2022.4 参加新一期的昇腾众智开发项目,并负责语音分离模型Conv-Tasnet的910与310开发 开发经验 SiamFC是一种基于全卷积孪生网络的目标跟踪算法,使用了ILSVRC15的目标跟踪视频数据集上进行端到端的训练,网络结构是一个关于搜索区域的全卷积网络,并且滑动窗口估计可通过计算两个输入的互相关性并插值得到。 我的工作 撰写训...
Conv-TasNet(卷积时域分离网络)是一个用于语音音频源分离的神经网络模型。它的编码器结构如下: 1.输入层:接收输入的源音频信号。 2.卷积层:由多个卷积层组成,每个卷积层都具有一定数量的卷积核。卷积操作可以提取时域特征。 3. PReLU激活层:应用带参数的修正线性单元(Parametric Rectified Linear Unit)激活函数,引入...
该模型在语音分离任务上取得了显著的成果,被广泛应用于音频处理领域。本文将对Convtasnet的代码进行讲解,以便读者能够深入理解该模型的实现细节。 2. 模型结构 Convtasnet的核心结构由卷积神经网络和Transformer模块组成。在代码实现中,卷积神经网络用于提取语音特征,而Transformer模块用于对特征进行编码和解码。模型还包括了...
时频域(TF)降噪模型相比纯时域(wav)降噪模型,会一直被诟病的一个点:只利用了输入信号的部分信息(频域幅值)。这倒逼了时频域模型将未利用的信息(频域相位)也利用了起来。 DC-Unet 结合了深度复数网络和 Unet 的优点来处理复数值谱图, 利用复数信息在极坐标系下估计语音的幅值和相位。 该方法是通过许多卷积来提取...
2022.11.25 组会论文分享:Conv-TasNet Surpassing Ideal Time–Frequency Magnitude Masking for Speech Separation,该论文描述了一个新的语音分离模型Convenience-TasNet。传统的语音分离都是基于TF域的掩码来进行的,但是存在一定的局限性。考虑在时域进行语音分离,传统的时域语音分离模型的性能比不上基于TF域的掩码,后来出...
Conv-TasNet是一种用于语音分离的深度学习模型,它使用一个线性编码器来生成一个语音波形的表示,然后通过一系列处理步骤将该表示转换回原始波形。 在学习Conv-TasNet之前,您需要具备以下基础知识: 1.数字信号处理基础:了解信号的采样、量化、傅里叶变换等基本概念,以及语音信号的特点和处理方式。 2.深度学习基础:了解神...
然而，它也存在局限性，如对说话人长期跟踪和在复杂环境中的泛化能力不足，这要求后续的研究进行改进。尽管TasNet采用SI-SNR作为loss函数可能限制了与其他模型的对比，但Conv-TasNet在处理效率和复杂性上取得了平衡。随着技术进步，RNN的限制被逐渐消除，现代模型如Conv-TasNet在性能和并行性上更具优势。
该方法主要分为两个步骤:首先,利用双路径递归网络对混合语音进行编码,提取特征表示;然后,通过Conv-TasNet模型对特征表示进行分离,得到目标音频。在Conv-TasNet模型中,引入了多头注意力机制,以解决多说话者的混合语音处理问题。 在编码过程中,双路径递归网络将混合语音信号作为输入,通过多层的递归结构进行特征提取。它的...
运行完成后,最优的模型会保存到 save_net 文件夹下 训练说明 如果读入的是等长的数据TIMIT-mix-8,就可以根据自己电脑需求更改batch_size了,查看方式在train.py文件中的如下位置查看: batch_size =2# 准备数据加载器train = DataLoader(AudioDataset("./data/TIMIT-mix-8/TRAIN"), batch_size=batch_size, shuf...
为了解决上述问题,本文分别设计了基于卷积网络的数据降噪模型以及负荷分解模型.本文主要工作有: (1)提出了一种基于DAE-ResNet的数据降噪方法.卷积网络拥有很强的提取数据特征能力,网络越深,提取特征能力越强,而随着网络层数的增加,网络参数会大量增加,计算成本也会增加,网络深度的增加还容易导致梯度弥散问题,使得网路...