用Python写一段频谱法降噪的代码

以下是一个简单的频谱法降噪的 Python 代码：

import numpy as np
import scipy.io.wavfile as wavfile
from scipy.fftpack import fft, ifft

# 读取音频文件
rate, data = wavfile.read('audio_file.wav')

# 将音频数据从整数类型转换为浮点类型
data = data.astype(float)

# 计算音频信号的傅里叶变换
fft_data = fft(data)

# 计算信号的功率谱
power_spectrum = np.abs(fft_data) ** 2

# 设置阈值，用于降噪
threshold = 0.1 * np.max(power_spectrum)

# 将所有低于阈值的功率谱值设置为0
noise_mask = power_spectrum < threshold
power_spectrum[noise_mask] = 0

# 将处理后的功率谱转换回时域
denoised_data = ifft(fft_data * (power_spectrum > 0)).real

# 将浮点类型的音频数据转换回整数类型
denoised_data = denoised_data.astype(np.int16)

# 保存降噪后的音频文件
wavfile.write('denoised_audio_file.wav', rate, denoised_data)

这段代码的核心思路是，将音频数据转换为频域，计算出信号的功率谱，并根据阈值将低于阈值的功率谱值设置为0，最终再将处理后的功率谱转换回时域得到降噪后的音频数据。