speech_level = loudness_meter.integrated_loudness(s1_samples) noise_level = loudness_meter.integrated_loudness(noise_samples) gain_db = speaker1_target_snr_db + noise_level - speech_level

这段代码的作用是计算两个音频信号s1_samples和noise_samples的响度（loudness）水平，并计算一个增益因子gain_db，使得在将噪声信号添加到语音信号中时，得到的信噪比（SNR）等于speaker1_target_snr_db。具体来说，loudness_meter.integrated_loudness()函数计算音频信号的响度水平，即在整个信号上的平均音量水平，以分贝为单位。然后，通过将noise_level和speech_level的值相减，计算出将噪声信号添加到语音信号中所需要的增益因子gain_db，以达到目标信噪比。

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pyln.normalize.loudness

pyln.normalize.loudness是Python中pyloudnorm库中的一个函数，用于将音频信号的整体响度调整到指定的目标响度。

其参数如下：

- audio: 输入的音频信号
- loudness_target: 目标响度值。默认值为-24.0 LUFS
- peak: 音频信号的峰值。默认值为None，表示使用最大值作为峰值。

函数的返回值为一个元组，包含两个值：

- 输出的音频信号
- 输出的响度值

该函数使用了ITU-R BS.1770-4标准，通过计算音频信号的整体响度，将其调整到目标响度值。同时，该函数也会调整音频信号的增益，使其峰值不超过指定的peak值。

zwicker loudness

Zwicker loudness是一种音量测量方式，其基础理论是由德国物理学家Roland Zwicker所提出的，也因此得名。它是一种主观评估的测量方法，用于评估人类对声音的响度感知。与其他测量方法不同，它可以考虑人类听觉系统（HAS）的频率响应和时间响应特性，进行更加准确的测量。

Zwicker loudness测量通常使用一个滤波器组，并且每个滤波器都有一个不同的滤波中心频率。这些中心频率的范围是20Hz到20kHz，覆盖了人类听力范围。在测量过程中，分别通过每个滤波器传递声音信号，然后对每个滤波器的输出进行加权，以模拟人类听觉系统的感知。最后，通过所有滤波器的输出的加权和得到Zwicker loudness的值。

使用Zwicker loudness可以有效地描述不同声音信号的响度感知，因为它考虑了人类听觉系统的特性。实际上，它已成为标准的测量方法之一，被广泛应用于各种领域，如广播、音频工程、音乐制作和人类听力研究等。