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matlab将代码放大-yuyinzengqiang:yuyinzengqiang
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2021-05-26
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matlab将代码放大使用深度神经网络进行语音增强(Keras实现) 徐永和邱强 改良的Jeonghwa Yoo(环境:python 3.5和Windows OS) 该代码使用深度神经网络(DNN)进行语音增强。 这段代码是本文的Keras实现: [1] Xu,Y.,Du,J.,Dai,LR和Lee,CH,2015。基于深度神经网络的语音增强回归方法。 IEEE / ACM音频,语音和语言处理事务(TASLP),23(1),第7-19页。 原始的C ++实现由Yong Xu()在此处()。 原始Keras重新实现()由Qiuqiang Kong()完成 Noise(0dB) PESQ ---------------------- n64 1.36 +- 0.05 n71 1.35 +- 0.18 ---------------------- Avg. 1.35 +- 0.12 运行TIMIT和115种噪音 您可以用自己的数据替换迷你数据。 我们在meta_data /中列出了需要准备的数据,以重新运行[1]中的实验。 数据包含: 培训:演讲:TIMIT 4620培训句子。 噪音:11
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yuyinzengqiang-master.zip (21个子文件)
yuyinzengqiang-master
utils
__init__.py 148B
run.py 4KB
requirements.txt 136B
work_module
data_generator.py 1KB
main_dnn.py 9KB
spectrogram_to_wave.py 4KB
prepare_data.py 17KB
evaluate.py 4KB
README.md 4KB
pesq2.exe 79KB
mini_data
test_noise
n64.wav 41KB
n71.wav 76KB
train_speech
TRAIN_DR1_FCJF0_SA1.WAV 91KB
TRAIN_DR1_MRDD0_SI1680.WAV 91KB
TRAIN_DR1_FKFB0_SX348.WAV 116KB
TRAIN_DR1_MPGR0_SX150.WAV 53KB
test_speech
TEST_DR4_FDMS0_SX48.WAV 82KB
TEST_DR5_MRJM3_SI1809.WAV 61KB
train_noise
n49.wav 140KB
n95.wav 131KB
n1.wav 156KB
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