python完成wav语音文件添加噪声

    今天完成了wav语音文件添加噪声的功能。为啥要要添加噪声呢？在机器学习里面，笔者有三个方面的考量。

    1、增加样本数量。wav语音文件增加噪声，同样的一个样本可以增加不同的噪声，可以增加样本的数量。这在样本实例获取成本较高时，这样可以大大增加样本数量。这个就和图像上下左右移动偏转是一样的。

    2、增加样本多样性。在机器学习中样本输入到算法中，但是在泛化时可能存在较大误差，这可能是因为在在泛化时采集的语音存在较大的背景噪声，那么如果在学习的样本中提供有噪声的样本进行学习，在泛化时的效果可能更好。

    3、在oneclass单样本分类中，笔者想在原始语音的基础上增加噪声，测试oneclass算法的准确度。在语音oneclass遇到噪声时，看看到底效果咋样，然后根据实际需求，在oneclass学习样本中增加有噪声的语音。

    增加噪声的功能很简单，定义一个函数来完成即可。

第一步，载入wav文件。audio, rate= librosa.load(vhf_wav_file, sr=None)

第二部，定义添加噪声函数。

第三步，使用函数完成噪声添加，使用ipd.Audio播放语音，发现添加后存在噪声，可以通过coef参数来调整噪声大小。

        实际运行中，没有等于0的静音段，所以会在所有语音上加噪声。可先删除wav静音期后再添加噪声。原始wav文件的频谱图如下：

    添加噪声后频谱图，可以看到明显的区别。

    如果需要将目录下全部wav文件应用添加噪声功能，可以参考笔者以前的几个文章-python完成wav语音文件分割 ，里面有关于批量处理的方法，这里就不再赘述了。