python小波音频去噪

以下是一个使用小波变换进行音频去噪的Python代码示例：

import pywt
import numpy as np
import scipy.io.wavfile as wavfile

# 读取音频文件
rate, data = wavfile.read('input.wav')

# 将音频数据转换为浮点数
data = np.array(data, dtype=float)

# 定义小波变换参数
wavelet = 'db4'
level = 3

# 进行小波变换
coeffs = pywt.wavedec(data, wavelet, level=level)

# 对每个小波系数进行阈值处理
threshold = 100
for i in range(1, len(coeffs)):
    coeffs[i] = pywt.threshold(coeffs[i], threshold)

# 重构信号
data_denoised = pywt.waverec(coeffs, wavelet)

# 转换回整数类型并保存输出
data_denoised = np.array(np.round(np.clip(data_denoised, 0, 255)), dtype=np.uint8)
wavfile.write('output.wav', rate, data_denoised)

在上面的代码中，我们首先读取音频文件并将其转换为浮点数。然后，我们定义小波变换的参数，并使用pywt.wavedec函数进行小波分解。对于每个小波系数，我们使用pywt.threshold函数进行阈值处理。最后，我们使用pywt.waverec函数进行小波重构，并将结果转换回整数类型并保存为输出音频文件