人声分离算法python实现

人声分离算法是一种将混合音频信号中的人声和背景噪声分离出来的技术。常见的算法有基于频域分离的盲源分离算法和基于时域分离的非盲源分离算法。

在Python中，可以使用librosa库来实现人声分离算法。以下是一个基于频域分离的例子：

import librosa
import numpy as np

# 加载混合音频信号
mix, sr = librosa.load('mix.wav', sr=None, mono=False)

# 计算短时傅里叶变换
stft_mix = librosa.stft(mix, n_fft=2048, hop_length=512)

# 计算混合信号的幅度谱和相位谱
mag_mix = np.abs(stft_mix)
phase_mix = np.angle(stft_mix)

# 对幅度谱进行非负矩阵分解（NMF）
model = NMF(n_components=2, init='random', random_state=0)
W = model.fit_transform(mag_mix)
H = model.components_

# 估计人声和背景噪声的幅度谱
mag_voice = np.dot(W[:,0].reshape(-1,1), H[0,:].reshape(1,-1))
mag_noise = np.dot(W[:,1].reshape(-1,1), H[1,:].reshape(1,-1))

# 重构人声和背景噪声的时域信号
stft_voice = mag_voice * np.exp(1j * phase_mix)
voice = librosa.istft(stft_voice, hop_length=512)
stft_noise = mag_noise * np.exp(1j * phase_mix)
noise = librosa.istft(stft_noise, hop_length=512)

# 保存分离后的人声和背景噪声
librosa.output.write_wav('voice.wav', voice, sr)
librosa.output.write_wav('noise.wav', noise, sr)

在上面的代码中，使用NMF算法对混合信号的幅度谱进行分解，估计出人声和背景噪声的幅度谱，然后重构出对应的时域信号。最后将分离后的人声和背景噪声保存为两个独立的音频文件。