如果通过FFT来提高语音质量？
思路：
通过使用快速傅立叶变换来增加语音谐波的幅度，从而提高语音质量：将时域信号转换为频域，然后处理频谱，然后将其转换回时域。
目的：
增加振幅，改善语音质量，确保音频没有削波或失真。将产生的时域信号另存为WAV（16位）并将其包括在提交中。指定增加谐波幅度的量以及声音的变化方式。
下面是获取时域图和频域图的代码，请问如何进行快速傅里叶变换，并且改善音频质量？（如果提高振幅）
# -*- coding: utf-8 -*-import scipy.io.wavfile as wf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fs, audio = wf.read("/Users/matzoh/Downloads/homework/44khz16bit.wav")
# fs 采样率
# audio 数据
# creating time axis
plt.subplot(2, 1, 1)
time = np.linspace(0, len(audio)/fs, len(audio))
plt.plot(time, audio)
# Adding labels
plt.title('Sound recording')
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('amplitude')
# plt.plot(time, audio)
# ##freqaxis = np.linspace(0, fs, len(audio))
# creating frequency domain
plt.subplot(2, 1, 2)
fft = np.abs(np.fft.fft(audio))
# plt.plot(freqaxis, fft)
fft2 = fft[0:int(len(fft)/2)]
freqaxis2 = np.linspace(0, fs, len(audio)/2)
fft3 = np.fft.fft(audio)
fft3 = np.abs(fft2)/len(fft2)
fft3 = 20*np.log10(fft2)
plt.plot(fft2)
plt.loglog(fft2)
plt.show()
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