java 给 音频 降噪 代码教程

下面是一个简单的 Java 代码示例，可以使用降噪算法来处理音频文件。这个示例使用了一个名为“SpectralSubtraction”的算法，它将信号的频谱进行分析，并且从中剔除噪声。这个算法需要一些音频处理的基础知识，但是代码本身并不复杂。

首先，你需要导入 Java 的音频处理库：

import javax.sound.sampled.*;

然后，你可以使用以下代码来读取你想要处理的音频文件：

AudioInputStream audioInputStream = AudioSystem.getAudioInputStream(new File("input.wav"));

其中，"input.wav" 是你要读取的音频文件的路径。

接下来，你需要定义一些常量。这些常量将会影响你的降噪算法的效果。例如，你可以根据需要修改采样率、窗口大小和噪声门限等参数。

final int sampleRate = 16000;
final int windowSize = 512;
final int hopSize = 256;
final double noiseThreshold = 0.15;

然后，你可以使用以下代码来进行降噪处理：

// 读取音频数据
byte[] audioBytes = new byte[(int) (audioInputStream.getFrameLength() * audioInputStream.getFormat().getFrameSize())];
audioInputStream.read(audioBytes);

// 将字节数组转换为采样数组
double[] audioSamples = new double[audioBytes.length / 2];
for (int i = 0; i < audioSamples.length; i++) {
    audioSamples[i] = ((short) ((audioBytes[i * 2] & 0xff) | (audioBytes[i * 2 + 1] << 8))) / 32768.0;
}

// 计算频谱
FFT fft = new FFT(windowSize);
int numFrames = (audioSamples.length - windowSize) / hopSize + 1;
double[][] frames = new double[numFrames][windowSize];
for (int i = 0; i < numFrames; i++) {
    for (int j = 0; j < windowSize; j++) {
        frames[i][j] = audioSamples[i * hopSize + j];
    }
    fft.forward(frames[i]);
}

// 计算噪声门限
double[] spectrum = new double[windowSize / 2 + 1];
double[] noiseThresholds = new double[spectrum.length];
for (int i = 0; i < spectrum.length; i++) {
    double sum = 0.0;
    for (int j = 0; j < numFrames; j++) {
        double magnitude = Math.sqrt(frames[j][2 * i] * frames[j][2 * i] + frames[j][2 * i + 1] * frames[j][2 * i + 1]);
        spectrum[i] += magnitude / numFrames;
        if (magnitude > noiseThreshold) {
            sum += 1.0;
        }
    }
    noiseThresholds[i] = (sum / numFrames) * noiseThreshold;
}

// 进行降噪
for (int i = 0; i < numFrames; i++) {
    for (int j = 0; j < windowSize / 2 + 1; j++) {
        double magnitude = Math.sqrt(frames[i][2 * j] * frames[i][2 * j] + frames[i][2 * j + 1] * frames[i][2 * j + 1]);
        if (magnitude < noiseThresholds[j]) {
            frames[i][2 * j] = 0.0;
            frames[i][2 * j + 1] = 0.0;
        }
    }
    fft.inverse(frames[i]);
}

// 合并所有帧
double[] denoisedSamples = new double[(numFrames - 1) * hopSize + windowSize];
for (int i = 0; i < numFrames; i++) {
    for (int j = 0; j < windowSize; j++) {
        if (i == 0) {
            denoisedSamples[j] = frames[i][j];
        } else {
            denoisedSamples[i * hopSize + j] += frames[i][j];
        }
    }
}

// 将采样数组转换为字节数组
byte[] denoisedBytes = new byte[audioBytes.length];
for (int i = 0; i < denoisedSamples.length; i++) {
    short sample = (short) (denoisedSamples[i] * 32768.0);
    denoisedBytes[i * 2] = (byte) (sample & 0xff);
    denoisedBytes[i * 2 + 1] = (byte) (sample >> 8);
}

// 将降噪后的音频数据写入文件
AudioFormat audioFormat = new AudioFormat(sampleRate, 16, 1, true, false);
ByteArrayInputStream byteArrayInputStream = new ByteArrayInputStream(denoisedBytes);
AudioInputStream denoisedAudioInputStream = new AudioInputStream(byteArrayInputStream, audioFormat, denoisedBytes.length / audioFormat.getFrameSize());
AudioSystem.write(denoisedAudioInputStream, AudioFileFormat.Type.WAVE, new File("output.wav"));

其中，"output.wav" 是处理后的音频文件的路径。

这个示例中的降噪算法只是其中一种，你可以根据需要使用其他算法。请注意，音频处理是一个非常复杂的领域，需要深入的知识和经验才能取得好的效果。