如何使用 Scipy – Python 从混合信号中提取音频波？

在本文中，我们将介绍如何使用 Scipy – Python 库来从多个混合音频信号中提取单个音频波。在音频处理中，用于从混合信号中提取多个信号的技术被称为音频分离或音频源分离。Scipy 库提供了许多用于音频处理的 Python 函数。我们将利用其中的一些函数来完成本文中的任务。

混合音频信号

在音频处理中，我们将信号理解为时间序列。对于一段音乐，可以将其视为一种信号。假设我们有两个音频文件：音频文件A和音频文件B。我们可以将它们的信号混合在一起，得到一个新的混合音频信号。我们可以用以下 Python 代码来完成这个任务：

import numpy as np
from scipy.io import wavfile

# 读取音频文件
file_a = 'audio_a.wav'
file_b = 'audio_b.wav'
sample_rate, a = wavfile.read(file_a)
_, b = wavfile.read(file_b)

# 标准化音频信号
a = a.astype(np.float64) / np.iinfo(a.dtype).max
b = b.astype(np.float64) / np.iinfo(b.dtype).max

# 创建混合音频信号
mix = a + b
mix = np.clip(mix, -1, 1)

# 保存混合音频文件
wavfile.write('mix.wav', sample_rate, mix)

这段代码假设我们已经有两个音频文件：'audio_a.wav'和'audio_b.wav'。使用scipy.io.wavfile.read()函数读取这两个文件，该函数返回采样率和音频信号。我们输入采样率和音频信号转换为numpy.ndarray并标准化。

然后，将两个音频信号加在一起，得到混合信号。最后，使用scipy.io.wavfile.write()函数将混合信号保存为新的音频文件'mix.wav'。

使用 FastICA 提取音频信号

现在，我们将介绍如何使用 FastICA 算法从混合信号中提取原始的音频波。FastICA 是独立成分分析（ICA）的一种实现，用于从混合信号中提取原始信号。

首先，我们需要安装 Scipy 库以及它所依赖的 BLAS 和 LAPACK 库。在 Ubuntu 上，您可以使用以下命令进行安装：

sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev
pip install scipy

现在，我们可以用以下代码将混合信号分离为原始信号。

from scipy import signal

# 使用 FastICA 提取音频信号
_, _, audio = signal.fastica(mix.T)

# 标准化提取的音频信号
audio = audio.T
for i in range(audio.shape[1]):
    audio[:, i] = (audio[:, i] - np.min(audio[:, i])) / \
        (np.max(audio[:, i]) - np.min(audio[:, i]))

# 保存提取的音频文件
for i in range(audio.shape[1]):
    filename = 'audio_{}.wav'.format(i)
    wavfile.write(filename, sample_rate, audio[:, i])

使用scipy.signal.fastica()函数提取音频。该函数返回估计的信号。最后，将估计的信号标准化并保存为单独的音频文件。

至此，我们已经完成了从混合信号中提取单个音频波的任务。总结一下，我们完成了以下步骤：

1. 读取两个音频文件并将它们的信号混合在一起。
2. 使用 FastICA 算法从混合信号中提取单个音频波。
3. 将估计的信号标准化并保存为单独的音频文件。

希望这篇文章可以帮助您从混合音频信号中提取任意数量的音频波。