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输出层得到的是干净语音的频谱

 M开头的是男性说话人，F开头的是女性说话人

 

 

get_scp.py程序如下：

import os
import numpy as np

base_path="TIMIT/TEST/"
with open("test.scp","wt",encoding='utf-8') as f:

# base_path="TIMIT/TRAIN/"
# with open("train.scp","wt",encoding='utf-8') as f:
    for root,dirs,files in os.walk(base_path):
        for file in files:
            file_name = os.path.join(root,file)

            if file_name.endswith(".WAV"):
                print(file_name)
                f.write("%s\n"%file_name)

Psignal和Pnoise是能量，Asignal和Anoise是幅值 

 

 librosa读取数据会把语音归一化到[-1,1]之间，因此我们不用librosa，我们使用soundfile，直接读取原始数据

程序如下：

import os
import numpy as np
import random
import scipy.io.wavfile as wav
import librosa
import soundfile as sf
from numpy.linalg import norm
def signal_by_db(speech,noise,snr):
    speech = speech.astype(np.int16)
    noise = noise.astype(np.int16)
    len_speech = speech.shape[0]  # 得到语音的长度
    len_noise = noise.shape[0]    # 得到噪声的长度，噪声的长度要远大于语音的长度
    start = random.randint(0,len_noise-len_speech)  # 返回0~len_noise-len_speech之间的任意整数
    end = start+len_speech
    add_noise = noise[start:end]  # 从噪声信号截取一段与语言信号长度一样的噪声段出来
    add_noise = add_noise / norm(add_noise) * norm(speech) / (10.0 ** (0.05 * snr))
    mix = speech + add_noise
    return mix


if __name__=="__main__":

    noise_path = "D:\\深度学习数据集\\NOISEX"
    noises = ['babble', 'buccaneer1', 'destroyerengine', 'factory2', 'volvo', 'white']
    clean_wavs = np.loadtxt('scp/train.scp', dtype='str').tolist()
    clean_path = "D:\\TIMIT"
    path_noisy = "D:\\深度学习数据集\\DNN-Mapping\\nosiy"
    snrs = [-5, 0, 5, 10, 15, 20]

    with open('scp/train_DNN_enh.scp', 'wt') as f:
        for noise in noises:
            print(noise)
            noise_file = os.path.join(noise_path, noise + '.wav')
            noise_data, fs = sf.read(noise_file, dtype='int16')

            for clean_wav in clean_wavs:
                clean_file = os.path.join(clean_path, clean_wav)
                clean_data, fs = sf.read(clean_file, dtype='int16')

                for snr in snrs:
                    noisy_file = os.path.join(path_noisy, noise, str(snr), clean_wav)
                    noisy_path, _ = os.path.split(noisy_file)
                    os.makedirs(noisy_path, exist_ok=True) # 文件路径不存在则创建路径
                    mix = signal_by_db(clean_data, noise_data, snr)
                    noisy_data = np.asarray(mix, dtype=np.int16)
                    sf.write(noisy_file, noisy_data, fs)  # 把噪声数据写入该路径（noisy_file）下
                    f.write('%s %s \n' %(noisy_file, clean_file))

 

 

 拼帧操作：

假设语音信号有14帧，用5帧预测一帧（中间帧），最终因此只能预测10帧【2~11】

expend=左边扩展帧=右边扩展帧=3，因此本程序用3+3+1=7帧预测一帧

tensor.unfold的dimension表示，沿着哪一个维度进行取帧的，本程序令dimension=0，表示沿着时间的维度取帧，size表示取几帧，step表示移动步长

 

为什么不直接把结果进行MSE，而要进行 BatchNorm1d后在MSE？

原因如下：若不进行BatchNorm1d，数值取值范围很大，用神经网络映射一个取值范围很大的数时，收敛很慢，所以为了提高收敛速度，必须加入BatchNorm1d

测试阶段：