Как добавить гауссовский шум с указанным SNR в аудиофайл с помощью Soundfile в Python? - PullRequest
Новая
       61

Как добавить гауссовский шум с указанным SNR в аудиофайл с помощью Soundfile в Python?

1 голос
/ 17 октября 2019 
    print('Processing: ', filepath)
    path, file = os.path.split(filepath)
    noisy_path = path.replace('dev-clean', 'dev-noise-gassian')
    print(path, file)
    if not os.path.exists(noisy_path):
        os.makedirs(noisy_path)

    noisy_filepath = os.path.join(noisy_path, file)
    audio_signal, samplerate = sf.read(filepath)
    noise = np.random.normal(0, 0.1, audio_signal.shape[0])

    noisy_signal = audio_signal + noise

    print(audio_signal)
    print(noisy_signal)
    sf.write(noisy_filepath, noisy_signal, samplerate)

    quit()

Это то, что я делаю, и это добавляет шум, но я не знаю, каково отношение шумов к шуму. Как откалибровать добавление шума в соответствии с заданным SNR?

Спасибо

1 Ответ

4 голосов
/ 19 октября 2019

Во-первых, некоторые теория :

Вы можете вычислить ОСШ, разделив среднюю мощность сигнала на среднюю мощность шума.

Для любого данногосигнал, вы можете оценить его среднюю мощность, используя спектральная плотность мощности . Короче говоря, это усредненная амплитуда его БПФ.

Вот рабочий пример с использованием пустого БПФ: 

import numpy as np
import soundfile as sf


sampling_rate = 42000 #42kHz sampling rate is enough for audio
Nsamples = 100000 # a bit more than 2 seconds of signal at the current sampling rate
freq = 440 # musical A
A = 5
noiseAmplitude = 5
noiseSigma = 0.1

noise = noiseAmplitude * np.random.normal(0, noiseSigma, Nsamples)

# Generate a pure sound sampled at our sampling_rate for a duration of roughly 2s
cleanSound = A*np.sin(2*np.pi*freq/sampling_rate*np.arange(Nsamples))

sampleSound = cleanSound + noise

# For a pure sine and a white noise, the theoretical SNR in dB is:
theoreticalSNR = 20*np.log10(A/(np.sqrt(2)*noiseAmplitude*noiseSigma)) # the sqrt of 2 is because of root-mean square amplitude

## Experimental measurement using FFT (we use sampling_rate//2 points for Nyquist)
# power spectrum of the clean sound (averaged spectral density)
cleanPS = np.sum(np.abs(np.fft.fft(cleanSound,sampling_rate//2)/Nsamples)**2)

# same for noise
noisePS = np.sum(np.abs(np.fft.fft(noise,sampling_rate//2)/Nsamples)**2)

# 10 instead of 20 because we're using power instead of RMS amplitude
measuredSNR = 10*np.log10(cleanPS/noisePS)

# write to output sound file
sf.write('/tmp/sample.wav',sampleSound,sampling_rate)

При значениях, приведенных выше, я получаю теоретическое SNR 16,989 дБ иизмеренный SNR 16,946 дБ. Поэтому, если вы хотите добавить белый шум с заданным SNR к любому данному аудиосигналу, вы можете вычислить мощность белого шума, изменив формулу: SNR = 10*np.log10(cleanPS/noisePS) и выбрав соответственно соответственно noiseAmplitude и noiseSigma.

...