【Python】基于音轨分离的语音音频降噪实战

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音频降噪的传统方法,主要是对噪声建模,把噪声从音频信号中去除。主要方向有无监督音频降噪。如谱减法估计噪声的功率谱并将其从嘈杂语音中减去。该方法没有利用明确的语音模型,其实际效果很大程度取决于对干扰源频谱跟踪的准确度,容易产生原始音频中没有的额外的音乐噪声。再就是有监督音频降噪。如基于统计模型方法把语音增强问题归入到一个统计的估计框架中,该方向有Wiener滤波、最小均方误差(MMSE)方和最大后验(MAP)方法等,一般需要假设语音信号和噪声信号是统计独立的,且服从特定分布。此外还有基于监督机器学习对噪声建模的降噪方法等。

本文始发于微信公众号(电子物证):【Python】基于音轨分离的语音音频降噪实战

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