语音识别降噪音代码

以下是一个简单的 Python 代码示例，可以使用 Python 的 librosa 库对音频文件进行降噪。

首先需要安装 librosa 库：

!pip install librosa

然后可以使用以下代码对音频文件进行降噪：

import librosa
import librosa.display
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载音频文件
audio_path = 'path/to/audio/file.wav'
signal, sr = librosa.load(audio_path, sr=16000)

# 绘制原始音频波形图
plt.figure(figsize=(12, 4))
librosa.display.waveplot(signal, sr=sr)

# 计算短时傅里叶变换（STFT）
stft = librosa.stft(signal)

# 计算能量谱
power = np.abs(stft) ** 2

# 计算噪声能量谱
noise_power = np.median(power, axis=1)

# 计算信号和噪声能量谱比值
snr = 1.0

# 计算阈值
threshold = np.median(noise_power) * snr

# 应用阈值
mask = power > threshold
stft_clean = stft * mask

# 逆短时傅里叶变换（ISTFT）
signal_clean = librosa.istft(stft_clean)

# 绘制降噪后的音频波形图
plt.figure(figsize=(12, 4))
librosa.display.waveplot(signal_clean, sr=sr)

这个示例将加载一个音频文件，并绘制原始音频波形图。然后它将计算短时傅里叶变换（STFT）和能量谱，并使用中位数来计算噪声能量谱。接下来，它将计算信号和噪声能量谱比值，并使用这个比值来计算阈值。最后，它将应用阈值并使用逆短时傅里叶变换（ISTFT）来生成降噪后的音频，并绘制降噪后的音频波形图。

需要根据具体情况调整信噪比和阈值等参数。