回答編集履歴
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試しに自然音階ではなく、F0の正確な倍数の周波数の混合波形を作ってFFTをやってみてください。元の成分の大きさとばっちり一致した結果が得られると思います。
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もしFFTの目的が「あらかじめ波形に含まれ得る周波数がわかっていて、その周波数の音の大きさを解析する」なら、より厳密な周波数分析の手法を用いるのだろうと想像します。一方、単に音声のスペクトルの雰囲気を「低音成分が大きい」「高音成分が大きい」という程度にわかればいいのなら、本件はあまり気にしなくていいと思います。
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もしFFTの目的が「あらかじめ波形に含まれ得る周波数がわかっていて、その周波数の音の大きさを解析する」なら、より厳密な周波数分析の手法を用いるのだろうと想像します。一方、単に音声のスペクトルの雰囲気を「低音成分が大きい」「高音成分が大きい」という程度にわかればいいのなら、本件はあまり気にしなくていいと思います。
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> 本来の周波数に対するスペクトル値よりも小さな値になる
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以下は最低周波数F0とF0の8倍近くの波Fの２つの波を合成したFFT結果ですが、
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左からF=F0*8, F=F0*8.1, F=F0*8.5にした時のものです。
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感覚的な説明になりますが、これを見るとF=F0*8ちょうどの波(一番左)はスパイクがF0*8のスペクトルにのみ出ており、そこからF0*8.1, F0*8.5とずれるに従い周辺の周波数のスペクトルにスパイク成分が分散してしまっており、本来の周波数に一番近いスペクトルの値(スペクトルのピークの値)は小さくなっていることが見て取れると思います。これは離散フーリエ変換の一般的な特性です。
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日本語表現を訂正
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試しに自然音階ではなく、F0の正確な倍数の周波数の混合波形を作ってFFTをやってみてください。元の成分の大きさとばっちり一致した結果が得られると思います。
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もしFFTの目的が「あらかじめ周波数がわかってい
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もしFFTの目的が「あらかじめ波形に含まれ得る周波数がわかっていて、その周波数の音の大きさを解析する」なら、より厳密な周波数分析の手法を用いるのだろうと想像します。一方、単に音声のスペクトルの雰囲気を「低音成分が大きい」「高音成分が大きい」という程度にわかればいいのなら、本件はあまり気にしなくていいと思います。
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日本語の破綻を訂正
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試しに自然音階ではなく、F0の正確な倍数の周波数の混合波形を作ってFFTをやってみてください。元の成分の大きさとばっちり一致した結果が得られると思います。
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もしFFTの目的が「あらかじめ周波数がわかっている場合、その周波数の音の大きさを解析する」
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もしFFTの目的が「あらかじめ周波数がわかっている場合、その周波数の音の大きさを解析する」なら、より厳密な周波数分析の手法を用いるのだろうと想像します。一方、単に音声のスペクトルの雰囲気を「低音成分が大きい」「高音成分が大きい」という程度にわかればいいのなら、本件はあまり気にしなくていいと思います。
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