语音增强——谱减法的改进（过减法）及其python实现

参考视频：

https://www.bilibili.com/video/BV1CM4y1M7kb?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=77c874a500ef21df351103560dada737

语音降噪是语音信号处理的初始步骤，目前已经有很多成熟的算法。而谱减法作为经典的降噪算法实现简单，运行处理快，被广泛的应用在语音降噪领域。

基本谱减法的缺点及其改进
谱减法最显著的缺点是会引入“音乐噪声”，由于谱减过程中可能出现负的幅度值，半波整流是一种直接的解决办法，但是这种非线性处理会导致频谱随机频率位置上出现小的、独立的峰值，在时域中表现为明显的多频颤音，也称为“音乐噪声”。如果处理不当，在某些语音段，“音乐噪声”的影响甚至比干扰噪声更为明显。造成“音乐噪声”的常见原因有：

1、对谱减过程中负值的非线性处理。
2、噪声谱估计不匹配。静音段的平均噪声谱可能与实际语音段的噪声分量有着较大差别，相减后会有残留的孤立噪声段。
3、谱估计方法的误差。例如周期图等有偏功率谱估计方法带来的偏差。
4、抑制函数有较大的可变性。
为了减小音乐噪声，学者们提出了一系列的改进方法，感兴趣的读者可以自行了解。这里介绍过减法的使用方法，相比直接置零，该方法设置了一个谱值下限。具体可表示为：

 若γ=1，上述过程相当于能量谱的谱减法；若γ=0.5，上述过程相当于幅度谱的谱减法

程序如下：

import librosa
from librosa.core.spectrum import amplitude_to_db
import numpy as np
from scipy.signal import lfilter, firwin, freqz
import soundfile as sf
import matplotlib.pyplot as plt


if __name__ == "__main__":
    clean_wav_file = "sf1_cln.wav"
    clean,fs = librosa.load(clean_wav_file,sr=None) 
    print(fs)

    noisy_wav_file = "sf1_n0L.wav"
    noisy,fs = librosa.load(noisy_wav_file,sr=None)

    # 计算 nosiy 信号的频谱
    S_noisy = librosa.stft(noisy,n_fft=256, hop_length=128, win_length=256)  # D x T
    D,T = np.shape(S_noisy)
    Mag_noisy= np.abs(S_noisy)
    Phase_nosiy= np.angle(S_noisy)
    Power_nosiy = Mag_noisy**2
    print(fs)
    # 估计噪声信号的能量
    # 由于噪声信号未知 这里假设 含噪（noisy）信号的前30帧为噪声
    Mag_nosie = np.mean(np.abs(S_noisy[:,:30]),axis=1,keepdims=True)
    Power_nosie = Mag_nosie**2
    Power_nosie = np.tile(Power_nosie,[1,T])

    ##  方法1 直接减
    # # 能量减
    # Power_enhenc = Power_nosiy-Power_nosie
    # # 保证能量大于0
    # Power_enhenc[Power_enhenc<0]=0
    # Mag_enhenc = np.sqrt(Power_enhenc)

    # 幅度减
    # Mag_enhenc = np.sqrt(Power_nosiy) - np.sqrt(Power_nosie)
    # Mag_enhenc[Mag_enhenc<0]=0
    
    
    ## 方法2 超减
    # 引入参数
    alpha = 4
    gamma = 1

    Power_enhenc = np.power(Power_nosiy,gamma) - alpha*np.power(Power_nosie,gamma)
    Power_enhenc = np.power(Power_enhenc,1/gamma)
    
    # 对于过小的值用 beta* Power_nosie 替代
    beta = 0.0001
    mask = (Power_enhenc>=beta*Power_nosie)-0
    print(mask.shape)
    Power_enhenc = mask*Power_enhenc + beta*(1-mask)*Power_nosie
    
    Mag_enhenc = np.sqrt(Power_enhenc)
    
    
    # 对信号进行恢复
    S_enhec = Mag_enhenc*np.exp(1j*Phase_nosiy)
    enhenc = librosa.istft(S_enhec, hop_length=128, win_length=256)
    sf.write("enhce_2.wav",enhenc,fs)
    print(fs)
    # 绘制谱图
   
    plt.subplot(3,1,1)
    plt.specgram(clean,NFFT=256,Fs=fs)
    plt.xlabel("clean specgram")
    plt.subplot(3,1,2)
    plt.specgram(noisy,NFFT=256,Fs=fs)
    plt.xlabel("noisy specgram")   
    plt.subplot(3,1,3)
    plt.specgram(enhenc,NFFT=256,Fs=fs)
    plt.xlabel("enhece specgram")  
    plt.show()
    
   
    
   
   

运行结果如下：

上面的方法会导致谱线的不连续，因此在该方法基础上引入平滑机制。

为了减小音乐噪声，这里介绍引入平滑机制的过减法，相比直接置零，该方法设置了一个谱值下限。在噪声估计阶段，计算一个最大噪声帧，如果谱减后某时频点的值小于最大噪声帧的对应频点值，则将其替换为相邻帧的最小值。具体可表示为：

 程序如下：

import librosa
from librosa.core.spectrum import amplitude_to_db
import numpy as np
from scipy.signal import lfilter, firwin, freqz
import soundfile as sf
import matplotlib.pyplot as plt


if __name__ == "__main__":
    clean_wav_file = "sf1_cln.wav"
    clean,fs = librosa.load(clean_wav_file,sr=None) 
    print(fs)

    noisy_wav_file = "sf1_n0L.wav"
    noisy,fs = librosa.load(noisy_wav_file,sr=None)
    
    # 计算 nosiy 信号的频谱
    S_noisy = librosa.stft(noisy,n_fft=256, hop_length=128, win_length=256)  # D x T
    D,T = np.shape(S_noisy)
    Mag_noisy= np.abs(S_noisy)
    Phase_nosiy= np.angle(S_noisy)
    Power_nosiy = Mag_noisy**2
    print(fs)
    # 估计噪声信号的能量
    # 由于噪声信号未知 这里假设 含噪（noisy）信号的前30帧为噪声
    Mag_nosie = np.mean(np.abs(S_noisy[:,:31]),axis=1,keepdims=True)
    Power_nosie = Mag_nosie**2
    Power_nosie = np.tile(Power_nosie,[1,T])

    ##  方法1 直接减
    # # 能量减
    # Power_enhenc = Power_nosiy-Power_nosie
    # # 保证能量大于0
    # Power_enhenc[Power_enhenc<0]=0
    # Mag_enhenc = np.sqrt(Power_enhenc)

    # 幅度减
    # Mag_enhenc = np.sqrt(Power_nosiy) - np.sqrt(Power_nosie)
    # Mag_enhenc[Mag_enhenc<0]=0
    
    
    ## 方法2 超减
    # # 引入参数
    # alpha = 6
    # gamma = 1

    # Power_enhenc = np.power(Power_nosiy,gamma) - alpha*np.power(Power_nosie,gamma)
    # Power_enhenc = np.power(Power_enhenc,1/gamma)
    
    # # 对于过小的值用 beta* Power_nosie 替代
    # beta = 0.01
    # mask = (Power_enhenc>=beta*Power_nosie)-0
    # print(mask.shape)
    # Power_enhenc = mask*Power_enhenc + beta*(1-mask)*beta*Power_nosie
    
    # Mag_enhenc = np.sqrt(Power_enhenc)
    
    
    ## 方法3 引入平滑
    Mag_noisy_new = np.copy(Mag_noisy)
    k=1
    for t in range(k,T-k):
        Mag_noisy_new[:,t] = np.mean(Mag_noisy[:,t-k:t+k+1],axis=1)
    
    Power_nosiy = Mag_noisy_new**2
    
    # 超减法去噪
    alpha = 4
    gamma = 1

    Power_enhenc = np.power(Power_nosiy,gamma) - alpha*np.power(Power_nosie,gamma)
    Power_enhenc = np.power(Power_enhenc,1/gamma)
    
    # 对于过小的值用 beta* Power_nosie 替代
    beta = 0.0001
    mask = (Power_enhenc>=beta*Power_nosie)-0
    Power_enhenc = mask*Power_enhenc + beta*(1-mask)*Power_nosie

    Mag_enhenc = np.sqrt(Power_enhenc)
    
    
    Mag_enhenc_new  = np.copy(Mag_enhenc)
    # 计算最大噪声残差
    maxnr = np.max(np.abs(S_noisy[:,:31])-Mag_nosie,axis =1)

    k = 1
    for t in range(k,T-k):
        index = np.where(Mag_enhenc[:,t]

运行结果如下：