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...
被wave-U-net的这些有用的特性和高性能所吸引,在本文中,我们将wave-U-net扩展为一种在线方法,使其适用于面对面的应用,其中小于10毫秒的延迟是一个前提条件[18]。尽管由于全卷积网络(FCN)的结构,这可以通过简单地使用原始的wave-U-net模型进行块处理来实现,但由于可用于推理的输入片段的线索减少,增强的性能会...
Waveunet是一种基于神经网络的音频合成模型,其实现原理主要包括以下几个方面: 首先,Waveunet使用了U-Net结构作为基础架构。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...
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...
为了验证所提出的注意力Wave-U-Net的性能,我们考虑了以下基于STFT域和时域的算法:对于基于STFT域的模型,我们考虑了堆叠DNN[3]和CRN[7];对于基于时域的模型,我们考虑了针对AEC问题进行改进的Wave-U-Net[9]。在CRN中,可以采用[7]中提出的近端语音检测器;但在本实验中,CRN模型之所以被使用,只是因为它在双通话期...
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 ...