用Python進行音頻降噪處理

對於需要處理音頻的開發人員來說，音頻降噪處理是一個非常重要的環節。通過使用Python，可以輕鬆地進行音頻降噪。本文將從以下幾個方面對Python音頻降噪處理進行詳細的闡述：

一、Python中的音頻文件讀取

在Python中，可以使用「wave」模塊來進行wav格式音頻文件的讀取。下面是一個簡單的讀取wav文件的示例代碼：

import wave
import numpy as np

with wave.open("audio.wav", "rb") as wav:
    params = wav.getparams()
    nframes = wav.getnframes()
    data = wav.readframes(nframes)

    signal = np.frombuffer(data, dtype=np.short)

上述代碼中，「wav」用於打開一個指定的音頻文件，參數「rb」表示以二進制只讀方式打開文件。通過「getparams」方法可以獲取音頻文件的參數信息，「getnframes」方法可以獲取音頻信號的採樣數量，「readframes」方法可以讀取出全部的音頻信號。最後，使用「np.frombuffer」方法將讀取的二進制字符串轉換為短整數數組，即可得到原始的音頻信號。

二、消除常見的音頻噪聲

在實際的音頻信號處理中，常見的噪聲有白噪聲、背景噪聲等。消除這些噪聲可以提升音頻質量，提高後續處理的效果。下面是一種可用於消除背景噪聲的簡單方法：

import wave
import numpy as np

def remove_background_noise(signal):
    noise_threshold = 5000
    noisy_indices = np.where(np.abs(signal) > noise_threshold)[0]
    clean_signal = np.copy(signal)

    for i in noisy_indices:
        if i < 100:
            clean_signal[max(0, i-100):i+100] = 0
        else:
            clean_signal[i-100:i+100] = 0

    return clean_signal

with wave.open("audio.wav", "rb") as wav:
    params = wav.getparams()
    nframes = wav.getnframes()
    data = wav.readframes(nframes)

    signal = np.frombuffer(data, dtype=np.short)
    clean_signal = remove_background_noise(signal)

    with wave.open("clean_audio.wav", "wb") as clean_wav:
        clean_wav.setparams(params)
        clean_wav.writeframes(clean_signal.tobytes())

上述代碼中，「noise_threshold」表示噪聲閾值，如果信號的幅值超過該閾值，則認為是噪聲信號。使用「np.where」可以獲得所有包含噪聲的樣本的索引值，「np.copy」方法複製原始信號的數據，使用「max」函數將信號剪裁在有效區間內，最後輸出去噪後的結果。

三、基於卷積的降噪算法

基於卷積的降噪算法是一種經典的音頻信號處理方法，其主要思想是通過卷積運算來抑制噪聲信號。下面是一個簡單的基於卷積的降噪算法的Python實現：

import wave
import numpy as np

def convolve(signal, kernel):
    kernel_size = len(kernel)
    half_kernel = kernel_size // 2
    conv_signal = np.zeros_like(signal)

    for i in range(half_kernel, len(signal)-half_kernel):
        conv_signal[i] = np.sum(signal[i-half_kernel:i+half_kernel] * kernel)

    return conv_signal

with wave.open("audio.wav", "rb") as wav:
    params = wav.getparams()
    nframes = wav.getnframes()
    data = wav.readframes(nframes)

    signal = np.frombuffer(data, dtype=np.short)
    kernel = np.ones(100) / 100
    clean_signal = convolve(signal, kernel)

    with wave.open("clean_audio.wav", "wb") as clean_wav:
        clean_wav.setparams(params)
        clean_wav.writeframes(clean_signal.tobytes())

上述代碼中，「kernel」表示卷積核，使用了一個長度為100的平均濾波器。在「for」循環中，對於每一個信號樣本，使用卷積核進行加權平均計算，得到去噪後的信號，最後輸出文件即可。

四、小波降噪算法

小波降噪算法是一種非常經典的音頻降噪算法，其主要思想是通過小波變換將信號分解成多個頻帶子信號，對每個子信號進行去噪處理，最後再進行小波反變換得到去噪後的信號。下面是一個簡單的小波降噪算法的Python實現：

import wave
import pywt
import numpy as np

def wavelet_denoise(signal, wavelet='db4', level=1):
    coeffs = pywt.wavedec(signal, wavelet, level=level)
    threshold = np.sqrt(2*np.log(len(signal))) #估計噪聲標準差
    denoised_coeffs = np.copy(coeffs)

    for i in range(1, len(coeffs)):
        denoised_coeffs[i] = pywt.threshold(coeffs[i], threshold)

    return pywt.waverec(denoised_coeffs, wavelet)

with wave.open("audio.wav", "rb") as wav:
    params = wav.getparams()
    nframes = wav.getnframes()
    data = wav.readframes(nframes)

    signal = np.frombuffer(data, dtype=np.short)
    clean_signal = wavelet_denoise(signal)

    with wave.open("clean_audio.wav", "wb") as clean_wav:
        clean_wav.setparams(params)
        clean_wav.writeframes(clean_signal.astype(np.short).tobytes())

上述代碼中，「wavelet」表示小波基函數，本例使用Daubechies小波函數族的「db4」函數；「level」表示小波變換的階數，默認為1。使用pywt.wavedec對信號進行小波分解，然後使用pywt.threshold方法進行去噪處理，最終使用pywt.waverec方法進行反變換得到去噪後的信號，最後輸出文件即可。