FullSubNet[12]已被提出用于单通道频域语音增强。它由一个全频段模型和一个子频段模型[13]组成,并在将两者串联后执行联合优化。全波段模型提取全局频谱信息和长距离跨波段的依赖关系。随后,以子波段单元的连接和全波段模型的输出为输入,子波段模型在提取全局信息的同时关注局部频谱模式,并建立信号静止性模型。通过这种...
FullSubNet: A Full-Band and Sub-Band Fusion Model for Real-Time Single-Channel Speech Enhancementarxiv.org/abs/2010.15508发布于 2021-05-27 11:24 内容所属专栏 语音增强 Speech Enhancement. 订阅专栏 语音 降噪 深度学习(Deep Learning) 赞同添加评论 分享喜欢收藏申请转载 ...
git clone https://github.com/hit-thusz-RookieCJ/FullSubNet-plus.git cd FullSubNet-plus Download the pre-trained checkpoint, and input commands: source activate speech_enhance python -m speech_enhance.tools.inference \ -C config/inference.toml \ -M $MODEL_DIR \ -I $INPUT_DIR \ -O $OUTPUT...
事實上,FullSubNet(兩層全帶LSTM加兩層子帶LSTM)的引數甚至比全帶模型(三層全帶LSTM)還要少。 FullSubNet 在整合子帶模型後,繼承了子帶模型的獨特能力,即利用訊號平穩性和區域性頻譜模式,以及對混響效果進行建模的能力。 FullSubNet 相對於全波段模型的明顯優勢表明,子波段模型所利用的資訊確實沒有被全波段模型學習...
FullSubNet+ 上图是整个网络的结构示意图,总共可以分为三部分:三个并行的MulCA的模块,三个Full-band extractor分别处理幅度,实部和虚部,以及一个Sub-band模块。网络的输入有三部分:,,Xm,Xr,Xi∈ℜT×F分别是幅度谱,实部以及虚部。输入首先会经过MulCA模块,这部分的作用是给出输入的各个不同频点之间的权重,给...
FullSubNet: A Full-Band and Sub-Band Fusion Model for Real-Time Single-Channel Speech Enhancement 阅读笔记 Abstract Full-band and sub-band refer to the models that input full-band and sub-band noisy spectral feature, output full-band and sub-band speech target, respectively. The sub-band ...