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matlab代码中的rir-BFormatSourceSeparation:BFormatSourceSeparation
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py:9个
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2021-06-07
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matlab代码中的rir 用于 B 格式语音分离的深度 U-Net,具有角特征的高斯核拟合 此代码在 Python 中实现,与后端一起使用,其中设置了 "image_data_format": "channels_last"。 数据准备 首先在audioProcess中运行代码,将所有数据划分为训练和测试数据,会生成一些临时日志文件TIMITtraniningSignalList.pkl和TIMITtestingSignalList.pkl。 火车 要训练源分离模型,请运行 TrainModel.py。 您可以选择使用不同的特征和 DNN 结构和损失函数等。 测试 运行 TestModel.py 评估 在 ./RIRs 中运行 Matlab 代码
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matlab代码中的rir-BFormatSourceSeparation:BFormatSourceSeparation (104个子文件)
ProposedNsrc2log.csv 95KB
ChimeraNsrc2log.csv 94KB
SpecSpatNsrc2log.csv 60KB
SpecOnlyNsrc2log.csv 52KB
ProposedNsrc3log.csv 42KB
SpecSpatNsrc3log.csv 41KB
ChimeraNsrc3log.csv 40KB
SpecOnlyNsrc3log.csv 39KB
Eusipco2019.iml 459B
pathdef.m 68KB
pesq_psychoacoustic_model.m 31KB
setup_global.m 14KB
AudioProc.m 13KB
split_align.m 12KB
RTsOctave.m 11KB
IR_stats_data.m 11KB
IR_stats.m 11KB
polarhistogramModify.m 9KB
PlotBestEvaluationResult.m 8KB
addnoise_asl.m 8KB
stoi.m 8KB
phasebar.m 7KB
ShowExample.m 7KB
EvaluationResult.m 7KB
RT_schroeder.m 7KB
PlotEvaluationResult.m 7KB
PlotLoss.m 6KB
distinguishable_colors.m 6KB
ShowExample2.m 5KB
utterance_split.m 5KB
apply_VAD.m 4KB
pesq.m 4KB
peak.m 4KB
t60.m 3KB
id_utterances.m 3KB
crude_align.m 2KB
time_align.m 2KB
id_searchwindows.m 2KB
octdsgn.m 1KB
apply_filter.m 1KB
fix_power_level.m 1KB
meanangle.m 1KB
TestRTsOctave.m 1KB
eval_sdr_backup.m 1015B
istft.m 996B
FFTNXCorr.m 933B
segment.m 817B
stft.m 757B
GaussianHalfFit.m 727B
utterance_locate.m 712B
eval_sdr.m 704B
apply_filters.m 662B
DC_block.m 653B
extractVAD.m 442B
input_filter.m 335B
wiener_filter2.m 325B
logFeatureExtraction.m 267B
pow_of.m 123B
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B_format_RIRs_12BB01_Alfredo_S3A_16k.mat 21.97MB
ApatialAnglePatternResult.mat 140KB
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GMMNewNsrc3.mat 14KB
ShujauNsrc3.mat 14KB
GMMNsrc3.mat 14KB
GMMNsrc3Old.mat 14KB
ChimeraNsrc3Wei.mat 14KB
FeatureSpecSpatNsrc3Wei.mat 14KB
FeatureSpecSpatNsrc3WeiSoft.mat 14KB
FeatureProposedNsrc3WeiBinary.mat 14KB
IBMNsrc3.mat 14KB
FeatureProposedNsrc3Wei.mat 14KB
FeatureProposedNsrc3WeiSoft.mat 13KB
GMMNsrc2Old.mat 9KB
GMMNewNsrc2.mat 9KB
GMMNsrc2.mat 9KB
FeatureSpecOnlyNsrc2Wei.mat 9KB
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FeatureSpecSpatNsrc2Wei.mat 9KB
FeatureSpecSpatNsrc2WeiSoft.mat 9KB
ChimeraNsrc2Wei.mat 9KB
FeatureProposedNsrc2WeiBinary.mat 9KB
IBMNsrc2.mat 9KB
FeatureProposedNsrc2WeiSoft.mat 9KB
FeatureProposedNsrc2Wei.mat 9KB
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TestModel.py 23KB
TestModelTwoHeads.py 23KB
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TrainModel.py 10KB
GenerateModels.py 4KB
aaaa.py 4KB
audioProcess.py 3KB
hparams.py 1KB
MaleExample.wav 1.73MB
FemaleExample.wav 1.66MB
workspace.xml 45KB
markdown-navigator.xml 4KB
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