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FFT 고수님 질문드립니다.

2021.06.13

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현재 소음데이터를 GAN알고리즘으로 학습시키려고합니다.
구체적으로는 소음에 노이즈를 추가하고 노이즈를 분리해내려합니다.
결과적으로 44100Hz로 샘플링한 데이터로는 정보가 불충분하여 FFT를 사용하여 Frequency Domain으로 옮기고 작업을 한 후 다시 Time Domain으로 돌아와야 할 것 같은데
FFT라는것 자체가 완벽하게 Frequency도메인으로 보낸 것이 아닌데 이것을 작업하고 다시 Time Domain으로 돌아온다면 얼마나 손실이 있을까요?

결과적으로 위의 그림과 같은과정을 진행할겁니다
그런데 Frequency Domain에서 FFT 그림 자체를 변화시켜도 Time Domain으로 돌아올 수 있을까요?
어떻게 표현해야할지 모르겠는데 Time Domain에서 Frequency Domain으로 이동하며 1차 데이터손상,
작업후 바뀐 FFT를 다시 Time Domain으로 옮기며 데이터손상 2번이 발생하는데 어느정도일까요?

상용프로그램은 FFT그림보고 주파수조정작업 많이하던데 일반적으로 어떤과정으로 왔다갔다하나요?

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댓글 1개

2021.06.13

머신러닝 전공하는건 아니지만 FFT/DFT 사용해본 경험이 있어서 말씀드리자면, FFT/DFT 공식 찾아보시고 dt를 매뉴얼로 조정할 수 있게 프로그램을 하나 짜세요. FFT 함수 어떤걸 쓰는지도 모르는데다(질문만 읽어보면 상용 프로그램 돌릴 것 같군요) 로데이터가 어떻게 생겼는지도 모르는데 디테일한 조언을 힘들것 같네요.
각 dt에 대해서 로데이터->FFT->로데이터 변환해보시면 기준을 세워 '데이터 손상'을 정량적으로 정의할 수 있을 것이고, 거기서부터 시작할 수 있겠네요.

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