谱减法语音消除噪声源代码

谱减法是一种常见的语音信号降噪技术，它通过将信号分解到频域，然后从混合信号的频谱中估计噪声部分并将其移除，最后再将处理后的频谱重构回时域。在实际编程中，通常会涉及到傅立叶变换、噪声统计分析和逆傅立叶变换等步骤。

以下是一个简单的Python示例，使用scipy库来进行谱减法（假设`speech`是语音信号，`noise`是噪声信号）：

from scipy.signal import welch, istft
import numpy as np

# 分别计算语音和噪声的功率谱密度
speech_psd = welch(speech, nperseg=512)
noise_psd = welch(noise, nperseg=512)

# 噪声估计（这里通常基于噪声的统计特性，比如均值）
noise_floor = np.mean(noise_psd, axis=-1)

# 从语音的PSD中减去噪声估计
clean_spec = speech_psd - noise_floor

# 通过逆傅立叶变换得到处理后的语音信号
clean_speech = istft(clean_spec, window='hann', fs=speech_psd.shape[-1])

请注意这只是一个基本的实现，实际应用中可能会更复杂，包括噪声模型的选择、谱峰检测以及动态调整噪声阈值等。