前面的文章（语音降噪论文“A Hybrid Approach for Speech Enhancement Using MoG Model and Neural Network Phoneme Classifier”的研读 ）梳理了论文的思想。本篇就开始对其实践，主要分以下几步：1，基于一个语料库算出每个音素的单高斯模型；2，训练一个输出是一帧是每个音素概率的NN分类判别模型；3，算法实现及调优。
1，得到每个音素的单高斯模型
要想得到每个音素的单高斯模型，首先得做好音素对齐，知道某一帧对应哪个音素。论文里用的是英文的TIMIT语料库，已经做好了音素对齐，知道了哪个时间段是哪个音素。现在做的是中文的语音降噪，最好能有一个像TIMIT一样已经做好音素对齐的语料库。网上搜了 一下，没有已做好音素对齐的中文语料库，只能自己做音素对齐了。做语音识别时用过清华的Thchs30语料库，且它在中文语音识别领域里知名度较高，于是就决定基于Thchs30做每个音素的单高斯模型。自己来做音素对齐，肯定花不少时间，最好是有开源工具帮忙来做。幸运的是找到了支持中文音素对齐的工具speech-aligner（https://github.com/open-speech/speech-aligner），它是基于kaidi的，我用过一段时间kaldi，自然对它用起来也比较顺手。speech-aligner里音素较多，主要是因为音素带音调了（包括轻声共5个音调，分别是0/1/2/3/4，0表示轻声）。Phoneme.txt里是音素和id的映射，wav.scp放wav文件名对应的音频位置，text里放wav文件对应的中文和带调拼音，自己弄时依葫芦画瓢就可以了。比较好的是Thchs30语料库里已有了每个wav文件对应的中文和带调拼音（trn文件里），我只需要写python脚本把它们集中起来使用，这让我省了不少时间，尤其是在拼音标注上。用speech-aligner做好音素对齐后得到的是out.ali文件，里面指出了哪个时间段是什么音素，示意如下图：
从上图可以看出，0~25ms是音素y，25~460ms是音素e_3。
接下来就是基于out.ali得到每帧是哪个音素。这里的帧跟语音识别里的帧一样，帧长25ms和帧移10ms。依旧用python脚本处理后得到csv文件，每行代表一个wav文件的信息，开头是文件名，后面就是每帧对应的音素id，示意如下图：
有了每帧跟音素的映射后就开始算每个音素的单音素高斯模型了。统计出语料库中每个音素共有多少帧，每帧求出对数幅度谱。由于帧长是25ms，16k HZ采样下是400个点，所以STFT用512个点的，即有512个频段。时域数据转换到频域后是复数形式，除了0和N/2维外其他值是对称的，所以只要（N/2 + 1）表示频域数据就可以了。当N=512时，N/2 + 1是257，从而对数幅度谱的数据是257维的。对每维分别算均值和方差，这样每个音素的单高斯模型就有了，它是257维的，每维有均值和方差。
2，分类判别NN模型训练
原理篇中说过这是个典型的分类问题，需要训练一个分类模型 。在做KWS（keyword spotting，关键词识别）时我们就训练过分类模型，这里可以拿来用，不过要做一些修改，比如分类label的处理上。我把语料库按8:1:1分成训练集/验证集/测试集，网络用的是CNN（卷积神经网络）。论文是几年前的啦，当时神经网络刚流行，更多用的是DNN全连接网络。训练时发现模型不能收敛，在测试集下准确率跟论文里的差不多。我认真想了下，不能收敛也是合理的，毕竟音素对齐时就不是很准确，尤其是两个音素的临界处。论文里用9帧（当前帧+前后各4帧）作为网络的输入。我试过单帧（当前帧）输入 / 3帧（当前帧+前后各1帧）输入 /5帧（当前帧+前后各2帧）输入 / 7帧（当前帧+前后各3帧）输入 / 9帧（当前帧+前后各4帧）输入，准确率都差不多，考虑到更多帧的输入导致模型参数更多，我最后选了单帧输入。既然准确率跟论文里差不多，我也就没再深究。这样基于NN的分类判别模型就训练好了。
3，算法实现和调优
上面的两个模型做好后就开始做算法实现了。依旧在python下实现，因为python里有好多现成的库，实现起来更快，要把更多的时间放在降噪效果调优上。算法实现依据原理篇中给出的步骤一帧一帧的做。先根据前25帧（约250ms）算出噪声单高斯模型的均值和方差的初始值用于后面迭代。在每一帧里，先根据NN模型求出这帧对应每个音素的后验概率，然后算对数谱，根据数学表达式算出降噪后的每一维的对数谱，再做反变换得到时域的PCM值。最后再更新噪声的单高斯模型的均值和方差，用于下一帧的计算。算法实现还是挺快的，有两个值α和β需要tuning。先简单调了下这两个参数，能起到部分降噪效果，接下来就是调优了。
经过好多次的尝试，得到了一个相对不错的α和β值，在各种不同的SNR下MOS分平均能提高0.3左右，与论文里说的差不多（由于语言/语料库/网络模型等不一样，结果与论文里的也不可能完全一样）。我也将其与webRTC里的ANS（用的是我手头上的一个C语言的版本，且有3个不同的level，分别是弱/一般/激进 ）的降噪效果做了比较，具体MOS分如下表：
训练分类模型时都是干净语音，降噪时都是拿带噪语音去算每帧是每个音素的后验概率，准确率相对干净语音会低一些，进而会影响到降噪效果。如果拿降噪后的语音去再次算后验概率，准确率会高些，降噪效果也会好些。于是对于一段降噪的语音，我把算法做了几次迭代，即拿前一次降噪后的语音经过NN算后验概率，再次降噪，直到最后一次的降噪结果作为输出。实践下来第一次迭代后MOS分有近0.1的提升，后面的迭代效果就不明显了。迭代能提升一点MOS分，但是会带来运算量（即CPU load）的增加，真正用时做一次算法迭代就可以了。