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设计一个 “音频降噪与人声保留系统”，适用于录制语音、会议录音等场景，能够自动识别并去除背景噪音，保留清晰的人声。

1. 实际应用场景描述

在远程办公、在线教育、播客制作等场景中，录音质量直接影响沟通效果和内容质量。

常见的噪音包括：

- 环境噪声（空调声、风扇声、街道噪音）

- 设备底噪（麦克风电流声）

- 突发干扰（咳嗽、翻书、敲击声）

这些噪音会降低语音清晰度，影响听感和后续语音识别的准确性。

因此，需要一个 自动降噪工具，在保留人声的同时去除背景杂音。

2. 痛点分析

1. 手动降噪繁琐：专业软件操作复杂，不适合普通用户。

2. 噪音类型多样：单一滤波方法难以应对所有噪音。

3. 实时性需求：会议录音可能需要边录边降噪。

4. 音质损失：过度降噪会导致人声失真。

3. 核心逻辑讲解

1. 输入：音频文件（WAV/MP3）。

2. 噪音分析：

- 使用频谱分析识别噪音频率范围。

- 通过静音段检测提取噪音样本。

3. 降噪处理：

- 使用 谱减法（Spectral Subtraction） 或 RNNoise（基于深度学习的降噪）去除噪音。

- 保留人声频段（约 300Hz–3400Hz）。

4. 输出：降噪后的音频文件。

4. 模块化 Python 代码

这里使用

"pydub" 处理音频，

"noisereduce" 库进行降噪（基于谱减法），并封装为模块化结构。

文件结构

audio_denoiser/

├── main.py

├── config.py

├── audio_utils.py

├── denoise.py

└── README.md

"config.py"

INPUT_AUDIO = "input.wav"

OUTPUT_AUDIO = "output_denoised.wav"

NOISE_SAMPLE_START = 0 # 噪音样本起始时间（秒）

NOISE_SAMPLE_DURATION = 2 # 噪音样本时长（秒）

"audio_utils.py"

from pydub import AudioSegment

import os

def load_audio(file_path):

"""加载音频文件并转换为单声道、16kHz采样率"""

audio = AudioSegment.from_file(file_path)

audio = audio.set_channels(1).set_frame_rate(16000)

return audio

def export_audio(audio, file_path):

"""导出音频为WAV格式"""

audio.export(file_path, format="wav")

def extract_noise_sample(audio, start_sec, duration_sec):

"""提取噪音样本段"""

start_ms = start_sec * 1000

end_ms = start_ms + duration_sec * 1000

return audio[start_ms:end_ms]

"denoise.py"

import noisereduce as nr

import numpy as np

from pydub.utils import mediainfo

import io

def denoise_with_noisereduce(audio_samples, sample_rate, noise_clip=None):

"""

使用 noisereduce 进行降噪

:param audio_samples: numpy array of audio samples

:param sample_rate: 采样率

:param noise_clip: 噪音样本（numpy array）

:return: 降噪后的音频样本

"""

if noise_clip is not None:

denoised = nr.reduce_noise(y=audio_samples, y_noise=noise_clip, sr=sample_rate)

else:

# 如果没有提供噪音样本，则自动检测静音段作为噪音

denoised = nr.reduce_noise(y=audio_samples, sr=sample_rate)

return denoised

def convert_audio_to_numpy(audio_segment):

"""将AudioSegment转换为numpy数组"""

samples = np.array(audio_segment.get_array_of_samples())

return samples, audio_segment.frame_rate

def convert_numpy_to_audio(samples, sample_rate):

"""将numpy数组转换回AudioSegment"""

from pydub import AudioSegment

samples_int16 = np.int16(samples / np.max(np.abs(samples)) * 32767)

audio_segment = AudioSegment(

samples_int16.tobytes(),

frame_rate=sample_rate,

sample_width=2,

channels=1

)

return audio_segment

"main.py"

from audio_utils import load_audio, export_audio, extract_noise_sample

from denoise import denoise_with_noisereduce, convert_audio_to_numpy, convert_numpy_to_audio

from config import INPUT_AUDIO, OUTPUT_AUDIO, NOISE_SAMPLE_START, NOISE_SAMPLE_DURATION

def main():

print("=== 音频降噪系统 ===")

# 1. 加载音频

audio = load_audio(INPUT_AUDIO)

# 2. 提取噪音样本

noise_clip = extract_noise_sample(audio, NOISE_SAMPLE_START, NOISE_SAMPLE_DURATION)

# 3. 转换为numpy数组

audio_samples, sample_rate = convert_audio_to_numpy(audio)

noise_samples, _ = convert_audio_to_numpy(noise_clip)

# 4. 降噪

print("正在降噪...")

denoised_samples = denoise_with_noisereduce(audio_samples, sample_rate, noise_clip=noise_samples)

# 5. 转换回AudioSegment并导出

denoised_audio = convert_numpy_to_audio(denoised_samples, sample_rate)

export_audio(denoised_audio, OUTPUT_AUDIO)

print(f"降噪完成，已保存为 {OUTPUT_AUDIO}")

if __name__ == "__main__":

main()

5. README.md

# 音频降噪系统

## 功能

- 自动识别并去除背景噪音

- 保留清晰人声

- 支持WAV/MP3输入

## 安装

bash

pip install pydub noisereduce numpy

（Linux 可能需要安装 ffmpeg：`sudo apt install ffmpeg`）

## 使用

1. 将待处理音频命名为 `input.wav` 放在项目目录

2. 修改 `config.py` 中的参数（如噪音样本位置）

3. 运行 `python main.py`

4. 降噪后文件保存为 `output_denoised.wav`

## 扩展

- 实时降噪（使用 PyAudio 流式处理）

- 深度学习降噪（如 RNNoise）

- 图形界面（Tkinter/PyQt）

6. 使用说明

1. 准备一个 WAV 格式的音频文件（可用

"ffmpeg" 转换 MP3 为 WAV）。

2. 在

"config.py" 中设置噪音样本的时间段（通常是录音开头的几秒静音）。

3. 运行

"main.py"，程序会自动降噪并输出新文件。

4. 可使用 Audacity 等工具对比前后效果。

7. 核心知识点卡片

知识点 说明

频谱分析 识别噪音频率分布

谱减法 从音频频谱中减去噪音估计

noisereduce 库 Python 实现的降噪算法

pydub 音频文件读写与格式转换

numpy 数组操作 高效处理音频数据

模块化设计 分离工具、降噪、主程序逻辑

8. 总结

本系统通过 噪音样本提取 + 谱减法降噪，实现了对录音中背景噪音的有效抑制，保留了清晰的人声，适用于会议录音、语音采集等场景。

当前使用

"noisereduce" 库，效果良好且易于上手；未来可升级为 基于深度学习的 RNNoise 或 实时流式降噪，进一步提升性能和适用场景。

如果你需要，还可以实现一个实时麦克风采音+降噪的版本，并打包成桌面应用，方便非技术用户直接使用。

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