Python：如何在音频文件中从人类语音中分离出噪声？

我有一个音频文件，其中我试图过滤掉噪音：

frequency, array = read('sample/OSR_us_000_0014_8k.wav')
b, a = signal.butter(5, 1000/(frequency/2), btype='highpass')
filteredSignal = signal.lfilter(b, a, newSound)

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不过，这种高通滤波器似乎没有那么有效。有没有更好的方法来完成我想做的事情？此外，我更喜欢提取背景噪声。大多数可用的算法都会过滤掉噪声，但我想将噪声作为一个numpy数组提取出来。

Librosa具有声音分离功能。不过，不确定它是否可以与带有一些背景音频的录音一起使用

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这种事情被称为源分离，过去用神经网络解决，但现在通常用神经网络解决。有关音乐的最新开源实现，请访问。我怀疑在演讲中也有类似的东西。你能把你的样本数据发布到某个地方并提供一个链接吗？