我有十几个源声波；每个持续时间约为一秒。我想把每一个都通过一个数字滤波器（我将它截断为 128 个抽头）。

目前我正在使用沼泽标准卷积来执行此操作。它正在消耗大量的 CPU。

我想切换到快速卷积。

有人可以概述步骤吗？

我知道基本技术是 iFFT （ FFT(src) * FFT(filter) ），但源和滤波器的长度不同。

所以我想象做的是这样的：

对于每个（源、过滤器）对：

• 在 512 个抽头处截断每个滤波器并对其进行 FFT 以提供 256 个频率区间。

• 现在使用 512 的窗口大小以 128 个样本增量逐步遍历源。

  对于每个步骤，
  * 乘以（Hanning？）窗口，
  * FFT
  * 将 FFT 与滤波器的 FFT 相乘（每个 bin 上的复数乘法）
  * 添加到目标缓冲区

• 将目标缓冲区的幅度除以 4，就像我们做了 4 x 重叠

我在这一点上的问题是：1.基本方法对吗？2. 我需要对过滤器进行零填充吗？3. 4x 重叠是否合适/最佳？4.那个窗口正确吗？有没有办法优化窗口步骤？5. 这个输出与标准卷积相比有多好？

π

编辑：我刚刚注意到最后除以 4 可能是错误的，不应该使用窗口函数 A_w 下的区域吗？所以将所有内容都乘以 A_w / 4。这样对吗？