(PAT甲)1050 String Subtraction

由于未提供博客具体内容,暂无法生成包含关键信息的摘要。

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#include<cstdio>
#include<cstring>`
const int MAX_LEN = 10005;
char a[MAX_LEN], b[MAX_LEN];
bool hashtable[128];//记录你字符是否在第二个字符串里出现过

int main()
{
	gets_s(a);
	gets_s(b);
	int lenA = strlen(a);//strlen必须在
	int lenB = strlen(b);
	for (int i = 0; i < lenB; i++) {
		hashtable[b[i]] = true;//第二个字符串里的字符的table值置true
	}
	for (int i = 0; i < lenA; i++) {
		if (hashtable[a[i]] == false) {//如果早第二个字符串里没有出现过
			printf("%c", a[i]);
		}
	}
	return 0;
}
### 频谱减法技术原理 频谱减法是一种用于去除加性噪声的有效方法,特别适用于语音增强领域。该算法基于假设:干净信号的短时傅里叶变换(STFT)系数与噪声的STFT系数相互独立[^1]。 对于给定的一帧带噪语音 \( X(k,n) \),其中 \( k \) 表示频率索引而 \( n \) 是时间帧编号,则可以表示为: \[ X(k, n) = S(k, n) + N(k, n) \] 这里 \( S(k, n) \) 和 \( N(k, n) \) 分别代表纯净语音和背景噪声对应的复数域表达形式。为了估计原始无干扰的声音部分,在理想情况下可以直接通过简单的相减操作来获得近似解: \[ Y(k, n) = |X(k, n)| - G|N(k, n)| \] 然而实际应用中由于存在不确定性以及可能存在的非平稳特性等因素影响,通常会引入增益因子 \( G \) 来调整补偿程度并防止过抑制现象的发生。 ```python import numpy as np def spectral_subtraction(noisy_signal, noise_frame, alpha=0.98): """ Perform basic spectral subtraction on noisy signal. Parameters: noisy_signal (array): Input array containing the noisy speech frames. noise_frame (array): Array representing an estimate of the noise spectrum. alpha (float): Smoothing factor for power spectra estimation. Returns: clean_estimated (array): Estimated cleaned-up audio data after applying SS technique. """ # Compute STFTs stft_noisy = np.fft.rfft(noisy_signal) stft_noise = np.fft.rfft(noise_frame) magnitude_spectra_ratio = abs(stft_noisy)**2 / (abs(stft_noise)**2 + 1e-10) smoothed_magnitude_spectrum = [] prev_mag_spec = None for mag_spec in magnitude_spectra_ratio.T: if prev_mag_spec is not None: current_smoothed = alpha * prev_mag_spec + (1-alpha)*mag_spec else: current_smoothed = mag_spec smoothed_magnitude_spectrum.append(current_smoothed) prev_mag_spec = current_smoothed.copy() enhanced_stft = stft_noisy * ((smoothed_magnitude_spectrum).T ** .5) clean_estimated = np.real(np.fft.irfft(enhanced_stft)) return clean_estimated ``` 此Python函数实现了基本版本的频谱减法过程,它接收含有噪音的话语片段及其对应静音期间获取到的一个典型噪音样本作为输入参数,并返回经过处理后的较为清晰的话音序列。
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