音频降噪算法代码

以下是一个常见的音频降噪算法的代码示例，使用 Python 和 librosa 库：

import numpy as np
import librosa

def denoise_audio(audio_file):
    # 读取音频文件
    audio, sr = librosa.load(audio_file)

    # 计算短时傅里叶变换，得到幅度谱和相位谱
    stft = librosa.stft(audio)
    mag_spec = np.abs(stft)
    phase_spec = np.angle(stft)

    # 计算音频信号的平均能量
    audio_energy = np.abs(audio) ** 2
    mean_energy = np.mean(audio_energy)

    # 将低能量帧的幅度谱置为0
    threshold_energy = mean_energy * 0.1
    for i in range(mag_spec.shape[1]):
        if np.sum(audio_energy[:, i]) < threshold_energy:
            mag_spec[:, i] = 0

    # 合成音频
    denoised_audio = librosa.istft(mag_spec * np.exp(1j * phase_spec))

    return denoised_audio

该算法的基本思路是，通过短时傅里叶变换将音频信号转换为时频域，并计算每一帧的能量。将低能量帧的幅度谱置为0，再将剩余的幅度谱合成回时域，得到降噪后的音频信号。需要注意的是，该算法只适用于简单的噪声去除，对于复杂的噪声场景可能效果不佳。