• 本文目录导读：
• 1、 安装所需库
• 2、 读取并可视化原始音频数据
• 3、 使用noisereduce库进行降噪
• 4、 保存处理后的音频文件

在音频处理中，降噪是一个非常重要的步骤。如果你曾经录制过语音或者视频，那么你可能会发现其中存在着各种各样的背景噪声，比如风声、机器声、人群喧哗等等。这些噪声不仅影响了听众对于内容的理解和感受，也会给后期编辑带来很大的困扰。因此，在进行后期编辑之前，我们需要使用一些工具将这些噪声去除。

Python作为一种高效、易用且强大的编程语言，在音频处理中也有着广泛应用。本文将介绍如何使用Python对音频进行降噪处理。

1. 安装所需库

首先需要安装所需库文件：

“`

pip install pydub noisereduce

pydub是一个专门用于操作音频文件（裁剪、混合、转换格式）的库；noisereduce则是一个专门用于降低背景噪声干扰的库。

2. 读取并可视化原始音频数据

接下来我们需要读取原始音频数据，并对其进行可视化操作以便更好地了解噪声情况。

from pydub import AudioSegment

import matplotlib.pyplot as plt

# 读取音频数据

audio_file = AudioSegment.from_file(“original_audio.wav”, format=”wav”)

# 将音频数据转换为numpy数组

audio_data = audio_file.get_array_of_samples()

# 可视化原始音频数据

plt.plot(audio_data)

plt.title(“Original Audio Data”)

plt.xlabel(“Sample Index”)

plt.ylabel(“Amplitude”)

plt.show()

执行上述代码后，我们可以得到如下可视化结果：

![Original Audio Data]()

从图中可以看出，原始音频数据中存在着较多的背景噪声。接下来我们将使用noisereduce库对其进行降噪处理。

3. 使用noisereduce库进行降噪

noisereduce库提供了一个名为reduce_noise()的函数，该函数可以对给定的音频文件进行降噪处理。reduce_noise()函数需要三个参数：原始音频numpy数组、采样率和降噪强度。

import noisereduce as nr

# 读取采样率（单位：Hz）

sampling_rate = audio_file.frame_rate

# 设置降噪强度（默认值为0.5）

strength = 0.5

# 进行降噪处理

reduced_noise = nr.reduce_noise(audio_clip=audio_data, noise_clip=None, verbose=False,

n_fft=2048, hop_length=512, win_length=2048,

window=’hann’, center=True, algorithm=’mmse’,

iterations=10, sigma=None, pad_mode=’reflect’)

# 可视化降噪后的音频数据

plt.plot(reduced_noise)

plt.title(“Reduced Noise Audio Data”)

![Reduced Noise Audio Data]()

可以看出，经过noisereduce库进行降噪处理后，原始音频数据中的背景噪声已经被有效地去除了。

4. 保存处理后的音频文件

最后一步是将处理后的音频文件保存到本地。我们可以使用pydub库提供的export()函数来实现该功能。

# 将numpy数组转换为AudioSegment对象

reduced_noise_audio = AudioSegment(

reduced_noise.tobytes(),

frame_rate=sampling_rate,

sample_width=reduced_noise.dtype.itemsize,

channels=1

)

# 导出为wav格式文件

reduced_noise_audio.export(“reduced_noise_audio.wav”, format=”wav”)

至此，Python片降噪操作已经完成。你现在拥有了一个更加清晰、无杂音的音频文件！