基于python源码的啸叫抑制算法解析

def papr(frame, threshold):
"""Peak-to-Avarage Power Ratio (PAPR)
Returns all frequency indices where power is greater than avarage power + threshold,
which are possible candidates where howling occurs.
def ptpr(frame, threshold):
"""Peak-to-Threshold Power Ratio (PTPR)
def pnpr(frame, threshold):
"""Peak-to-Neighboring Power Ratio (PNPR)
Returns all frequency indices of power peaks,
which are greater than neighboring frequency bins by a threshold.
def howling_detect(frame, win, nFFT, Slen, candidates, frame_id):
insign = win * frame
spec = np.fft.fft(insign, nFFT, axis=0) #========== Howling Detection Stage =====================#
ptpr_idx = pyHowling.ptpr(spec[:Slen], 10)
papr_idx, papr = pyHowling.papr(spec[:Slen], 10)
pnpr_idx = pyHowling.pnpr(spec[:Slen], 15)
intersec_idx = np.intersect1d(ptpr_idx, np.intersect1d(papr_idx,pnpr_idx))
#print("papr:",papr_idx)
#print("pnpr:",pnpr_idx)
#print("intersection:", intersec_idx)
for idx in intersec_idx:
candidates[idx][frame_id] = 1
ipmp = pyHowling.ipmp(candidates, frame_id)
#print("ipmp:",ipmp)
result = pyHowling.screening(spec, ipmp)
#print("result:", result)
return result
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