基于Asteroid框架训练的音频增强模型,专注于单声道语音增强任务
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型使用DPTNet架构,在Libri1Mix数据集的增强单声道任务上进行训练,旨在提升单声道音频的清晰度和可懂度。
模型特点
高效音频处理
采用16kHz采样率和3秒片段长度进行训练,适合实时音频处理场景
深度时频变换网络
使用DPTNet架构,结合时频变换和深度神经网络进行音频特征学习
显著性能提升
在测试集上实现SI-SDR提升11.38dB,STOI提升0.13的显著效果
模型能力
单声道语音增强
音频质量提升
语音清晰度改善
使用案例
语音通信
语音通话质量增强
提升嘈杂环境下的语音通话清晰度
SI-SDR提升11.38dB,显著改善语音可懂度
音频后期处理
录音质量修复
对低质量录音进行增强处理
STOI提升至0.93,接近原始清晰语音水平
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L
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C
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6
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R
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