用python写一个根据音高对信号进行人声增强的代码

好的，我可以为您提供一个简单的代码框架，但是请注意，这只是一个基础框架，您可能需要根据自己的需求进行修改和完善。

首先，您需要使用Python中的一些音频处理库，例如Librosa和Pydub，这些库可以帮助您读取音频文件并进行音频处理。

接下来，您需要将音频文件转换为频谱图（spectrogram），可以使用Librosa中的stft函数来实现。

然后，您可以使用一些处理技术，如滤波、降噪和增益等，来增强人声信号。在这里，您可以根据音高信息来确定需要增强的频率范围。

最后，您可以使用inverse_stft函数将处理后的频谱图转换回音频文件。

下面是一个简单的代码框架，供您参考：

import librosa
import numpy as np
from pydub import AudioSegment

def enhance_voice(filename, pitch_range):
    # 读取音频文件
    audio = AudioSegment.from_file(filename)

    # 将音频文件转换为numpy数组
    y = np.array(audio.get_array_of_samples())

    # 计算采样率
    sr = audio.frame_rate

    # 计算短时傅里叶变换
    D = librosa.stft(y)

    # 计算频谱图
    S = librosa.amplitude_to_db(np.abs(D), ref=np.max)

    # 根据音高信息确定需要增强的频率范围
    freq_range = get_freq_range(pitch_range)

    # 对频率范围进行滤波、降噪和增益等处理
    S_enhanced = enhance_freq_range(S, freq_range)

    # 将处理后的频谱图转换为时域信号
    D_enhanced = librosa.db_to_amplitude(S_enhanced)
    y_enhanced = librosa.istft(D_enhanced)

    # 将numpy数组转换为AudioSegment对象并导出音频文件
    enhanced_audio = AudioSegment(y_enhanced.tobytes(), frame_rate=sr, sample_width=y_enhanced.dtype.itemsize, channels=1)
    enhanced_audio.export("enhanced_audio.wav", format="wav")

def get_freq_range(pitch_range):
    # 根据音高信息确定需要增强的频率范围
    # TODO: 根据pitch_range确定freq_range
    return freq_range

def enhance_freq_range(S, freq_range):
    # 对频率范围进行滤波、降噪和增益等处理
    # TODO: 对频率范围进行处理
    S_enhanced = S
    return S_enhanced

# 使用示例
enhance_voice("audio.wav", "C4-C5")

希望对您有所帮助！