基于谱减法的自适应消噪算法C语言

以下是一个基于谱减法的自适应消噪算法的C语言示例：

#define FRAME_SIZE 256
#define OVERLAP_SIZE 128
#define THRESHOLD 30

float noise_spectrum[FRAME_SIZE] = {0};
float alpha = 0.1;

void subtract_noise(float* input_frame, float* output_frame)
{
    float spectrum[FRAME_SIZE] = {0};
    float magnitude[FRAME_SIZE] = {0};
    float phase[FRAME_SIZE] = {0};
    float noise_magnitude[FRAME_SIZE] = {0};
    float ratio[FRAME_SIZE] = {0};
    float output_spectrum[FRAME_SIZE] = {0};
    float output_frame_temp[FRAME_SIZE] = {0};
    int i;

    // Calculate the magnitude and phase of input frame using FFT
    fft(input_frame, spectrum, phase, FRAME_SIZE);

    // Calculate the magnitude of noise spectrum using exponential smoothing
    for (i = 0; i < FRAME_SIZE; i++)
    {
        noise_spectrum[i] = alpha * noise_spectrum[i] + (1 - alpha) * spectrum[i];
        noise_magnitude[i] = sqrtf(noise_spectrum[i]);
    }

    // Calculate the magnitude of input frame
    for (i = 0; i < FRAME_SIZE; i++)
    {
        magnitude[i] = sqrtf(spectrum[i]);
    }

    // Calculate the ratio of magnitude of input frame and noise spectrum
    for (i = 0; i < FRAME_SIZE; i++)
    {
        if (magnitude[i] > noise_magnitude[i])
        {
            ratio[i] = 20 * log10f(magnitude[i] / noise_magnitude[i]);
        }
        else
        {
            ratio[i] = 0;
        }
    }

    // Subtract the noise floor
    for (i = 0; i < FRAME_SIZE; i++)
    {
        if (ratio[i] < THRESHOLD)
        {
            output_spectrum[i] = noise_spectrum[i];
        }
        else
        {
            output_spectrum[i] = spectrum[i] - noise_spectrum[i];
        }
    }

    // Calculate the output frame using IFFT
    ifft(output_spectrum, phase, output_frame_temp, FRAME_SIZE);

    // Overlap and add the output frame to the previous frame
    for (i = 0; i < FRAME_SIZE; i++)
    {
        output_frame[i] = output_frame_temp[i] + input_frame[i + OVERLAP_SIZE];
    }

    // Shift the frames
    for (i = 0; i < OVERLAP_SIZE; i++)
    {
        input_frame[i] = input_frame[i + OVERLAP_SIZE];
    }
}

这个示例中，使用了一个长度为256的帧和一个长度为128的重叠。alpha为指数平滑系数，用于计算噪声谱。THRESHOLD为信噪比的阈值，低于该阈值的幅度被认为是噪声，而高于该阈值的幅度被认为是信号。

在subtract_noise函数中，首先使用FFT计算输入帧的幅度和相位谱，然后使用指数平滑法计算噪声谱，并计算输入帧幅度和噪声幅度的比值。根据信噪比阈值，将低于阈值的幅度视为噪声，而高于阈值的幅度视为信号，并将噪声谱从输入帧的幅度谱中减去，得到输出帧的幅度谱。最后使用IFFT计算输出帧，将其与前一个帧进行重叠和相加，得到最终的输出帧。

需要注意的是，该算法需要实时计算FFT和IFFT，因此在实际应用中需要考虑到性能和时间延迟等问题。