分离混合语音的python代码

分离混合语音是指将接收到的混合语音信号分离成独立的音频流，即还原出原始的各个音频源。在Python中，可以使用谱减法(Spectrogram Subtraction)来实现混合语音的分离。以下是一个基本的分离混合语音的示例代码：

import numpy as np
import soundfile as sf
from scipy import signal

# 读取混合语音信号
mixed_audio, sample_rate = sf.read('mixed_audio.wav')

# 计算混合语音信号的短时傅里叶变换
stft = np.abs(librosa.stft(mixed_audio))

# 设定谱减法的参数
alpha = 1.2  # 控制信号增益
beta = 0.3  # 控制噪声的削减

# 分离各个音频源
filtered_audio = np.zeros_like(stft)
for i in range(stft.shape[1]):
    power = np.abs(stft[:,i])**2
    noise_power = np.median(power)
    mask = power / (power + alpha*noise_power)
    filtered_audio[:,i] = mask * stft[:,i]

# 将分离后的音频流转换回时域信号
reconstructed_audio = librosa.istft(filtered_audio)

# 保存分离后的音频流
sf.write('reconstructed_audio.wav', reconstructed_audio, sample_rate)

在上述代码中，首先使用`soundfile`库读取了混合语音信号。接着，利用`librosa`库的`stft`函数计算混合语音信号的短时傅里叶变换。然后，通过设定合适的参数，使用谱减法分离各个音频源。最后，通过`librosa`库的`istft`函数将分离后的音频流转换回时域信号，并使用`soundfile`库保存分离后的音频流。