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所以这里的想法是：您可以使用短时傅里叶变换 (stft) 从音频文件生成频谱图。然后有些人生成了一种称为“二进制掩码”的东西，以从反向 stft 生成不同的音频（即去除背景噪声等）。

以下是我的理解：

stft 是一个应用于音频文件的简单方程，它生成的信息可以很容易地显示在频谱图上。通过取 stft 矩阵的逆，并将其乘以相同大小的矩阵（二进制矩阵），您可以创建一个包含信息的新矩阵，以生成带有掩蔽声音的音频文件。

进行矩阵乘法后，如何创建新的音频文件？

这并不多，但这是我在代码方面得到的：

from librosa import load
from librosa.core import stft, istft
y, sample_rate = load('1.wav')
spectrum = stft(y)
back_y = istft(spectrum)

谢谢，这里有一些幻灯片让我走到了这一步。如果您能给我一个 Python 中的示例/演示，我将不胜感激

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Librosa 的 STFT 功能齐全，因此除非您非常小心地处理频谱，否则您不会从它的istft.

这是我从头开始编写的一对函数stft和，它们表示正向和反向 STFT，以及一个帮助方法，可为您提供 STFT 阵列中每个像素的时间和频率位置，以及一个演示：istft

import numpy as np
import numpy.fft as fft


def stft(x, Nwin, Nfft=None):
    """
    Short-time Fourier transform: convert a 1D vector to a 2D array

    The short-time Fourier transform (STFT) breaks a long vector into disjoint
    chunks (no overlap) and runs an FFT (Fast Fourier Transform) on each chunk.

    The resulting 2D array can 

    Parameters
    ----------
    x : array_like
        Input signal (expected to be real)
    Nwin : int
        Length of each window (chunk of the signal). Should be ≪ `len(x)`.
    Nfft : int, optional
        Zero-pad each chunk to this length before FFT. Should be ≥ `Nwin`,
        (usually with small prime factors, for fastest FFT). Default: `Nwin`.

    Returns
    -------
    out : complex ndarray
        `len(x) // Nwin` by `Nfft` complex array representing the STFT of `x`.

    See also
    --------
    istft : inverse function (convert a STFT array back to a data vector)
    stftbins : time and frequency bins corresponding to `out`
    """
    Nfft = Nfft or Nwin
    Nwindows = x.size // Nwin
    # reshape into array `Nwin` wide, and as tall as possible. This is
    # optimized for C-order (row-major) layouts.
    arr = np.reshape(x[:Nwindows * Nwin], (-1, Nwin))
    stft = fft.rfft(arr, Nfft)
    return stft


def stftbins(x, Nwin, Nfft=None, d=1.0):
    """
    Time and frequency bins corresponding to short-time Fourier transform.

    Call this with the same arguments as `stft`, plus one extra argument: `d`
    sample spacing, to get the time and frequency axes that the output of
    `stft` correspond to.

    Parameters
    ----------
    x : array_like
        same as `stft`
    Nwin : int
        same as `stft`
    Nfft : int, optional
        same as `stft`
    d : float, optional
        Sample spacing of `x` (or 1 / sample frequency), units of seconds.
        Default: 1.0.

    Returns
    -------
    t : ndarray
        Array of length `len(x) // Nwin`, in units of seconds, corresponding to
        the first dimension (height) of the output of `stft`.
    f : ndarray
        Array of length `Nfft`, in units of Hertz, corresponding to the second
        dimension (width) of the output of `stft`.
    """
    Nfft = Nfft or Nwin
    Nwindows = x.size // Nwin
    t = np.arange(Nwindows) * (Nwin * d)
    f = fft.rfftfreq(Nfft, d)
    return t, f


def istft(stftArr, Nwin):
    """
    Inverse short-time Fourier transform (ISTFT)

    Given an array representing the output of `stft`, convert it back to the
    original samples.

    Parameters
    ----------
    stftArr : ndarray
        Output of `stft` (or something the same size)
    Nwin : int
        Same input as `stft`: length of each chunk that the STFT was calculated
        over.

    Returns
    -------
    y : ndarray
        Data samples corresponding to STFT data.

    See also:
    stft : the forward transform
    """
    arr = fft.irfft(stftArr)[:, :Nwin]
    return np.reshape(arr, -1)


if __name__ == '__main__':
    sampleRate = 100.0  # Hertz
    N = 1024
    Nwin = 64

    # Generate a chirp: start frequency at 5 Hz and going down at 2 Hz/s
    time = np.arange(N) / sampleRate  # seconds
    x = np.cos(2 * np.pi * time * (5 - 2 * 0.5 * time))

    # Test with Nfft bigger than Nwin
    Nfft = Nwin * 2
    s = stft(x, Nwin, Nfft=Nfft)
    y = istft(s, Nwin)

    # Make sure the stft and istft are inverses. Caveat: `x` and `y` won't be
    # the same length if `N/Nwin` isn't integral!
    maxerr = np.max(np.abs(x - y))
    assert (maxerr < np.spacing(1) * 10)

    # Test `stftbins`
    t, f = stftbins(x, Nwin, Nfft=Nfft, d=1 / sampleRate)
    assert (len(t) == s.shape[0])
    assert (len(f) == s.shape[1])

    try:
        import pylab as plt
        plt.imshow(np.abs(s), aspect="auto", extent=[f[0], f[-1], t[-1], t[0]])
        plt.xlabel('frequency (Hertz)')
        plt.ylabel('time (seconds (start of chunk))')
        plt.title('STFT with chirp example')
        plt.show()
    except ModuleNotFoundError:
        pass

如果这对您来说更容易阅读，那么这是一个要点。

整个模块假定只有真实数据并使用 Numpy 的rfft函数。您绝对可以将其推广到复杂数据（或使用 librosa），但对于您的应用程序（音频屏蔽），使用纯实数转换可以更轻松地确保一切正常，并且逆 STFT 的输出是纯实数（如果您正在执行完全通用的复杂 STFT，这很容易搞砸，您需要小心保持对称性）。

演示首先生成一些测试数据，并确认数据的istftonstft再次生成数据。测试数据是一个以 5 Hz 开始并以每秒 2 Hz 的速度下降的啁啾，因此在大约 10 秒的数据中，啁啾的频率会环绕并以 15 Hz 左右结束。该演示绘制了 STFT（通过获取 STFT 数组的绝对值）：

演示中啁啾的 STFT

所以

  1. 将此代码放入stft.py文件中，
  2. 将其导入为import stft,
  3. 将 STFT 计算为spectrum = stft.stft(y, 128),
  4. 如演示中所示可视化您的频谱（确保添加stft.到定义的函数stft.py！），
  5. 选择您想要衰减/放大的频率并将这些效果应用到spectrum阵列上，之前
  6. 最终通过back_y = stft.istft(spectrum, 128).

掩蔽/放大/衰减频率内容意味着仅缩放spectrum阵列的一些箱。如果您对如何执行此操作有具体问题，请告诉我们。但这有望为您提供一种应用任意效果的万无一失的方法。

如果您真的想使用 librosa 的功能，请告诉我们，我们也可以向您展示如何做到这一点。

于 2018-08-09T18:11:07.830 回答