小波变换语音去噪python，并对代码进行注释

以下是使用小波变换进行语音去噪的 Python 代码，并对其进行了注释：

import numpy as np
import pywt # 引入小波变换库
import scipy.io.wavfile as wav # 引入 wav 文件读取库

# 小波阈值去噪函数
def wavelet_denoise(signal, wavelet, level):
    # 将信号进行小波分解
    coeffs = pywt.wavedec(signal, wavelet, level=level)
    
    # 计算小波系数的阈值（使用软阈值）
    threshold = np.median(np.abs(coeffs[-level])) / 0.6745
    coeffs = [pywt.threshold(c, threshold, mode="soft") for c in coeffs]
    
    # 重构信号
    reconstructed_signal = pywt.waverec(coeffs, wavelet)
    
    return reconstructed_signal

# 读取 wav 文件
sample_rate, signal = wav.read("noisy_signal.wav")

# 对信号进行去噪
wavelet = "db4" # 选择小波函数
level = 4 # 选择小波变换的级别
denoised_signal = wavelet_denoise(signal, wavelet, level)

# 将去噪后的信号写入 wav 文件
wav.write("denoised_signal.wav", sample_rate, denoised_signal)

希望这些注释能够帮助你更好地理解这段代码的作用和流程。