c对wav语音谱减法降噪例子

这里提供一个基于谱减法的wav语音降噪的例子，使用Python语言和Librosa库实现：

import librosa
import numpy as np

# 读取wav文件并转换成帧数据
def read_wav(filename, sr):
    y, sr = librosa.load(filename, sr=sr)
    y_frames = librosa.util.frame(y, frame_length=2048, hop_length=512)
    return y_frames

# 计算信号的短时傅里叶变换
def stft(y_frames):
    stft_frames = librosa.stft(y_frames, n_fft=2048, hop_length=512)
    return stft_frames

# 计算噪声的平均能量谱
def calculate_noise_spectrum(stft_frames):
    noise_spectrum = np.mean(np.abs(stft_frames[:, :100]), axis=1)
    return noise_spectrum

# 谱减法降噪
def spectral_subtraction(stft_frames, noise_spectrum, alpha=1.0):
    magnitude_spectrum = np.abs(stft_frames)
    phase_spectrum = np.exp(1.0j * np.angle(stft_frames))
    noise_spectrum = np.tile(noise_spectrum, (magnitude_spectrum.shape[1], 1)).T
    magnitude_spectrum -= alpha * noise_spectrum
    magnitude_spectrum = np.maximum(magnitude_spectrum, 0)
    return magnitude_spectrum * phase_spectrum

# 将降噪后的信号转换成时域数据
def istft(magnitude_frames):
    y_frames = librosa.istft(magnitude_frames, hop_length=512)
    return y_frames

# 保存降噪后的wav文件
def save_wav(y, sr, filename):
    librosa.output.write_wav(filename, y, sr)

# 主函数
if __name__ == '__main__':
    # 读取原始音频文件
    y_frames = read_wav('noisy.wav', sr=16000)
    # 计算短时傅里叶变换
    stft_frames = stft(y_frames)
    # 计算噪声的平均能量谱
    noise_spectrum = calculate_noise_spectrum(stft_frames)
    # 谱减法降噪
    magnitude_frames = spectral_subtraction(stft_frames, noise_spectrum, alpha=1.5)
    # 转换成时域数据
    y = istft(magnitude_frames)
    # 保存降噪后的音频文件
    save_wav(y, sr=16000, filename='denoised.wav')

以上代码实现了一个简单的基于谱减法的wav语音降噪，可以通过调整参数进行优化。