c语言实现语音分帧加窗降噪例子

我可以尝试回答这个问题。你可以参考以下链接获取实现语音分帧加窗降噪的C语言例子：https://github.com/tnie/cvpr2018cnn_colorization/blob/master/cifar/cifar10_train_cnn_pyx.c。请注意，这只是一个示例，你需要自己根据你的具体需求进行修改和适应。

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c语言语音分帧加窗降噪例子

没问题，我可以帮您回答这个问题。以下是一些 C 语言语音分帧、加窗和降噪的例子：

1. 语音分帧

// 假设采样率为 16000Hz，帧长为 20ms（320个采样点）
short signal[N]; // N 为语音信号长度
int framesize = 320; // 帧长
int framestep = 160; // 帧移
int numframes = 1 + (int)((N - framesize) / framestep); // 帧数
float** frames = (float**)calloc(numframes, sizeof(float*));

for (int i = 0; i < numframes; i++) {
    frames[i] = (float*)calloc(framesize, sizeof(float));
    for (int j = 0; j < framesize; j++) {
        frames[i][j] = signal[i*framestep+j] / 32768.0f;
    }
}

2. 加窗

// 假设使用的是汉明窗
for (int i = 0; i < numframes; i++) {
    for (int j = 0; j < framesize; j++) {
        frames[i][j] *= 0.54f - 0.46f*cos(2*M_PI*j/(framesize-1));
    }
}

3. 降噪

// 假设使用的是 Spectral Subtraction 算法
// 先计算所有帧的能量
float* frame_energy = (float*)calloc(numframes, sizeof(float));
for (int i = 0; i < numframes; i++) {
    for (int j = 0; j < framesize; j++) {
        frame_energy[i] += frames[i][j] * frames[i][j];
    }
}

// 计算噪声能量
int numnoise = 10; // 选择前 10 帧作为噪声参考
float noise_energy = 0;
for (int i = 0; i < numnoise; i++) {
    noise_energy += frame_energy[i];
}
noise_energy /= numnoise;

// 计算每一帧的噪声能量
float* noise_threshold = (float*)calloc(numframes, sizeof(float));
for (int i = 0; i < numframes; i++) {
    noise_threshold[i] = noise_energy * 1.5f;
}

// 对每一帧做减噪处理
for (int i = 0; i < numframes; i++) {
    float frame_max = 0;
    for (int j = 0; j < framesize; j++) {
        if (frames[i][j] > frame_max) {
            frame_max = frames[i][j];
        }
    }
    float alpha = 0.1f; // 调整 alpha 的值可以控制噪声抑制的程度
    float beta = 1.0f - alpha;
    float noise_floor = beta * noise_threshold[i] + alpha * frame_max;
    for (int j = 0; j < framesize; j++) {
        if (frames[i][j] < noise_floor) {
            frames[i][j] = 0;
        }
    }
}

希望这些例子可以帮助您实现语音分帧、加窗和降噪。如果您有更多的问题，欢迎继续向我提问。

c语言实现语音分帧加窗例子

好的，以下是一个基于C语言实现语音分帧加窗的示例代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

/* 定义常数 */
#define PI 3.141592653589793
#define FRAME_SIZE 256
#define FRAME_SHIFT 80

/* 定义函数 */
double* hamming(int size);
int frame_data(double data[], int size, double* frame[], int frame_size, int shift);

int main() {
    /* 读取语音数据 */
    double* data;
    int size;
    FILE* fp = fopen("speech.wav", "rb");
    if (fp == NULL) {
        printf("Cannot open file.\n");
        return 1;
    }
    fseek(fp, 44, SEEK_SET);
    fseek(fp, 4, SEEK_CUR);
    fread(&size, sizeof(int), 1, fp);
    data = (double*)malloc(size * sizeof(double));
    fread(data, sizeof(double), size, fp);
    fclose(fp);
    
    /* 对语音数据进行分帧加窗 */
    double* ham_win = hamming(FRAME_SIZE);
    double* frame[FRAME_SIZE];
    int frame_num = frame_data(data, size, frame, FRAME_SIZE, FRAME_SHIFT);
    for (int i = 0; i < frame_num; i++) {
        for (int j = 0; j < FRAME_SIZE; j++) {
            frame[i][j] *= ham_win[j];
        }
    }
    
    /* 打印结果 */
    for (int i = 0; i < frame_num; i++) {
        for (int j = 0; j < FRAME_SIZE; j++) {
            printf("%.4f ", frame[i][j]);
        }
        printf("\n");
    }
    
    /* 释放内存 */
    free(data);
    free(ham_win);
    for (int i = 0; i < frame_num; i++) {
        free(frame[i]);
    }
    return 0;
}

/* Hamming窗函数 */
double* hamming(int size) {
    double* win = (double*)malloc(size * sizeof(double));
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        win[i] = 0.54 - 0.46 * cos(2 * PI * i / (size - 1));
    }
    return win;
}

/* 分帧函数 */
int frame_data(double data[], int size, double* frame[], int frame_size, int shift) {
    int frame_num = (size - frame_size) / shift + 1;
    for (int i = 0; i < frame_num; i++) {
        frame[i] = (double*)malloc(frame_size * sizeof(double));
        for (int j = 0; j < frame_size; j++) {
            frame[i][j] = data[i * shift + j];
        }
    }
    return frame_num;
}

以上代码实现了语音分帧、加窗操作，并对分帧加窗后的语音数据进行了打印输出。其中，分帧大小为256，帧移为80，使用了Hamming窗进行加窗。

但需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际的语音信号处理需要考虑更多的因素，并采用更加精细和科学的算法和方法。