ANC 主动降噪python代码

主动降噪(Active Noise Cancellation, ANC)是一种音频处理技术，用于减少环境噪声对音频信号的影响。在Python中，你可以使用特定的库如`numpy`、`scipy`或专门设计的音频处理库`librosa`和`soundfile`来实现 ANC 功能。以下是一个简单的概念性的代码示例，展示了如何使用傅立叶变换进行基本的噪声估计和抵消：

import numpy as np
import scipy.signal as sig
from scipy.io import wavfile

# 假设你有两个音频流：原始音频（noisy_audio）和噪声参考（reference_noise）
noisy_audio, sample_rate = wavfile.read('noisy_audio.wav')
reference_noise, _ = wavfile.read('reference_noise.wav')

# 确保两个音频的采样率一致
assert sample_rate == sample_rate_noisy

# 傅立叶变换
fft_window = 0.02  # 窗口大小，单位是秒
fft_len = int(sample_rate * fft_window)
noisy_fft = np.fft.rfft(noisy_audio, n=fft_len)
noise_fft = np.fft.rfft(reference_noise, n=fft_len)

# 计算噪声频谱的均值
noise_mean = np.mean(np.abs(noise_fft))

# 生成降噪滤波器
anc_filter = noise_mean * np.exp(1j * np.angle(noise_fft))

# 逆傅立叶变换，应用降噪滤波器
filtered_audio = np.fft.irfft(noisy_fft * anc_filter)

# 保存或播放降噪后的音频
wavfile.write('anc_audio.wav', sample_rate, filtered_audio)

这只是一个基础示例，实际的ANC算法通常会更复杂，包括实时处理、自适应滤波器以及噪声预测等。在实际应用中，你可能需要使用更专业的库，如`pyroomacoustics`或`pydub`，它们提供了更高级的功能。