动手学pytorch（4）用GAN来进行语音增强

最新推荐文章于 2025-07-16 23:07:34 发布
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#pytorch #生成对抗网络 #人工智能

博客分享了MetricGAN+语音增强的复现资源，包括复现三步骤，给出了代码（含数据集）链接、论文链接，还提供了语音增强数据集来源及类似论文来源，代码基于pytorch，涉及生成对抗网络。

复现三步骤

题目：MetricGAN+: An Improved Version of MetricGAN for Speech Enhancement
代码（包含数据集）：https://github.com/wooseok-shin/MetricGAN-plus-pytorch（非原作者）
论文链接：https://arxiv.org/abs/2104.03538

语音增强数据集来源

重点感谢：http://t.csdn.cn/vy4w4

语音增强论文来源

类似于：https://zhuanlan.zhihu.com/p/363435877

基于深度学习的语音增强：在NoisySpeech数据集上使用SEGAN进行语音增强任务
斌擎科技
04-28 1240
在本篇博客中，我们展示了如何在NoisySpeech数据集上使用SEGAN进行语音增强任务。我们介绍了如何准备数据、构建模型、训练模型以及执行语音增强。希望这篇博客能帮助你更好地理解基于深度学习的语音增强方法以及如何将其应用到实际问题中。如果你对这个话题感兴趣，可以进一步研究其他模型和方法，以改进语音增强的质量和效率。
学习并研究语音合成路线
最新发布
weixin_41413777的博客
09-09 122
学习并研究语音合成（Text-to-Speech, TTS）技术是一个 “基础铺垫→核心技术攻坚→实践落地→前沿探索” 的系统性过程，需兼顾数学、信号处理、深度学习、语音学等多领域知识，同时注重理论与工程实践的结合。
纯 PyTorch 语音工具包 SpeechBrain 开源，Kaldi：“ 我压力有点大”
osfront的博客
03-17 779
转自：机器之心 【导语】：距离 Mirco Ravanelli 宣布打造新的语音工具包过去了一年多，SpeechBrain 真的如期而至。 语音处理技术的进步，是人工智能改变大众的生活的重要一环。深度学习技术的兴起，也让这一领域近年来得到了长足的发展。在过往，该领域的主要方法是为不同的任务开发不同的工具包，对于使用者来说，学习各个工具包需要大量时间，还可能涉及到学习不同的编程语言，熟悉不同的代码风格和标准等。现在，这些任务大多可以用深度学习技术来实现。 此前，开发者常用的语音工具有 Kaldi、E.
Python-PyTorch中的语音增强生成对抗网络
08-11
Speech Enhancement Generative Adversarial Network in PyTorch
Python-PyTorch实现的GAN文本语音合成TTS和语音转换VC
08-09
PyTorch实现的GAN文本语音合成(TTS)和语音转换(VC)
论文翻译：2021_MetricGAN+: An Improved Version of MetricGAN for Speech Enhancement
凌逆战的博客
12-21 2914
论文地址：MetricGAN+：用于语音增强的 MetricGAN 的改进版本 论文代码：https://github.com/JasonSWFu/MetricGAN 引用格式：Fu S W, Yu C, Hsieh T A, et al. MetricGAN+: An Improved Version of MetricGAN for Speech Enhancement[J]. arXiv...
生成对抗网络GAN详解与PyTorch实现
”中，作者系统性地介绍了GAN的基本原理、模型结构、训练流程、代码实现以及实际应用场景，结合PyTorch框架提供了完整的项目源码支持，使得学习者不仅能够理解理论知识，还能通过动手实践深入掌握GAN的构建与优化...
PyTorch学习代码合集：涵盖基础与实践示例
“pytorch-learn：pytorch代码”这一项目标题和描述明确指出，该项目是一个围绕PyTorch框架展开的代码学习资源库，旨在帮助开发者、研究人员以及深度学习爱好者掌握PyTorch在实际项目中的应用。从其标签“PyTorch, ...
Pytorch 最全入门介绍，Pytorch入门看这一篇就够了
2301_82000445的博客
03-27 1539
在这一部分，我们将会对Pytorch做一个简单的介绍，包括它的历史、优点以及使用场景等。DataLoader类提供了对数据集的并行加载，可以有效地加载大量数据，并提供了多种数据采样方式。常用的参数有：dataset：加载的数据集（Dataset对象）batch_size：batch大小shuffle：是否每个epoch时都打乱数据num_workers：使用多进程加载的进程数，0表示不使用多进程# 数据转换])# 下载并加载训练集# 下载并加载测试集。
动手学深度学习：深度学习入门与实践指南
书中使用主流深度学习框架（如PyTorch或MXNet）进行示例编码，展示了如何定义网络结构、加载数据集、设置优化器（如Adam、SGD）、执行前向传播与反向传播，并监控训练过程中的损失变化与准确率提升。这种“边学边做...
svoice:我们提供了纸质语音分离的PyTorch实现，该语音分离具有未知数量的多个扬声器，其中，我们提出了一种分离混合音频序列的新方法，其中多个语音同时讲话。 新方法采用了门控神经网络，经过训练可以在多个处理步骤中分离语音，同时将每个输出通道中的扬声器保持固定。 针对每种可能的说话者训练不同的模型，并且使用说话者数量最大的模型来选择给定样本中的实际说话者数量。 我们的方法大大优于当前的技术水平，正如我们所展示的，对于两个以上的扬声器来说，这是没有竞争力的
03-11
具有多个发言人的语音分离（ICML 2020） 我们提供了本文的实现：其中，我们提出了一种分离混合音频序列的新方法，其中多个语音同时讲话。 新方法采用了门控神经网络，经过训练可以在多个处理步骤中分离语音，同时将每个输出通道中的扬声器保持固定。 针对每种可能的说话者训练不同的模型，并且使用说话者数量最大的模型来选择给定样本中的实际说话者数量。 我们的方法大大优于当前的技术水平，正如我们所展示的那样，对于两个以上的扬声器来说，这是没有竞争力的。 请注意，此实现不包含本文所述的“ IDloss”。 音频样本可以在这里找到： 安装 首先，安装Python 3.7（Anaconda推荐）。 克隆此存储库并安装依赖项。 我们建议使用全新的virtualenv或Conda环境。 git clone git@github.com:fairinternal/svoice.git cd svoice
生成式语音增强模型SEGAN及代码实现
Barbara‘s Blog
11-28 2013
存在问题：目前的语音增强技术都是在频谱域上操作和/或利用一些更高层次的特征。它们中的大多数只能处理有限数量的噪声条件，并依赖于一阶统计量。为了规避这些问题，人们越来越多地使用深度网络，由于它们具有从大量数据中学习复杂函数的能力。本研究中，我们提出使用生成对抗网络进行语音增强。本文方法：与目前的技术相比，我们是在波形级别操作，端到端训练模型，并将28个说话人和40种不同的噪声条件纳入同一模型，以便在它们之间共享模型参数。
GAN在音频生成与改进中的应用
AI天才研究院
12-31 1530
1.背景介绍 音频生成和改进是计算机音频处理领域的重要研究方向，它涉及到音频信号的生成、处理、分析和改进等方面。随着深度学习技术的发展，生成对抗网络(Generative Adversarial Networks，GAN)在音频处理领域的应用也逐渐崛起。GAN是一种深度学习算法，它通过一个生成器和一个判别器来实现数据生成和判别，具有很强的生成能力。在音频生成和改进方面，GAN可以用于音频信号的生...
语音增强用到的方法总结
761899457@qq.com
09-14 877
tqdm:是一个快速的，易扩展的进度条提示模块,另外在西班牙语中还有I love you so much的意思。leave，如果是true显示所有的进度条，如果是None只显示第一个。miniters 在迭代中显示最小进度的间隔。__getitem__就是给一个item然后获取到对应的标签。desc=None,进度条前面的提示。参数：iterable=None，rang（起点，终点，步长）total，迭代元素的多少。ncols，输出信息的宽度。file，指定输出的路径。
【语音降噪】Denoiser（Pytorch）
化甘
07-10 4950
文章目录ReferenceGit CloneInstallationDenoisingTrainL1 -> SiSNR Reference 【Denoiser Github主页】https://github.com/facebookresearch/denoiser#4-denoising 【Denoiser论文】Real Time Speech Enhancement in the Waveform Domain: https://arxiv.org/pdf/2006.12847.pdf Git C
探索声音清晰度的未来：MetricGAN——基于GAN的语音增强新境界
gitblog_00072的博客
06-18 890
探索声音清晰度的未来：MetricGAN——基于GAN的语音增强新境界 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 项目介绍 MetricGAN，这是一个在2019年的国际机器学习会议（ICML）上亮瞎众人眼界的项目。它巧妙地将生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）应用于一个全新的战场——语音增强，特别是在提升PESQ或ST...
语音增强论文汇总
ttkkdd的博客
07-16 790
目前，语音增强的研究从传统MSE方法转化到了基于NN的mask方法或映射方法。本文提出基于NN的先验SNR估计方法。
【亲测免费】 推荐项目：CMGAN - 基于Conformer的度量生成对抗网络
gitblog_00048的博客
06-09 776
推荐项目：CMGAN - 基于Conformer的度量生成对抗网络 1、项目介绍 CMGAN是一个创新的开源项目，它利用了Transformer的变体——Conformer结构，旨在提高单声道语音增强的效果。这个项目基于一种称为度量生成对抗网络（Metric GAN）的方法，通过在时频域进行操作，结合了局部和全局信息，以改善语音质量。CMGAN已经在Voice Bank+DEMAND数据集上进行了...
PyTorch-GAN-Metrics: 深度学习中的GAN评估工具箱
gitblog_00233的博客
08-26 438
PyTorch-GAN-Metrics: 深度学习中的GAN评估工具箱 项目介绍 PyTorch-GAN-Metrics 是一个专为使用PyTorch框架的生成对抗网络（GANs）设计的指标计算库。它提供了多种评价生成模型性能的关键指标，包括但不限于Inception Score(IS)、Frechet Inception Distance(FID)等，这些指标在评估生成图像的质量和多样性上至关重...
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