C# NAudio FFT返回所有频率的较小且相等的幅值

我正在使用NAudio 1.9进行一个项目，我想计算整首歌曲的fft，即将歌曲分成大小相等的块，然后计算每个块的fft。问题是NAudio FFT函数返回的是频谱中任何频率的非常小且相等的值

我搜索了以前的相关帖子，但似乎没有一篇对我有帮助

使用NAudio计算FFT的代码：

公共IList Fft（uint窗口大小）{
IList timeDomainChunks=this.SplitInChunks（this.audioContent，WindowsSize）；
返回timeDomainChunks.Select（this.tofFrequencySpectrum.ToList（）；
}
私有IList SplitInChunks（浮点[]音频内容，uint chunkSize）{
IList splittedContent=新列表（）；
对于（uint k=0；k

频谱：

公共结构频谱{
私有只读复数[]频域；
专用只读单元采样频率；
公共频谱（复[]频域，uint采样频率）{
if（frequencyDomain.Length==0）{
抛出新ArgumentException（“参数值必须大于0”，nameof（frequencyDomain））；
}
if（采样频率==0）{
抛出新ArgumentException（“参数值必须大于0”，nameof（samplingFrequency））；
}
this.frequencyDomain=frequencyDomain；
this.samplingFrequency=采样频率；
}
//返回频率的大小
公共浮动本[uint freq]{
得到{
如果（频率>=此采样频率）{
抛出新的IndexOutOfRangeException（）；
}
//查找相应的垃圾箱
float k=freq/（（float）this.samplingFrequency/this.FftWindowSize）；
复数c=该频域[选中（（uint）k）]；
返回（浮点）数学Sqrt（c.X*c.X+c.Y*c.Y）；
}
}
}

对于包含440Hz正弦波的文件

预期输出：freq=440的值为0.5，其他值为0

---

实际输出：频谱中任何频率的值，如0.000168153987f，似乎我犯了4个错误：

1） 这里我测量的采样频率是44100。但这并不是我的代码不起作用的原因

return new FrequencySpectrum(timeDomain, 44100);

2） 始终对输出数据进行可视化表示！我必须吸取这个教训。。。似乎对于一个包含440Hz正弦波的文件，我得到了正确的结果，但是

3） 由于以下原因，频谱与我预期的略有偏移：

int m = (int) Math.Log(timeDomain.Length, 2);
FastFourierTransform.FFT(true, m, timeDomain);

时域是一个大小为44100的数组，因为这是WindowsSize的值（我使用WindowsSize=44100调用该方法），但FFT方法要求窗口大小的值幂为2。我说的是“NAudio，给我计算这个数组的fft，它有44100个元素，但只考虑前32768个”。我没有意识到这会对结果产生严重影响：

float k = freq / ((float) this.samplingFrequency / this.FftWindowSize);

这里，this.FftWindowSize是基于数组大小的属性，而不是基于m。所以，在对结果进行可视化后，我发现440Hz频率的大小实际上与调用对应：

spectrum[371]

而不是

spectrum[440]

因此，我的错误是fft（m）的窗口大小与阵列的实际长度（FrequencySpectrum.FftWindowSize）不对应

---

4） 我收到的小幅度值来自这样一个事实，即我测试代码的音频文件没有记录足够的增益。

似乎我犯了4个错误：

1） 这里我测量的采样频率是44100。但这并不是我的代码不起作用的原因

return new FrequencySpectrum(timeDomain, 44100);

2） 始终对输出数据进行可视化表示！我必须吸取这个教训。。。似乎对于一个包含440Hz正弦波的文件，我得到了正确的结果，但是

3） 由于以下原因，频谱与我预期的略有偏移：

int m = (int) Math.Log(timeDomain.Length, 2);
FastFourierTransform.FFT(true, m, timeDomain);

时域是一个大小为44100的数组，因为这是WindowsSize的值（我使用WindowsSize=44100调用该方法），但FFT方法要求窗口大小的值幂为2。我说的是“NAudio，给我计算这个数组的fft，它有44100个元素，但只考虑前32768个”。我没有意识到这会对结果产生严重影响：

float k = freq / ((float) this.samplingFrequency / this.FftWindowSize);

这里，this.FftWindowSize是基于数组大小的属性，而不是基于m。所以，在对结果进行可视化后，我发现440Hz频率的大小实际上与调用对应：

spectrum[371]

而不是

spectrum[440]

因此，我的错误是fft（m）的窗口大小与阵列的实际长度（FrequencySpectrum.FftWindowSize）不对应

4） 我接收到的小幅度值来自这样一个事实，即我测试代码的音频文件没有记录足够的增益