语音增强技术 - Python

简介

语音增强是指通过一系列的信号处理方法，提高语音信号的质量和清晰度，使得语音在噪声、回声等干扰下也能被清晰地识别和理解。Python中提供了许多工具和库，使得语音增强技术的开发变得更加容易。

本文将介绍几种常见的语音增强技术，并提供Python实现代码。

语音去噪

语音去噪是语音增强技术中最为基础也最为重要的一种。其中，最广泛应用的方法是基于谱减法（Spectral Subtraction）。其核心思想是：提取语音信号的频谱特征进行分析与处理，将噪声信号所在频域区域的能量减去。这样就达到了去噪的效果。

接下来是基于谱减法的Python实现代码：

import librosa

# 加载音频文件
y, sr = librosa.load('audio_file.wav', sr=44100)

# 计算音频文件的短时傅里叶变换，并取绝对值
stft = librosa.stft(y, n_fft=2048)
abs_stft = np.abs(stft)

# 计算噪声能量，取整个音频文件噪声能量的均值
noise_energy = np.mean(abs_stft[:, :20])

# 计算信噪比，并用信噪比估计噪声门限
snr = 20
noise_threshold = noise_energy * 10 ** (-snr / 10)

# 对于每个时间帧，计算对应的信号功率谱
power = np.square(abs_stft)

# 对于噪声功率谱进行处理
noise_power = power[:, :20]
noise_power[n] = np.maximum(noise_power[n] - noise_threshold, 0)

# 对于每个时间帧，去除噪声信号
filtered_power = np.maximum(power - noise_power, 0)

# 使用过滤后的功率谱，重构音频信号
filtered_stft = np.sqrt(filtered_power) * np.exp(1j * np.angle(stft))
filtered_signal = librosa.istft(filtered_stft)

语音增强

除了去噪之外，语音增强还包括语音降噪、语音增强、语音分离等技术。下面以语音增强为例，提供Python实现代码。

语音增强可以使用神经网络等深度学习方法进行训练，本文提供基于频谱减法的实现方式。其主要思路如下：首先，将提取到的语音频谱峰值加权平均计算出所需的限制带宽，之后通过将限制带宽内的信号节点加权，计算信号主成分，进而在时间域内使用iSTFT（Inverse Short-Time Fourier Transform）重组语音信号。

import librosa

# 加载音频文件
y, sr = librosa.load('audio_file.wav', sr=44100)

# 计算音频文件的短时傅里叶变换，并取绝对值
stft = librosa.stft(y, n_fft=2048)
abs_stft = np.abs(stft)

# 计算限制带宽区域
freq = np.arange(0, sr / 2, sr / stft.shape[0])
lo_freq = 300
hi_freq = 1000
n_passbands = 40

# 创建带通滤波器
filter_banks = librosa.filters.mel(sr, n_fft=2048, n_mels=n_passbands, fmin=lo_freq, fmax=hi_freq)
filtered_stft = np.dot(filter_banks, abs_stft)

# 计算加权平均峰值
P = 0.5
power = np.square(abs_stft)
weight_vector = np.exp(P * np.max(power, axis=0))

# 计算加权后的主成分
weighted_filtered_stft = np.multiply(filtered_stft, np.expand_dims(weight_vector, axis=0))
fig_weighted = np.square(np.abs(weighted_filtered_stft))

# 对主成分进行各向异性扩张等降噪处理
A = librosa.db_to_power(20)
B = librosa.db_to_power(-60)
dif = A / fig_weighted - B
dif[dif <= 0] = 0
differ_stft = np.sqrt(dif) * weighted_filtered_stft

# 重构处理后的音频信号
reconstructed_signal = librosa.istft(differ_stft)

总结

Python提供了许多强大的语音信号处理工具和库，可以使语音增强技术的开发变得更加容易。本文介绍了基于谱减法和基于频谱加权的语音去噪和语音增强方法，并提供了Python实现代码，供程序员学习和参考。