操作系统 ：Windows 10_x64

Python版本：3.9.2

noisereduce版本：3.0.2

从事音频相关工作，大概率会碰到降噪问题，今天整理下之前学习音频文件降噪的笔记，并提供Audacity和python示例。

• noisereduce库介绍
• 使用Audacity进行降噪
• 使用fft滤波降噪
• 使用noisereduce进行降噪
• 运行效果截图及视频

• 配套资源下载

一、noisereduce库介绍

pypi地址：https://pypi.org/project/noisereduce/

GitHub地址：

https://github.com/timsainb/noisereduce

安装命令：

pip install noisereduce

noisereduce库用于音频降噪，支持稳态降噪和非稳态降噪，大致介绍如下：

1、生成鼓点音轨，模拟正常音频

这里使用鼓点模拟正常音频，具体如下：

2、生成噪音音轨

选择菜单“生成-》噪音”选项，这里选择“白噪音”，振幅选择0.1：

3、合并音轨并导出文件

选中两个音轨，然后混音：

如果想直接使用导出的混音文件（mix1.wav），可从如下渠道获取：

三、降噪示例

这里首先描述下如何使用Audacity进行降噪，其中，Audacity降噪是完全操作层面的事情，不涉及编写代码；进一步的，会提供如何使用fft进行滤波降噪的示例，主要是模拟稳态降噪算法（并不完全是）；最后，会提供如何使用noisereduce进行降噪的示例。

1、使用Audacity进行降噪

1） 选中噪音特征数据

 2） 获取噪音特征数据

 3） 选中需要降噪的原始音频，执行降噪操作

 降噪后的效果如下：

 使用Audacity进行降噪的过程及效果视频，可从如下渠道获取：

2、使用fft滤波降噪

傅立叶变换是可逆的，在频域中对信号所做的任何更改都将在将其变换回时域时应用。可利用这一点来过滤音频并去除高频，进而实现降噪，当然该方法仅适用于高频噪音。

直接在频域进行过滤，大致流程如下：

1） 加载混音文件（mix1.wav），使用fft获取频域数据；
2） 加载噪音文件（noise1.wav），使用fft获取频域数据；
3） 在频域进行滤波；
4） 进行ifft逆变换；
5） 导出降噪后的文件；

示例如下（fftTest1.py）：

from scipy.io import wavfile
import noisereduce as nr
# load data
rate, data = wavfile.read("mix1.wav")
# perform noise reduction
reduced_noise = nr.reduce_noise(y=data, sr=rate)
wavfile.write("clean_nr1.wav", rate, reduced_noise)

3.2 使用标准降噪

也可以使用标准降噪，提取音频特征文件后过滤，示例如下：

from scipy.io import wavfile
import noisereduce as nr
# load data
rate, data = wavfile.read("mix1.wav")
_, noise_data = wavfile.read("noise1.wav")
# perform noise reduction
reduced_noise = nr.reduce_noise(y=data, sr=rate,
y_noise =noise_data,
stationary = True, # this should be true
#sigmoid_slope_nonstationary = 50,

)
wavfile.write("clean_nr2.wav", rate, reduced_noise)

运行效果如下：

三、资源下载

本文涉及源码及相关文件，可以从如下途径获取：