写一段可以导入音频的语音增强的复杂的python代码
时间: 2024-03-18 19:40:55 浏览: 28
以下是一个相对复杂的Python代码示例,用于导入音频并使用音频信号处理技术进行语音增强:
```
import numpy as np
import scipy.signal as signal
import librosa
import soundfile as sf
import noisereduce as nr
# 读取音频文件
audio_data, sample_rate = librosa.load('audio_file.wav', sr=None, mono=True)
# 去除噪声
noisy_part = audio_data[:int(sample_rate*0.5)]
reduced_noise = nr.reduce_noise(audio_clip=audio_data, noise_clip=noisy_part, n_fft=2048, hop_length=512, verbose=False)
# 求取短时傅里叶变换
stft = librosa.stft(reduced_noise, n_fft=2048, hop_length=512)
# 求取幅度谱和相位谱
mag = np.abs(stft)
phase = np.angle(stft)
# 设计并应用掩蔽
mask = np.zeros_like(mag)
mask[mag > np.median(mag)*1.5] = 1
mag *= mask
# 恢复音频
stft_new = mag * np.exp(1j * phase)
enhanced_data = librosa.istft(stft_new, hop_length=512)
# 输出增强后的音频
sf.write('enhanced_audio.wav', enhanced_data, sample_rate)
```
在这个示例中,我们使用了`librosa`库来读取音频文件并求取短时傅里叶变换。然后,我们使用`noisereduce`库来去除噪声。接下来,我们求取幅度谱和相位谱,并根据幅度谱的中位数和阈值设计并应用掩蔽。最后,我们通过幅度谱和相位谱恢复音频,并将增强后的音频数据写入新的音频文件中。
请注意,这只是一个相对复杂的示例,实际的语音增强应用需要更多的信号处理技术和算法,例如自适应滤波器、语音增强神经网络等。
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