如何使用python在对语音信号加入噪声,再对时域波形和频谱进行比较,并试听回放效果,比较加噪前后的差别
时间: 2023-12-10 19:37:23 浏览: 22
可以使用Python中的librosa库和numpy库来处理语音信号,具体步骤如下:
1. 加载语音文件,并将其转换为时域信号
```python
import librosa
# 加载语音文件
signal, sr = librosa.load('path/to/audio.wav', sr=None) # sr=None表示采样率保持与原文件一致
# 获取时域波形
time_domain_waveform = signal
```
2. 生成噪声信号并加入到原始信号中
```python
import numpy as np
# 生成噪声信号
noise_signal = np.random.randn(len(signal))
# 设置噪声强度
noise_factor = 0.5
# 加入噪声
noisy_signal = signal + noise_factor * noise_signal
```
3. 分别绘制加噪前后的时域波形和频谱,比较差别
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制加噪前后的时域波形
fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(10, 5))
axs[0].plot(signal)
axs[0].set_title('Original Signal')
axs[1].plot(noisy_signal)
axs[1].set_title('Noisy Signal')
plt.tight_layout()
plt.show()
# 绘制加噪前后的频谱
def plot_spectrum(signal, sr, title):
spectrum = librosa.stft(signal)
spectrum_db = librosa.amplitude_to_db(np.abs(spectrum), ref=np.max)
fig, ax = plt.subplots()
img = librosa.display.specshow(spectrum_db, x_axis='time', y_axis='log', sr=sr, ax=ax)
ax.set_title(title)
fig.colorbar(img, ax=ax, format="%+2.0f dB")
plt.show()
plot_spectrum(signal, sr, 'Original Signal Spectrum')
plot_spectrum(noisy_signal, sr, 'Noisy Signal Spectrum')
```
4. 回放加噪前后的效果,比较差别
```python
import IPython.display as ipd
# 回放加噪前后的效果
print('Original Signal:')
ipd.Audio(signal, rate=sr)
print('Noisy Signal:')
ipd.Audio(noisy_signal, rate=sr)
```
通过以上步骤,我们可以在Python中实现对语音信号加噪声并比较加噪前后的差别。