语音识别--光谱门控降噪

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语音识别--光谱门控降噪

  • 光谱门控降噪
    • 一、任务需求
    • 二、任务目标
          • 1、在噪声音频剪辑上计算 FFT
          • 2、通过噪声的 FFT 计算频率数据
          • 3、根据噪声的统计数据（以及算法的所需灵敏度）计算阈值
          • 4、对信号计算 FFT
          • 5、通过将信号 FFT 与阈值进行比较来确定掩膜
          • 6、使用滤波器在频率和时间上平滑掩膜
          • 7、掩码应用于信号的 FFT，并反转
    • 三、任务环境
          • 1、jupyter开发环境
          • 2、python3.6
          • 3、tensorflow2.4
    • 四、任务实施过程
      • 加载工具
      • 1、加载数据
      • 2、添加噪音
      • 3、去噪
    • 五、任务小结
  • 说明

光谱门控降噪

一、任务需求

本降噪方法使用了audacity的降噪方法

该降噪方法使用 Python 实现，可以降低语音、生物声学和生理信号等时域信号中的噪声。它依赖于一种称为“频谱门控”的方法，这是一种噪声门控方法。它的工作原理是计算信号（以及可选的噪声信号）的频谱图并估计该信号/噪声的每个频带的噪声阈值（或门）。该阈值用于计算掩码，该掩码将噪声选入频率变化阈值以下。

本方法要求两个输入：

原型噪声音频
要去除的信号

要求：使用audacity的降噪方法对音频进行降噪

二、任务目标

1、在噪声音频剪辑上计算 FFT
2、通过噪声的 FFT 计算频率数据
3、根据噪声的统计数据（以及算法的所需灵敏度）计算阈值
4、对信号计算 FFT
5、通过将信号 FFT 与阈值进行比较来确定掩膜
6、使用滤波器在频率和时间上平滑掩膜
7、掩码应用于信号的 FFT，并反转

三、任务环境

1、jupyter开发环境
2、python3.6
3、tensorflow2.4

四、任务实施过程

实验步骤

  1. 在噪声音频剪辑上计算 FFT
  2. 通过噪声的 FFT 计算频率数据
  3. 根据噪声的统计数据（以及算法的所需灵敏度）计算阈值
  4. 对信号计算 FFT
  5. 通过将信号 FFT 与阈值进行比较来确定掩码
  6. 使用过滤器在频率和时间上平滑蒙版
  7. 掩码应用于信号的 FFT，并反转

加载工具

import IPython
from scipy.io import wavfile
import scipy.signal
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import librosa
%matplotlib inline

1、加载数据

原始语音内容如下：

"I know the human being and fish can coexist peacefully."
       – Saginaw, Michigan, September 29, 2000

wav_loc = "/home/jovyan/datas/fish.wav"
rate, data = wavfile.read(wav_loc)
data = data / 32768

IPython.display.Audio(data=data, rate=rate)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(20,4))
ax.plot(data)

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f564b8feb00>]

在这里插入图片描述
上图显示的是该语音对应的波形，横坐标是采样点

2、添加噪音

定义噪声生成器

  • 使用快速傅里叶变换生成噪声
  • 生成带限噪声
def fftnoise(f):
    f = np.array(f, dtype="complex")
    Np = (len(f) - 1) // 2
    phases = np.random.rand(Np) * 2 * np.pi
    phases = np.cos(phases) + 1j * np.sin(phases)
    f[1 : Np + 1] *= phases
    f[-1 : -1 - Np : -1] = np.conj(f[1 : Np + 1])
    return np.fft.ifft(f).real


def band_limited_noise(min_freq, max_freq, samples=1024, samplerate=1):
    freqs = np.abs(np.fft.fftfreq(samples, 1 / samplerate))
    f = np.zeros(samples)
    f[np.logical_and(freqs >= min_freq, freqs <= max_freq)] = 1
    return fftnoise(f)

生成噪声，并在原始音频上添加噪声

noise_len = 2 # 单位：秒
# 使用自定义函数生成噪声
noise = band_limited_noise(min_freq=4000, max_freq = 12000, samples=len(data), samplerate=rate)*30
# 将噪声裁剪成和原始音频同样长
noise_clip = noise[:rate*noise_len]
# 将噪声与原始音频叠加
audio_clip_band_limited = data+noise

演示添加噪声后的音频数据

fig, ax = plt.subplots(figsize=(20,4))
ax.plot(audio_clip_band_limited)
IPython.display.Audio(data=audio_clip_band_limited, rate=rate)

在这里插入图片描述
可以看到，添加噪声以后，声音的波形明显受到干扰，听起来也不够清楚。

3、去噪

自定义相关函数，用于降噪及演示降噪的过程

import time
from datetime import timedelta as td

# 短时傅立叶变换
def _stft(y, n_fft, hop_length, win_length):
    return librosa.stft(y=y, n_fft=n_fft, hop_length=hop_length, win_length=win_length)

# 逆短时傅立叶变换
def _istft(y, hop_length, win_length):
    return librosa.istft(y, hop_length, win_length)

# 将幅度谱图转换为 dB 标度的谱图。
def _amp_to_db(x):
    return librosa.core.amplitude_to_db(x, ref=1.0, amin=1e-20, top_db=80.0)

# 将 dB 标度的谱图转换为幅度谱图。
def _db_to_amp(x,):
    return librosa.core.db_to_amplitude(x, ref=1.0)

# 绘制频谱图
def plot_spectrogram(signal, title):
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(20, 4))
    cax = ax.matshow(
        signal,
        origin="lower",
        aspect="auto",
        cmap=plt.cm.seismic,
        vmin=-1 * np.max(np.abs(signal)),
        vmax=np.max(np.abs(signal)),
    )
    fig.colorbar(cax)
    ax.set_title(title)
    plt.tight_layout()
    plt.show()

# 绘制统计量及滤波器
def plot_statistics_and_filter(
    mean_freq_noise, std_freq_noise, noise_thresh, smoothing_filter
):
    fig, ax = plt.subplots(ncols=2, figsize=(20, 4))
    plt_mean, = ax[0].plot(mean_freq_noise, label="Mean power of noise")
    plt_std, = ax[0].plot(std_freq_noise, label="Std. power of noise")
    plt_std, = ax[0].plot(noise_thresh, label="Noise threshold (by frequency)")
    ax[0].set_title("Threshold for mask")
    ax[0].legend()
    cax = ax[1].matshow(smoothing_filter, origin="lower")
    fig.colorbar(cax)
    ax[1].set_title("Filter for smoothing Mask")
    plt.show()

# 定义降噪函数
def removeNoise(
    audio_clip,
    noise_clip,
    n_grad_freq=2,
    n_grad_time=4,
    n_fft=2048,
    win_length=2048,
    hop_length=512,
    n_std_thresh=1.5,
    prop_decrease=1.0,
    verbose=False,
    visual=False,
):
    """根据仅包含噪声的剪辑从音频中去除噪声

    参数：
        audio_clip（数组）：第一个参数。
        noise_clip（数组）：第二个参数。
        n_grad_freq (int)：使用掩码平滑处理多少个频率通道。
        n_grad_time (int)：用掩码平滑的时间通道数。
        n_fft (int)：STFT 列之间的帧数。
        win_length (int): 每帧音频都被 window() 窗口化。窗口的长度为“win_length”，然后用零填充以匹配“n_fft”。
        hop_length (int)：STFT 列之间的帧数。
        n_std_thresh (int)：比噪声的平均 dB（在每个频率级别）大多少个标准偏差被视为信号
        prop_decrease (float): 你应该在多大程度上减少噪音（1 = 全部，0 = 无）
        visual (bool): 是否绘制算法的步骤

    返回：
        数组：减去噪声的恢复信号

    """
    if verbose:
        start = time.time()
    # 对噪声应用短时傅里叶变换
    noise_stft = _stft(noise_clip, n_fft, hop_length, win_length)
    noise_stft_db = _amp_to_db(np.abs(noise_stft))  # 转换为dB频谱
    # 对噪声计算均值、标准差统计量
    mean_freq_noise = np.mean(noise_stft_db, axis=1)
    std_freq_noise = np.std(noise_stft_db, axis=1)
    noise_thresh = mean_freq_noise + std_freq_noise * n_std_thresh
    if verbose:
        print("STFT on noise:", td(seconds=time.time() - start))
        start = time.time()
    # 对信号应用短时傅里叶变换
    if verbose:
        start = time.time()
    sig_stft = _stft(audio_clip, n_fft, hop_length, win_length)
    sig_stft_db = _amp_to_db(np.abs(sig_stft))
    if verbose:
        print("STFT on signal:", td(seconds=time.time() - start))
        start = time.time()
    # 计算dB频谱掩码
    mask_gain_dB = np.min(_amp_to_db(np.abs(sig_stft)))
    print(noise_thresh, mask_gain_dB)

    # 在时间和频率上为掩码创建平滑过滤器
    smoothing_filter = np.outer(
        np.concatenate(
            [
                np.linspace(0, 1, n_grad_freq + 1, endpoint=False),
                np.linspace(1, 0, n_grad_freq + 2),
            ]
        )[1:-1],
        np.concatenate(
            [
                np.linspace(0, 1, n_grad_time + 1, endpoint=False),
                np.linspace(1, 0, n_grad_time + 2),
            ]
        )[1:-1],
    )
    smoothing_filter = smoothing_filter / np.sum(smoothing_filter)
    # 计算每个频率/时间窗的阈值
    db_thresh = np.repeat(
        np.reshape(noise_thresh, [1, len(mean_freq_noise)]),
        np.shape(sig_stft_db)[1],
        axis=0,
    ).T
    # 如果信号高于阈值则屏蔽
    sig_mask = sig_stft_db < db_thresh
    if verbose:
        print("Masking:", td(seconds=time.time() - start))
        start = time.time()
    # 使用平滑滤波器对掩码进行卷积
    sig_mask = scipy.signal.fftconvolve(sig_mask, smoothing_filter, mode="same")
    sig_mask = sig_mask * prop_decrease
    if verbose:
        print("Mask convolution:", td(seconds=time.time() - start))
        start = time.time()
    # 对信号应用掩码
    sig_stft_db_masked = (
        sig_stft_db * (1 - sig_mask)
        + np.ones(np.shape(mask_gain_dB)) * mask_gain_dB * sig_mask
    )  # 对真实值进行掩码
    sig_imag_masked = np.imag(sig_stft) * (1 - sig_mask)
    sig_stft_amp = (_db_to_amp(sig_stft_db_masked) * np.sign(sig_stft)) + (
        1j * sig_imag_masked
    )
    if verbose:
        print("Mask application:", td(seconds=time.time() - start))
        start = time.time()
    # 修复信号
    recovered_signal = _istft(sig_stft_amp, hop_length, win_length)
    recovered_spec = _amp_to_db(
        np.abs(_stft(recovered_signal, n_fft, hop_length, win_length))
    )
    if verbose:
        print("Signal recovery:", td(seconds=time.time() - start))
    if visual:
        plot_spectrogram(noise_stft_db, title="Noise")
    if visual:
        plot_statistics_and_filter(
            mean_freq_noise, std_freq_noise, noise_thresh, smoothing_filter
        )
    if visual:
        plot_spectrogram(sig_stft_db, title="Signal")
    if visual:
        plot_spectrogram(sig_mask, title="Mask applied")
    if visual:
        plot_spectrogram(sig_stft_db_masked, title="Masked signal")
    if visual:
        plot_spectrogram(recovered_spec, title="Recovered spectrogram")
    return recovered_signal

output = removeNoise(audio_clip=audio_clip_band_limited, noise_clip=noise_clip,verbose=True,visual=True)

上图依次为我们演示了：

  • 噪声的频谱图
  • 计算的掩膜的阈值
  • 用于平滑掩膜的滤波器
  • 原始信号对应的频谱图
  • 计算得到的掩膜频谱图
  • 经过掩膜处理的信号频谱图
  • 经过恢复后的声音信号频谱图

最后我们观察一下降噪以后得到的声音结果

fig, ax = plt.subplots(nrows=1,ncols=1, figsize=(20,4))
plt.plot(output, color='black')
ax.set_xlim((0, len(output)))
plt.show()
# 播放声音样本
IPython.display.Audio(data=output, rate=44100)

在这里插入图片描述

五、任务小结

本实验完成光谱门控降噪方法对声音进行降噪处理。通过本实验我们学习到了光谱门控降噪的相关知识，需要掌握以下知识点：

  • 通过噪声的傅里叶变换计算得到噪声相关特征
  • 通过对信号计算傅里叶变换，确定阈值，从而确定掩膜/掩码
  • 对声音掩膜应用滤波器，实现降噪

–end–

说明

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