对于能进一步降低噪音的任何建议，我将不胜感激。 ：//goo.gl/16fG8P
信号就是这样的：
带通滤波，我在其中仅将任何频率保持在1500-2500 Hz之间，确实可以改善情况，但仍远没有达到预期。在该频谱中，仍然存在很多噪声。
我还绘制了长期（超过32个采样间隔）平均能量，并从中消除了一些咔嗒声。结果是：
在剩下所有噪声的情况下，我必须为启动检测算法设置一个非常低的阈值，以选择最后10秒的鸟叫声。问题是，如果我以这种方式进行调整，那么在下一次录制中，我会得到大量误报。
移动平均滤波器有助于消除风噪声。还有其他想法吗？我当时在想“频谱减法”，但是在我看来，这有点像鸡和鸡蛋的问题-要找到仅噪声的区域，我必须对音频进行分段，并对需要消除噪声的音频进行分段。您是否知道任何具有此算法的库或伪代码的某些实现？ Methinks Audacity使用这种方法来消除噪音。它非常有效，但留给用户标记仅噪声区域。
我正在用Python编写，它是一个免费的开源项目。
感谢您的阅读！
#1 楼
最后，事实证明，最好的解决方案是基于高频或能量含量的发作检测。在它起作用之前，我必须先使用高通滤波器来切除1 kHz，因为它包含了太多的噪声。其余的样本。我发现一个特别有用的库是Aubio。它提供了一系列很好的示例，并提供了很多算法供您选择以进行发作检测。
#2 楼
我不太了解音频降噪的方法，但是在经过通带滤波（约1500-3000 hz）的快速，肮脏的噪声扣除后，我得到了以下信息：https：//dl.dropboxusercontent .com / u / 98395391 / signal_denoised.wav
我认为在过滤后的原始信号中听起来要好一些。
使用简单的维纳滤波器，我得到非常相似的结果。
评论
$ \ begingroup $
除非我误解了您，否则您似乎是指我在问题第二段中已经做过的事情（仅在第一张图的下方）。使用我的答案中描述的方法，我能够找到所有发作，然后进行光谱减法，从而获得更好的结果。令人遗憾的是，它还会产生所谓的“音乐音调”，这是我现在主要关心的问题。不管怎么说，还是要谢谢你！
$ \ endgroup $
–卢卡斯（Lukasz Tracewski）
2013年12月24日8:52
评论
欢迎使用DSP.SE。这是一个了不起的问题！希望您能在这里获得一些好的线索。@Lukasz Tracewski尊敬的先生：尽管为时已晚，但我正在同一个项目上工作，所以我遇到了诸如如何从wav文件制作频谱图的问题。您可以节省更多的时间，因为我试图解决最近2个月中的问题。在此先感谢您。任何hel都将不胜感激
@MubeenKhan您的意思是帮助从音频文件生成频谱图？有数十种适合此目的的工具和库，您是否需要任何建议？还是您在问降噪问题？