用python将白噪声与音频拟合,形成长时语谱噪声
时间: 2023-08-31 20:36:58 浏览: 47
### 回答1:
要将白噪声与音频拟合,形成长时语谱噪声,可以使用Python中的NumPy和SciPy库。
首先,我们需要导入所需的库:
``` python
import numpy as np
from scipy.io import wavfile
```
然后,我们需要加载音频文件:
``` python
sampling_freq, audio = wavfile.read('audio_file.wav')
```
接下来,我们需要生成一个具有相同长度的随机白噪声信号:
``` python
noise = np.random.randn(len(audio))
```
现在,我们需要计算音频信号的短时傅里叶变换(STFT)和噪声信号的STFT:
``` python
# 音频信号的STFT
audio_stft = np.abs(librosa.stft(audio, n_fft=2048, hop_length=512))
# 噪声信号的STFT
noise_stft = np.abs(librosa.stft(noise, n_fft=2048, hop_length=512))
```
接下来,我们需要计算音频信号和噪声信号的平均能量值:
``` python
# 音频信号的平均能量值
p = np.mean(audio_stft ** 2)
# 噪声信号的平均能量值
n = np.mean(noise_stft ** 2)
```
现在,我们可以计算所需的比例因子:
``` python
# 比例因子
k = np.sqrt(p / n)
# 应用比例因子
new_noise = noise * k
```
最后,我们可以将音频信号和新噪声信号相加,并保存结果:
``` python
# 添加噪声
audio_noise = audio + new_noise
# 保存结果
wavfile.write('audio_file_with_noise.wav', sampling_freq, np.array(audio_noise, dtype=np.int16))
```
这样,我们就成功地将白噪声与音频拟合,形成了长时语谱噪声。
### 回答2:
白噪声是具有均匀频率分布和相等幅值的随机信号,而音频信号是由一系列不同频率分量组成的。将白噪声与音频拟合,可以得到长时语谱噪声,即在语音信号中加入一定程度的背景噪声,使其更加真实。
Python中有许多音频处理库,如Librosa和pydub,可以用于白噪声与音频的拟合。以下是一个使用Librosa库的示例代码:
1.导入库:
```
import numpy as np
import librosa
import soundfile as sf
```
2.加载音频文件和白噪声:
```
audio, sr = librosa.load('audio.wav', sr=None) # 加载音频文件
duration = librosa.get_duration(y=audio, sr=sr) # 获取音频时长
noise = np.random.randn(len(audio)) # 生成与音频时长相同的白噪声信号
```
3.将白噪声与音频合并:
```
SNR = 10 # 信噪比(可根据实际需求调整)
noise_level = np.sqrt(np.mean(audio ** 2)) / (10 ** (SNR / 20)) # 计算噪声级别
noise = noise_level * noise # 将噪声缩放至指定级别
noisy_audio = audio + noise # 将白噪声与音频合并
```
4.保存长时语谱噪声音频文件:
```
sf.write('noisy_audio.wav', noisy_audio, sr)
```
上述代码中,首先通过Librosa库加载音频文件,并使用numpy库生成与音频时长相同的白噪声信号。然后,通过计算信噪比和噪声级别,将白噪声信号缩放至指定级别,并将其与音频信号相加。最后,使用soundfile库将生成的长时语谱噪声保存为音频文件。
通过这种方法,我们可以使用Python将白噪声与音频拟合,得到长时语谱噪声。