音频提取人声 代码实现

好的，下面是一种在 Python 中提取音频中人声的方法：

1. 使用 Python 的 wave 库打开音频文件。
2. 使用 scipy 库的 resample 函数将音频的采样率缩小。这可以减少提取人声时的噪声。
3. 使用 librosa 库的 stft 函数对音频进行时频分析。这可以将音频转化为频率和时间的矩阵，方便对音频的分析。
4. 使用 numpy 库的 mean 函数对音频的频谱进行平均化。这可以将频谱转化为单一的能量值。
5. 使用 librosa 库的 istft 函数将时频矩阵转化回原始的音频信号。
6. 使用 Python 的 wave 库将提取出来的人声写入新的音频文件。

以下是代码示例：

import wave
import scipy
import librosa
import numpy as np

# 打开音频文件
with wave.open("audio.wav", "rb") as audio:
    # 读取音频参数
    rate = audio.getframerate()
    frames = audio.getnframes()
    duration = frames / float(rate)
    channels = audio.getnchannels()
    width = audio.getsampwidth()

    # 读取音频数据
    data = audio.readframes(frames)

# 将音频重新采样，减少噪声
data = scipy.resample(data, int(frames / 2))

# 对音频进行时频分析
spectrum = librosa.stft(data, n_fft=1024, hop_length=512)

# 将频谱转化为单一的能量值
spectrum = np.mean(spectrum, axis=1)

# 将时频