小波变换语音去噪python
时间: 2023-07-22 14:10:14 浏览: 47
可以使用小波变换对语音信号进行去噪。具体步骤如下:
1. 对语音信号进行小波分解,得到各个尺度的小波系数。
2. 对小波系数进行阈值处理,去除噪声小波系数。
3. 对去噪后的小波系数进行小波重构,得到去噪后的语音信号。
以下是一个使用Python进行语音去噪的示例代码:
```python
import pywt
import numpy as np
import wave
import struct
# 读取WAV文件
filename = 'noisy_speech.wav'
with wave.open(filename, 'rb') as wavfile:
params = wavfile.getparams()
frames = wavfile.readframes(wavfile.getnframes())
signal = np.frombuffer(frames, dtype=np.short)
# 进行小波变换
wavelet = 'db4'
levels = 5
coeffs = pywt.wavedec(signal, wavelet, level=levels)
# 设置阈值
threshold = 20
for i in range(1, len(coeffs)):
coeffs[i] = pywt.threshold(coeffs[i], threshold*2**(levels-i), mode='soft')
# 进行小波重构
denoised_signal = pywt.waverec(coeffs, wavelet)
# 将信号写入WAV文件
denoised_signal = denoised_signal.astype(np.short)
with wave.open('denoised_speech.wav', 'wb') as wavfile:
wavfile.setparams(params)
frames = struct.pack('h'*len(denoised_signal), *denoised_signal)
wavfile.writeframes(frames)
```
这段代码读取了一个名为noisy_speech.wav的WAV文件,进行了小波变换,去噪后将结果写入了一个名为denoised_speech.wav的WAV文件中。你可以根据自己的需求修改代码中的参数来得到更好的去噪效果。