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粗糙且概括地来说，语音是按照时间切分成很小的小块，然后每个小块的波形变成了一列像素，例如1100，那么一段语音可能分成200块，则该图片是200100的，接下来就变成了怎么做ViT的问题了。

接下来，详细说说语音->图的转变。

傅立叶变换

如果音频只有一个频率，则它是规律的波形。
规律的波形也有高低，因此这是另一个变量，叫赫兹。现在有了频率和赫兹，这就能画二维的图了。

如果一个音频很乱，则它是多个频率的叠加。
这就是傅立叶变换的目的，找出时序的音频波形是由哪些。
如上图所示，由两个频率和各自振幅(声音大小)组成的波形是左下角，右下角是两个频率(x轴)和其振幅(y轴)，实际上应该是两个尖，没有宽度。
可以想像，如果是真实音频，其傅立叶变换后的右下角图得有多乱了。

短时傅立叶变换。

如果对十分钟的音频做FFT，显得有些拥挤了，信息也不够细。
所以有了短时FFT，核心就是把音频切分成带覆叠的音频块，再对小块做FFT。这就是前面说的1*100的像素的由来，100就是100个频率区间，像素颜色深浅代表赫兹。

梅尔频谱

这没有什么神秘的，只是一种对频率轴的拉伸。对于同样500hz频率的变化，从500->1000人类能分辨， 10000->10500就分不出来了。人类对低频更敏感，所以需要做一定的拉伸：

f是频率，单位是hz，依照上面的公式就能把频谱图转为梅尔频谱图。可见，上式是单调递增的。鬼知道为什么是这些值，大概是试出来的吧。

下面是一个实际的梅尔频谱，从知乎截的。

可见，横轴是时间，即短时傅立叶变化切割整个时间轴得到的碎片，一个个小格子很明显。
纵轴是hz，但是注意，hz并非线性变化，0-512与1024-2048的宽度几乎一样，但是hz变化差分别是512和1024，这是梅尔频谱转化的结果。
感觉纵轴不太对，所以用gpt快速验证了一下：

看来也差不多，0-512变化618，1024-2048变化526。
梅尔频谱图的颜色深浅为分贝，它也是一个对振幅的单调递增映射，也是为了对应人耳感受。以下是振幅转分贝的公式，其中A0是一个定值。

结语

看完了就知道声音是怎么转为“图片”的了，后续再看看这些频谱图的处理与cv领域用的ViT处理方法有何不同。