两步降噪 (TSNR) 技术消除了恼人的混响效应，同时保持了决策导向方法的优势。 然而，包括 TSNR 在内的经典短时降噪技术会在增强语音中引入谐波失真。 为了克服这个问题，实现了一种称为谐波再生降噪 (HRNR) 的方法，以改进用于计算频谱增益的先验 SNR，如 Plapous 等人提出的那样，能够保留语音谐波。 （“用于语音增强的改进的信噪比估计”，IEEE Transactions on ASLP，第 14 卷，第 6 期，第 2098 - 2108 页，2006 年 11 月）。
%% 带有嘈杂语音文件 car.wav 的示例>> [x,fs] = audioread('car.wav'); >> [out,~] = WienerNoiseReduction(x,fs,10000) % 前 10000 个样本是噪声样本（不含语音） >> soundc(out(1:122000)
2021-09-28 10:58:33
222KB
1
使用频谱门控降低python中的噪声
该算法基于的一种降噪效果（但并非完全再现）（）
该算法有两个输入：
包含音频剪辑的典型的噪声的噪声的音频剪辑（可选）
包含要删除的信号和噪声的信号音频片段
算法步骤
在噪声音频片段上计算FFT
统计信息是通过噪声的FFT计算得出的（频率）
基于噪声的统计信息（和算法的期望灵敏度）计算阈值
通过信号计算FFT
通过将信号FFT与阈值进行比较来确定掩码
使用滤镜在频率和时间上对蒙版进行平滑处理
掩码被叠加到信号的FFT中，并被反转
安装
pip install noisereduce
noisereduce可以选择使用Tensorflow作为后端来加快FFT和高斯卷积。 它未在requirements.txt中列出，因为（1）它是可选的，并且（2）tensorflow-gpu和tensorflow（cpu）都与此软件包兼容。 该软件包需要所有
2021-09-27 11:09:55
5.41MB
1
Topics which are extensively developed or overhauled from the fourth edition include sound propagation outdoors, amplitude modulation, hearing protection, frequency analysis, muffling devices (including 4-pole analysis and self noise), sound transmission through partitions, finite element analysis, statistical energy analysis and transportation noise. For those who are already well versed in the art and science of noise control, the book will provide an extremely useful reference. A wide range of example problems that are linked to noise control practice are available on www.causalsystems.com for free download.
2021-09-26 17:32:00
16.94MB
1