用python估计每个频带的语音存在概率

估计每个频带的语音存在概率的方法有很多种，以下是一种可能的方法：

1. 使用语音信号的短时傅里叶变换（STFT）将语音信号分解成一系列频带。
2. 对于每个频带计算其幅度谱，并将其归一化到[0,1]范围内。
3. 根据语音信号的特性，假设存在语音的频带中，幅度值比较大，因此可以使用阈值来判断每个频带中是否存在语音。可以使用经验阈值或自适应阈值来判定。
4. 对于判定为存在语音的频带，将其对应的概率记为1，否则记为0。

下面是一个可能的python实现：

import numpy as np
import librosa

# 读取语音信号
y, sr = librosa.load('speech.wav', sr=16000)

# 计算STFT
stft = librosa.stft(y, n_fft=1024, hop_length=512)

# 计算幅度谱
mag_spec = np.abs(stft)

# 归一化幅度谱到[0,1]范围内
norm_mag_spec = mag_spec / np.max(mag_spec)

# 使用经验阈值判断每个频带是否存在语音
threshold = 0.1
speech_existence_prob = np.zeros_like(norm_mag_spec)
speech_existence_prob[norm_mag_spec > threshold] = 1

# 输出每个频带的语音存在概率
print(speech_existence_prob)

上述代码中，我们使用了librosa库来读取语音信号并计算STFT和幅度谱。然后，我们使用经验阈值0.1来判断每个频带是否存在语音，并将对应的概率记为1或0。最后，我们输出每个频带的语音存在概率。