谱减法语音消除噪声代码

谱减法是一种常见的语音信号降噪技术，它基于语音信号和噪声在频域上特性差异进行处理。基本步骤如下：

1. **短时傅里叶变换 (Short-Time Fourier Transform)**: 将连续的时间信号分割成多个小窗口，对每个窗口进行快速傅里叶变换，得到一系列频率特征谱。

2. **语音活动检测 (Voice Activity Detection, VAD)**: 判断哪些部分是语音信号，哪些是噪声。通常，语音信号在某些频率范围内的能量较大，而噪声则较为随机。

3. **噪声谱估计**: 对非语音区域的平均谱或最有可能是噪声的部分进行估计，作为噪声模型。

4. **谱减操作**: 使用估计的噪声谱从原始谱中减去，保留语音部分。

5. **逆傅立叶变换 (Inverse Fast Fourier Transform, IFFT)**: 将处理后的频域信号转换回时间域。

在Python中，可以使用NumPy、SciPy等库来实现谱减法。例如，`librosa`是一个常用的声音分析库，提供了方便的函数来进行短时傅里叶变换和降噪处理。以下是一个简单的示例：

import librosa
import numpy as np

# 加载音频数据
audio, sr = librosa.load('noisy_audio.wav')

# 分帧并计算STFT
frames = librosa.util.frame(audio)
stft = librosa.stft(frames)

# VAD: 可能使用如pyAudioAnalysis库或其他自定义算法
vad_mask = librosa.util.softmask_vad(stft, sr=sr)  # 预测语音存在部分

# 平均噪声谱估计
noise_power = np.mean(np.abs(stft[~vad_mask]), axis=0)

# 通过除法从语音谱中减去噪声谱
denoised_stft = stft / noise_power + vad_mask

# 反变换回时间域
denoised_audio = librosa.istft(denoised_stft)