% STFT变换 Z = stft(z, nfft); % STFT幅度谱和相位谱 Z_mag = abs(Z); Z_phase = angle(Z); % 幅度谱转换为线性幅度 Z_mag_lin = db2mag(Z_mag); % 设置阈值 Z_mag_thresh = max(Z_mag_lin) * 10^(-25/20); % 生成掩码 Z_mask = bsxfun(@gt, Z_mag_lin, Z_mag_thresh); % 对幅度谱进行掩码 Z_mag_masked = Z_mag .* Z_mask; % 对每一列进行平滑处理 smooth_window = 60; Z_mag_smoothed = smoothdata(Z_mag_masked, 1, 'movmean', smooth_window); % 将平滑后的掩码谱应用到幅度谱上 Z_mag_masked_smoothed = Z_mag_smoothed .* Z_mask; % 掩码为0以下的部分置为0 Z_mag_masked_smoothed(Z_mag_masked_smoothed < 0) = 0; % 生成掩码谱 Z_masked = Z_mag_masked_smoothed .* exp(1i*Z_phase);这里的阈值是根据什么经验设置的 应该怎么解释

时间: 2023-11-24 16:05:59 浏览: 120
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Demo_STFT_1.zip_DEMO_STFT 时变_STFT 相位

阈值的设置在语音增强中是一个非常重要的问题,影响到增强效果的好坏。一般来说,阈值的设置需要结合实际情况和实验结果进行调整,具体可以考虑以下几个因素: 1. 信噪比:阈值的设置应该考虑到信噪比的大小,即噪声的幅度与语音信号的幅度之比。当信噪比较低时,噪声的幅度相对较大,阈值需要设置得较低,以更好地抑制噪声。 2. 语音信号的特性:阈值的设置还应该考虑到语音信号的频率特性、动态范围、语速等因素,以使增强后的语音信号更加自然。 3. 实验结果:阈值的设置还需要通过实验结果进行调整和验证,以达到更好的增强效果。 在这段代码中,阈值的设置采用了一个固定的经验值,即将最大幅度值的10^(-25/20)作为阈值。其中,10^(-25/20)表示信噪比为25dB时,噪声的幅度与信号幅度的比值。这个经验值的选择可能是基于一些先前的实验结果和经验,但具体的原因并不在代码中给出。需要注意的是,这个经验值可能并不适用于所有的语音信号和噪声情况,因此在实际应用中,阈值的设置还需要根据具体情况进行调整。
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下面给出一段代码:class AudioDataset(Dataset): def init(self, train_data): self.train_data = train_data self.n_frames = 128 def pad_zero(self, input, length): input_shape = input.shape if input_shape[0] >= length: return input[:length] if len(input_shape) == 1: return np.append(input, [0] * (length - input_shape[0]), axis=0) if len(input_shape) == 2: return np.append(input, [[0] * input_shape[1]] * (length - input_shape[0]), axis=0) def getitem(self, index): t_r = self.train_data[index] clean_file = t_r[0] noise_file = t_r[1] wav_noise_magnitude, wav_noise_phase = self.extract_fft(noise_file) start_index = len(wav_noise_phase) - self.n_frames + 1 if start_index < 1: start_index = 1 else: start_index = np.random.randint(start_index) sub_noise_magnitude = self.pad_zero(wav_noise_magnitude[start_index:start_index + self.n_frames], self.n_frames) wav_clean_magnitude, wav_clean_phase = self.extract_fft(clean_file) sub_clean_magnitude = self.pad_zero(wav_clean_magnitude[start_index:start_index + self.n_frames], self.n_frames) b_data = {'input_clean_magnitude': sub_clean_magnitude, 'input_noise_magnitude': sub_noise_magnitude} return b_data def extract_fft(self, wav_path): audio_samples = librosa.load(wav_path, sr=16000)[0] stft_result = librosa.stft(audio_samples, n_fft=n_fft, win_length=win_length, hop_length=hop_length, center=True) stft_magnitude = np.abs(stft_result).T stft_phase = np.angle(stft_result).T return stft_magnitude, stft_phase def len(self): return len(self.train_data)。请给出详细注释

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