Analisi Audio DSP

Digital Signal Processing: 10 algoritmi per analizzare file audio (STFT, FFT, MFCC, ENF, correlazione).

Analisi Audio DSP

🔍 10 Algoritmi DSP 📊 Report HTML ⚡ STFT/FFT 📈 MFCC 🔒 Privacy OK

Tool per Digital Signal Processing su file audio. Implementa 10 algoritmi DSP per analizzare caratteristiche del segnale: trasformate tempo-frequenza, coefficienti cepstrali, correlazioni, energia, fase. Genera report HTML con grafici e formule matematiche.

🔬 Cos'è il DSP Audio?

Digital Signal Processing è l'elaborazione matematica di segnali digitali. Questo tool applica algoritmi DSP per estrarre features e caratteristiche da file audio: analisi tempo-frequenza, statistiche, correlazioni.

Algoritmi implementati:

  • Hash & Metadata - MD5, SHA-256, metadati audio
  • STFT/FFT - Spectrogram, waveform, analisi frequenziale
  • ENF - Electric Network Frequency (50Hz)
  • Splice Detection - Derivate prima/seconda, energia RMS
  • MFCC - Mel-Frequency Cepstral Coefficients + Delta
  • SNR/PSD - Signal-to-Noise Ratio, Power Spectral Density
  • Silence Analysis - Rilevamento silenzi con soglie statistiche
  • Phase Coherence - Analisi fase stereo/mono
  • Correlation - Pearson correlation per pattern matching
  • Compression - Rilevamento cutoff frequency (lossy codecs)

🚀 Analisi Eseguite

1️⃣ Analisi Digitale

Hash crittografici, metadati, header hex, bitrate e formato

2️⃣ Dominio Tempo/Frequenza

Forma d'onda, spettrogramma, RMS, clipping detection

3️⃣ Analisi ENF

Electric Network Frequency per verifica timestamp

4️⃣ Splice Detection

Rilevamento discontinuità, tagli e manipolazioni

5️⃣ Analisi MFCC

Coefficienti cepstrali per caratteristiche vocali

6️⃣ Analisi Rumore

SNR, noise floor, entropia spettrale, PSD

7️⃣ Analisi Silenzi

Distribuzione e anomalie nei silenzi

8️⃣ Phase Coherence

Coerenza di fase tra canali stereo/mono

9️⃣ Copy-Paste Detection

Identifica rumore duplicato artificialmente

🔟 Compression Artifacts

Cutoff frequency e artefatti MP3/AAC

📋 Casi d'Uso

  • Analisi tecnica - Caratteristiche DSP di file audio
  • Studio segnali - Features tempo-frequenza, MFCC, fase
  • Ricerca accademica - Dataset audio, analisi spettrali
  • Audio engineering - Verifica qualità encoding/compressione
  • Didattica - Visualizzazione algoritmi DSP
  • Debug tecnico - Analisi discontinuità, artefatti

❓ Domande Frequenti (FAQ)

Il tool esegue 10 analisi DSP (Digital Signal Processing) su file audio: hash crittografici, STFT/FFT per spettrogramma, splice detection tramite derivate, ENF (Electric Network Frequency), MFCC, SNR/PSD, correlazione di Pearson, analisi fase. Genera report HTML con grafici e formule matematiche.

Fornisce: metadati e hash del file, waveform e spectrogram, analisi ENF a 50Hz, discontinuità energetiche (splice), coefficienti MFCC, SNR e rumore di fondo, pattern di silenzi, coerenza di fase stereo/mono, correlazioni tra segmenti audio, artefatti di compressione lossy.

Supporta: MP3, WAV, AAC, M4A, OGG, FLAC, OPUS, WEBM. Limite: 10MB. Utilizza librosa per il caricamento, quindi qualsiasi formato supportato da librosa+ffmpeg funziona.

Dipende dalla durata audio. Mediamente 2-5 minuti per file standard. Il processing include STFT, FFT ad alta risoluzione per ENF, calcoli MFCC, correlazioni, quindi richiede potenza computazionale.

I file audio e i report generati vengono cancellati automaticamente entro 24 ore. Non conserviamo copie permanenti.


🎵 Carica il tuo file Audio

Formati supportati: MP3, WAV, AAC, M4A, OGG, FLAC, OPUS | Dimensione massima: 10 MB
ℹ️ Informazioni Tecniche
  • Engine: Python 3 con librosa, numpy, scipy
  • Analisi: 10 algoritmi DSP (STFT, FFT, MFCC, correlazione)
  • Output: Report HTML interattivo + grafici WebP
  • Formati: Tutti i formati audio comuni (MP3, WAV, FLAC, OGG, ecc.)
  • Limite dimensione: 10 MB massimo per file
  • Tempo elaborazione: 2-5 minuti (dipende da durata audio)
  • Privacy: I file vengono cancellati automaticamente dopo 24 ore