【音频去噪】使用VAD技术清理wav文件中的静音片段(python)
时间: 2024-03-06 20:51:26 浏览: 15
音频去噪是一种信号处理技术,常用于去除音频信号中的噪声。在去噪过程中,通常会使用 VAD 技术(Voice Activity Detection,语音活动检测)来清理掉无声音段。
下面是一个基于 Python 的示例代码,演示如何使用 VAD 技术来清理 WAV 文件中的静音片段:
```python
import webrtcvad
import wave
# 设置 VAD 参数
vad = webrtcvad.Vad()
vad.set_mode(3)
# 打开 WAV 文件
with wave.open('input.wav', 'rb') as wav_file:
# 获取音频文件的参数
sample_rate = wav_file.getframerate()
sample_width = wav_file.getsampwidth()
num_channels = wav_file.getnchannels()
num_frames = wav_file.getnframes()
# 读取所有帧
frames = wav_file.readframes(num_frames)
# 将音频数据转换为整数数组
samples = list(
int.from_bytes(frames[i:i+sample_width], byteorder='little', signed=True)
for i in range(0, len(frames), sample_width))
# 检测语音活动区间
frame_duration = 30 # 30ms
frame_size = int(sample_rate * frame_duration / 1000)
voiced_frames = []
for i in range(0, len(samples), frame_size):
frame = samples[i:i+frame_size]
if vad.is_speech(bytes(frame), sample_rate):
voiced_frames.extend(frame)
# 将整数数组转换为字节数组
output_frames = bytearray(
int(sample).to_bytes(sample_width, byteorder='little', signed=True)
for sample in voiced_frames)
# 写入输出 WAV 文件
with wave.open('output.wav', 'wb') as output_file:
output_file.setparams((num_channels, sample_width, sample_rate, len(output_frames), 'NONE', 'not compressed'))
output_file.writeframes(output_frames)
```
在这个示例中,我们首先使用 webrtcvad 库创建了一个 VAD 对象,并设置了 VAD 参数。然后使用 wave 库打开了一个 WAV 文件,并获取了音频的参数。接下来,我们读取了所有帧,并将音频数据转换为整数数组。然后,我们以 30 毫秒为单位对整个音频进行分帧,分别对每一帧进行 VAD 检测,并将检测结果保存到一个列表中。最后,我们将有声音的帧合并起来,并将整数数组转换为字节数组,写入输出 WAV 文件中。
需要注意的是,这个示例代码仅演示了如何使用 VAD 技术来清理 WAV 文件中的静音片段。如果需要进行更完整的音频去噪,还需要使用其他信号处理技术,例如滤波、降噪等。