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Complex_PF:通过复值DNN进行RES
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2021-04-08
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结合自适应滤波和复数值深后滤波进行回声消除 在此存储库中,您可以从我们的ICASSP论文中找到示例性结果,该论文结合了自适应滤波和复数值深后滤波以进行声学回声消除。 另外,您可以在source_code文件夹中访问我们对建议的复数值postfilter的实现。 音频示例 在这里,您会发现使用ICASSP 2021 AEC挑战赛的一部分提供的综合测试数据集制作的五个不同示例: 指示 您可以通过单击相应的下载按钮或单击鼠标左键,然后将链接另存为来下载单个音频示例。 例子1 未处理的麦克风信号 线性自适应滤波器后的残留信号 实值后置滤波器 复数值后置滤波器 例子2 未处理的麦克风信号 线性自适应滤波器后的残留信号 实值后置滤波器 复数值后置滤波器 例子3 未处理的麦克风信号 线性自适应滤波器后的残留信号 实值后置滤波器 复数值后置滤波器 例子4 未处理的麦克风信号 线性自适应滤波
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Complex_PF-main.zip (38个子文件)
Complex_PF-main
examples
example5_realPF.wav 312KB
example5_linearFilter.wav 312KB
example2_complexPF.wav 312KB
example4_realPF.wav 312KB
example1_mic.wav 312KB
example4_linearFilter.wav 312KB
example4_complexPF.wav 312KB
example4_mic.wav 312KB
example3_realPF.wav 312KB
examples.md 1B
example1_complexPF.wav 312KB
example1_linearFilter.wav 312KB
example3_linearFilter.wav 312KB
example1_realPF.wav 312KB
example2_linearFilter.wav 312KB
example3_complexPF.wav 312KB
example3_mic.wav 312KB
example2_mic.wav 312KB
example2_realPF.wav 312KB
example5_complexPF.wav 312KB
example5_mic.wav 312KB
README.md 7KB
source_code
git_train.py 432B
model
.init 1B
istft.py 3KB
git_complexPF.py 9KB
complexnn.py 9KB
helpers
.init 1B
git_utils.py 779B
datasets
.init 1B
dataset.py 6KB
README.md 3KB
git_config.py 2KB
data
.init 1B
test.hdf5.zip 23.81MB
train.hdf5.zip 23.81MB
val.hdf5.zip 23.81MB
git_init.py 1KB
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佐罗先生
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