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。