基于Asteroid框架训练的DCCRN-CL架构语音增强模型，专为单通道语音增强任务设计，在Libri1Mix数据集上训练。
PyTorch 下载量 10.99k
发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型采用DCCRN-CL架构，用于音频到音频的语音增强任务，能够有效提升语音信号的质量和清晰度。
模型特点
高效语音增强
在Libri1Mix数据集上表现出色，SI-SDR提升达9.88dB，显著改善语音质量。
DCCRN-CL架构
采用深度复数卷积循环网络结合因果LSTM的先进架构，适合实时语音处理。
轻量级设计
批量大小仅为12，适合中等计算资源环境部署。
模型能力
单通道语音增强
噪声抑制
语音清晰度提升
使用案例
语音通信
VoIP通话增强
改善网络语音通话质量，特别适用于嘈杂环境
STOI提升0.118，显著提高语音可懂度
音频后期处理
录音净化
对含噪声录音进行降噪处理
SDR提升10.37dB，有效保留语音信号
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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