音频文件降噪及python示例
操作系统 ：Windows 10_x64
Python版本：3.9.2
noisereduce版本：3.0.2
从事音频相关工作，大概率会碰到降噪问题，今天整理下之前学习音频文件降噪的笔记，并提供Audacity和python示例。
我将从以下几个方面展开：- noisereduce库介绍
- 使用Audacity进行降噪
- 使用fft滤波降噪
- 使用noisereduce进行降噪
- 运行效果截图及视频
-
配套资源下载
一、noisereduce库介绍
pypi地址：https://pypi.org/project/noisereduce/
GitHub地址：
https://github.com/timsainb/noisereduce
安装命令：
pip install noisereduce
noisereduce库用于音频降噪，支持稳态降噪和非稳态降噪，大致介绍如下：
其中稳态降噪基于（并不完全是）Audacity的降噪算法，降噪Audacity效果可通过体验，对应的C++实现如下：
https://github.com/audacity/audacity/blob/master/src/effects/NoiseReduction.cpp
如果链接打不开，可从文末提供的渠道获取该文件。
Audacity的降噪算法需要两个输入：1） 带噪音的音频数据；2） 噪音特征音频数据；
其核心思路是通过fft在频域进行滤波处理并还原，具体实现建议阅读源码。
非稳定降噪算法是稳态降噪算法的扩展，但允许噪声门随时间变化。
二、噪音文件准备
Audacity版本：3.1.3
这里使用Audacity进行噪音文件的生成，如果不了解Audacity软件，可参考这篇文章：
1、生成鼓点音轨，模拟正常音频
这里使用鼓点模拟正常音频，具体如下：
2、生成噪音音轨
选择菜单“生成-》噪音”选项，这里选择“白噪音”，振幅选择0.1：
3、合并音轨并导出文件
选中两个音轨，然后混音：
如果想直接使用导出的混音文件（mix1.wav），可从如下渠道获取：
三、降噪示例
这里首先描述下如何使用Audacity进行降噪，其中，Audacity降噪是完全操作层面的事情，不涉及编写代码；进一步的，会提供如何使用fft进行滤波降噪的示例，主要是模拟稳态降噪算法（并不完全是）；最后，会提供如何使用noisereduce进行降噪的示例。
1、使用Audacity进行降噪
1） 选中噪音特征数据
2） 获取噪音特征数据
3） 选中需要降噪的原始音频，执行降噪操作
降噪后的效果如下：
使用Audacity进行降噪的过程及效果视频，可从如下渠道获取：
2、使用fft滤波降噪
傅立叶变换是可逆的，在频域中对信号所做的任何更改都将在将其变换回时域时应用。可利用这一点来过滤音频并去除高频，进而实现降噪，当然该方法仅适用于高频噪音。
直接在频域进行过滤，大致流程如下：
1） 加载混音文件（mix1.wav），使用fft获取频域数据；
2） 加载噪音文件（noise1.wav），使用fft获取频域数据；
3） 在频域进行滤波；
4） 进行ifft逆变换；
5） 导出降噪后的文件；
示例如下（fftTest1.py）：
完整源码可从如下渠道获取：
使用noisereduce库进行降噪的运行效果视频，可从如下渠道获取：
3.2 使用标准降噪
也可以使用标准降噪，提取音频特征文件后过滤，示例如下：
from scipy.io import wavfile import noisereduce as nr # load data rate, data = wavfile.read("mix1.wav") _, noise_data = wavfile.read("noise1.wav") # perform noise reduction reduced_noise = nr.reduce_noise(y=data, sr=rate, y_noise =noise_data, stationary = True, # this should be true #sigmoid_slope_nonstationary = 50, ) wavfile.write("clean_nr2.wav", rate, reduced_noise)
运行效果如下：
三、资源下载
本文涉及源码及相关文件，可以从如下途径获取：
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