用python去除语音信号中的瞬态噪声

瞬态噪声通常是突然出现的噪声，如口哨声、噪声爆炸等。在语音信号处理中，去除瞬态噪声是一个常见的任务。以下是一个使用python去除语音信号中瞬态噪声的示例代码：

import numpy as np
import scipy.signal as signal

# 读取语音信号
fs, signal_data = wavfile.read('speech.wav')

# 计算短时能量
frame_size = int(fs * 0.02)  # 20ms
energy = np.array([sum(np.abs(signal_data[i:i + frame_size] ** 2)) for i in range(0, len(signal_data) - frame_size, frame_size)])

# 计算短时过零率
frame_size = int(fs * 0.02)  # 20ms
zero_crossing = np.array([sum(np.abs(np.diff(np.sign(signal_data[i:i + frame_size])))) for i in range(0, len(signal_data) - frame_size, frame_size)])

# 检测瞬态噪声
threshold = 0.2 * np.max(energy)
transient = np.where((energy > threshold) & (zero_crossing < 0.05 * fs))[0]

# 去除瞬态噪声
for i in range(len(transient)):
    start = transient[i] * frame_size
    end = (transient[i] + 1) * frame_size
    signal_data[start:end] = signal.medfilt(signal_data[start:end], kernel_size=3)

# 保存处理后的语音信号
wavfile.write('denoised_speech.wav', fs, signal_data)

该代码首先读取语音信号，然后计算短时能量和短时过零率。接下来，使用一个阈值来检测瞬态噪声，这里使用短时能量来检测噪声的出现，使用短时过零率来检测噪声的持续时间。如果瞬态噪声被检测到，就使用中值滤波器去除噪声。最后，保存处理后的语音信号。