语音数据添加高斯噪声或白噪声，取决于所需要的应用场景。

        如果需要模拟真实世界中的环境噪声，例如在语音识别或说话人识别任务中，通常会使用高斯噪声来模拟背景噪声。因为真实的环境噪声往往也是由许多不同频率和强度的声波混合而成，而高斯噪声正好能够模拟这种混合声波的效果。此外，由于语音信号与高斯噪声之间存在一定的相关性，因此使用高斯噪声可以更好地模拟真实环境中的语音信号。

# 设置噪声级别
    noise_level = 1
    # 生成白噪声
    noise = np.random.normal(scale=noise_level, size=len(wave_data))
    # 将噪声信号与音频信号相加
    noisy_audio = wave_data + noise

        在添加高斯噪声时，通常需要根据信噪比（SNR）来确定噪声的强度。SNR是指信号与噪声的比值，通常以分贝（dB）为单位表示。SNR越高，信号的质量就越好，反之亦然。因此，根据所需的SNR值，可以计算出相应的噪声强度，以便生成具有所需SNR的高斯噪声。

例如，如果需要将SNR设置为20dB，可以使用以下代码生成具有所需SNR的高斯噪声并将其添加到语音数据中：

import numpy as np
import soundfile as sf

# 读取语音数据
data, samplerate = sf.read('speech.wav')

# 设置所需的SNR（分贝）
snr_db = 20

# 计算信号功率
signal_power = np.sum(data ** 2) / len(data)

# 计算噪声功率
noise_power = signal_power / (10 ** (snr_db / 10))

# 生成相同长度的高斯噪声
noise = np.random.normal(scale=np.sqrt(noise_power), size=len(data))

# 将噪声添加到语音数据中
noisy_data = data + noise

# 保存带噪声的语音数据
sf.write('noisy_speech.wav', noisy_data, samplerate)

        在这个示例中，我们首先根据所需的SNR值计算出噪声功率。然后，我们生成与语音数据相同长度的高斯噪声，并使用噪声功率的平方根作为高斯噪声的标准差。最后，我们将高斯噪声添加到语音数据中，并将带噪声的语音数据保存为一个新的音频文件。

        另一方面，如果需要测试语音信号对于不同频率成分的敏感性，或者需要进行音频处理算法的性能评估，白噪声则是更好的选择。因为白噪声在所有频率范围内具有均匀的功率谱密度，可以更好地测试算法在不同频率成分上的效果。此外，由于白噪声具有平均分布的特性，可以更好地模拟纯随机信号。

import numpy as np
import soundfile as sf

# 读取语音数据
data, samplerate = sf.read('speech.wav')

# 生成相同长度的白噪声
noise = np.random.randn(len(data))

# 将噪声添加到语音数据中
noisy_data = data + 0.1 * noise

# 保存带噪声的语音数据
sf.write('noisy_speech.wav', noisy_data, samplerate)

        因此，需要根据具体的应用场景来选择使用高斯噪声还是白噪声。