我们提出了Wave-U-Net,这是对U-Net架构的一维改编[7, 19],它直接在时域中分离源,并能将大的时间背景考虑在内。 我们展示了一种为模型提供额外的输入背景的方法,以避免在输出窗口的边界出现伪影,这与以前的工作[7, 16]不同。 我们用线性插值和普通卷积来取代以前工作中使用的strided transposed convolution[7...
Wave-U-net已经显示出在语音增强任务中取得了令人印象深刻的性能[17]。在保持Wave-U-net的高性能的同时,将其应用于面对面的应用,在这种应用中,超过10毫秒的系统延迟对用户来说是不可接受的,我们提出了一个具有紧凑尺寸的在线Wave-U-net模型。为此,我们应用师生学习来进行知识转移。在这一节中,我们首先描述了顺...
U-Net是一种常用的卷积神经网络结构,其特点是将编码器和解码器相结合,能够捕捉输入音频的全局信息并保留细节。Waveunet在U-Net结构的基础上进行了一定的改进和优化,使得模型在音频合成任务中取得了更好的效果。 其次,Waveunet使用了WaveNet作为其生成器网络。WaveNet是一种经典的生成式模型,其能够根据输入的条件生成...
有幸找到了,先说说我是如何复现代码的,我先放github网址:https://github.com/f90/Wave-U-Net</p><p> 我从github上下来代码之后,这是给的两个demo结果,参加SISEC语音分离竞赛的算法。
基于Wave-U-Net模型,我们测试了多种架构和超参数。SEWUNet和最初的Wave-U-Net之间有四个主要区别: 1. 上采样方法:Stoller 等(2018) 提出了一个可学习插值层,可以在其中学习中间值。在我们的工作中,一个简单的线性插值在语音去噪任务上表现出良好的性能,并被选为主要的上采样操作。还测试了 Dumoulin 和 Visin...
面向人工耳蜗的改进Wave-U-Net算法 巩瑾琪;叶萍;吴逸凡;常兆华;樊伟;许长建 【期刊名称】《生物医学工程研究》 【年(卷),期】2024(43)1 【摘要】针对人工耳蜗在噪声环境下言语感知效果差,以及现有算法降噪能力不足的问题,本研究提出了一种改进的Wave-U-Net模型。通过采取轻量化卷积,引入注意力机制,改进损失函数...
Attention Wave-U-Net 的回声消除 回到顶部 摘要 提出了一种基于U-Net的具有注意机制的AEC方法,以联合抑制声学回声和背景噪声。该方法由U-Net、一个辅助编码器和一个注意网络组成。在该方法中,Wave-U-Net从混合语音中提取估计的近端语音,辅助编码器提取远端语音的潜在特征,其中相关特征通过注意机制提供给Wave-U-...
In this context, we propose the Wave-U-Net, an adaptation of the U-Net to the one-dimensional time domain, which repeatedly resamples feature maps to compute and combine features at different time scales. We introduce further architectural improvements, including an output layer that enforces ...
Implement Wave-U-Net by PyTorch, and migrate it to the speech enhancement. pytorchunetspeech-processingspeech-enhancementspeechenhancementwave-u-netwave-unet UpdatedOct 4, 2022 Python satvik-venkatesh/Wave-U-net-TF2 Star23 Code Issues Pull requests ...