以参考：

   import numpy as np
   n_samples = 169600
   nperseg = 4096
   hop_length = 2048
   n_frames = int(np.ceil((n_samples - nperseg)/hop_length)) + 1
   

   不过scipy内部可能会根据是否自动补零微调（比如最后一帧样本不够时会补零凑满窗口大小），所以最终得到的帧数量是84，和你实际运行的结果一致。

总结一下：Zxx的第一个维度是频率点数（2049），第二个维度是时间帧数量（84），重叠的是2048个样本，不是帧数哦～

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ashan Priyadarshana