语音按信噪比添加噪声实现代码

以下是一个简单的Python代码示例，用于按信噪比添加噪声到音频信号中：

import numpy as np
import soundfile as sf

# 读入音频文件
audio, sr = sf.read('example.wav')

# 计算信号的能量
signal_energy = np.sum(audio ** 2)

# 设置信噪比
SNR = 10

# 计算噪声的能量
noise_energy = signal_energy / (10 ** (SNR / 10))

# 生成噪声信号
noise = np.random.randn(len(audio))
noise *= np.sqrt(noise_energy / np.sum(noise ** 2))

# 合并信号和噪声
noisy_audio = audio + noise

# 输出到文件
sf.write('noisy_example.wav', noisy_audio, sr)

这个代码片段使用了Python中的numpy和soundfile库。它首先读入一个音频文件，然后计算信号的能量。接下来，它设置信噪比并计算噪声的能量，然后生成一个随机噪声信号并按比例缩放。最后，它将信号和噪声相加并将结果保存到一个新的音频文件中。

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语音按信噪比添加已知噪声实现代码

以下是一个简单的 Python 代码示例，用于在语音信号中添加已知噪声：

import numpy as np
import soundfile as sf

# 读取语音信号和噪声信号
speech, fs = sf.read('speech.wav') # 读取语音信号
noise, fs = sf.read('noise.wav') # 读取噪声信号

# 计算信噪比（SNR）
signal_power = np.sum(speech**2) / len(speech)
noise_power = np.sum(noise**2) / len(noise)
snr_db = 10 * np.log10(signal_power / noise_power)

# 根据所需的信噪比计算噪声信号的功率
target_snr_db = 20 # 目标信噪比，单位为 dB
target_noise_power = signal_power / (10**(target_snr_db/10))

# 缩放噪声信号的功率以达到目标信噪比
scaled_noise = np.sqrt(target_noise_power / noise_power) * noise

# 添加噪声到语音信号中
noisy_speech = speech + scaled_noise

# 将添加噪声后的信号写入文件
sf.write('noisy_speech.wav', noisy_speech, fs)

在这个示例中，我们首先读取了语音信号和噪声信号。然后，我们计算了信噪比（SNR）并根据所需的信噪比计算了噪声信号的功率。接下来，我们将噪声信号的功率缩放以达到目标信噪比，并将其添加到语音信号中。最后，我们将添加噪声后的信号写入文件。注意，这个代码示例假设语音信号和噪声信号具有相同的采样率和数据类型。如果语音信号和噪声信号的采样率或数据类型不同，你需要进行适当的转换。

提供使用高斯白噪声进行语音数据增强的代码

以下是一个使用Python实现的简单示例代码，用于将高斯白噪声叠加到语音信号上进行数据增强：

import numpy as np
import soundfile as sf

def add_white_noise(signal, snr):
    # 计算噪声能量
    signal_power = np.sum(signal ** 2) / len(signal)
    noise_power = signal_power / (10 ** (snr / 10))

    # 生成高斯白噪声
    noise = np.random.normal(0, np.sqrt(noise_power), len(signal))

    # 叠加噪声和语音信号
    noisy_signal = signal + noise

    return noisy_signal

# 读取语音文件
signal, sample_rate = sf.read('input.wav')

# 设置信噪比（SNR）
snr = 10  # 以分贝为单位

# 添加高斯白噪声
noisy_signal = add_white_noise(signal, snr)

# 保存增强后的语音信号
sf.write('output.wav', noisy_signal, sample_rate)

在这个示例中，我们首先定义了一个 `add_white_noise` 函数，它接受语音信号和信噪比（SNR）作为输入，并返回添加了高斯白噪声的增强语音信号。然后，我们读取了一个输入的语音文件，并设置了一个SNR值。最后，我们调用 `add_white_noise` 函数，将噪声叠加到语音信号上，并保存增强后的语音信号为一个新的文件。

请注意，此示例代码仅提供了基本的框架，你可以根据自己的需求进行修改和优化。另外，你可能需要安装 `numpy` 和 `soundfile` 库来运行此代码。