Python语音增强代码：计算信噪比并生成增强后的音频文件

Python 语音增强代码：计算信噪比并生成增强后的音频文件

本代码示例使用 Python 计算语音增强前后信噪比，并生成增强后的音频文件。代码包含读取原始音频和噪声文件、计算信噪比、进行语音增强处理、保存增强后的音频文件以及计算 PESQ 语音质量评分等步骤。

import numpy as np
import soundfile as sf
from pesq import pesq

# 读取原始语音文件和噪声文件
speech, fs_speech = sf.read('speech.wav')
noise, fs_noise = sf.read('noise.wav')

# 计算原始语音文件的信噪比
snr_before = 10 * np.log10(np.mean(speech ** 2) / np.mean(noise ** 2))
print('SNR before enhancement:', snr_before)

# 进行语音增强处理
# TODO: 在这里添加语音增强处理的代码

# 计算增强后的语音文件的信噪比
snr_after = 10 * np.log10(np.mean(output ** 2) / np.mean(noise ** 2))
print('SNR after enhancement:', snr_after)

# 保存增强后的语音文件
sf.write('output.wav', output, fs_speech)

# 计算语音质量评价指标 PESQ
pesq_score = pesq(fs_speech, speech, output, 'wb')
print('PESQ score:', pesq_score)

其中，'speech.wav' 和 'noise.wav' 分别是原始语音文件和噪声文件，'output.wav' 是增强后的语音文件。

代码步骤如下：

1. 读取音频文件: 使用 soundfile 库读取原始语音文件和噪声文件。
2. 计算信噪比: 使用 numpy 库计算原始语音文件的信噪比。
3. 语音增强处理: TODO: 在这里添加语音增强处理的代码，例如使用 Wiener 滤波、基于深度学习的模型等。
4. 计算增强后信噪比: 使用 numpy 库计算增强后的语音文件的信噪比。
5. 保存增强后的音频文件: 使用 soundfile 库保存增强后的语音文件。
6. 计算 PESQ 评分: 使用 pesq 库计算语音质量评价指标 PESQ。

注意: PESQ 需要安装相应的库，可以使用 pip install pesq 进行安装。