Python使用librosa库给音频添加噪声

可以使用librosa.effects加入噪声，具体代码如下：

import librosa
import numpy as np

# 加载音频文件
y, sr = librosa.load('audio.wav')

# 生成噪声
noise = np.random.randn(len(y))

# 将噪声添加到音频中
y_noise = y + 0.1 * noise

# 保存带噪声的音频文件
librosa.output.write_wav('audio_with_noise.wav', y_noise, sr)

相关问题

python 去除librosa加载的音频文件中的噪声

在Python中，处理音频文件并去除噪声通常涉及到信号处理库如Librosa和一些降噪技术。Librosa是一个强大的音频分析工具包，但有时需要结合其他方法来处理噪声。以下是一个基本步骤：

1. **导入必要的库**：

   import librosa
   from scipy.signal import wiener

2. **加载音频文件**：

   audio, sr = librosa.load('your_audio_file.wav', mono=True)

3. **分帧和计算功率谱密度（PSD）**：

   window_size = int(librosa.get_duration(audio, sr) * sr)  # 根据实际时长确定窗口大小
   frames = librosa.util.frame(audio, frame_length=window_size, hop_length=int(window_size / 4))
   psd = librosa.feature.psd(frames, NFFT=window_size, win_length=None, center=True, pad_mode='reflect')

4. **噪声估计**：
可能会使用某种统计方法（比如均值或自适应阈值）或基于噪声模型（如Wiener滤波）来估计噪声水平。这里我们使用Wiener滤波作为例子：

   noise_floor = np.mean(psd, axis=1)

5. **去噪**：

   denoised_psd = psd - noise_floor
   denoised_frames = librosa.core.db_to_amplitude(denoised_psd)
   denoised_audio = librosa.util.frame.inverse(denoised_frames, y=audio[0], hop_length=int(window_size / 4), win_length=window_size)

6. **保存处理后的音频**：

   librosa.output.write_wav('denoised_audio_file.wav', denoised_audio, sr)

请注意，这只是一个基础示例，实际应用中可能需要更复杂的降噪算法，例如谱减法、ICA（独立成分分析）或深度学习方法。

python音频添加噪音

### 使用Python库对音频文件添加噪音

对于在Python中向音频文件添加噪音的需求，可以利用`librosa`库完成这一操作。需要注意的是，在提供的代码片段中有误用函数的情况，`phase_vocoder`用于改变音频的速度而非生成噪声[^2]。

正确的做法是先加载音频文件并获取其采样率：

import librosa
import numpy as np

# 加载音频文件
audio, sr = librosa.load("audio.wav")

为了创建白噪声音频，可以通过随机数生成器产生一组服从均匀分布的数据作为噪音样本，并调整这些噪音样本的幅度使其不会掩盖原始音频的内容。这里采用标准差较小的正态分布来模拟自然界的背景音：

# 创建白噪音
noise = np.random.normal(0, 0.01, len(audio))

接着将生成好的噪音与原音频相加得到带噪版的新音频序列：

# 向音频中加入噪音
noisy_audio = audio + noise

最后一步就是保存含有噪音的音频至本地磁盘上：

from scipy.io.wavfile import write

write('noisy_audio.wav', sr, noisy_audio.astype(np.float32))

上述过程实现了通过编程方式给定音频文件增加人工合成的环境声效果[^1]。