Waveformer：实时低延迟音频处理的开源利器

Waveformer：实时低延迟音频处理的开源利器

Waveformer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wa/Waveformer

项目介绍

Waveformer是一款专为低延迟音频处理设计的深度神经网络（DNN）模型，由ICASSP 2023会议上的论文《Real-Time Target Sound Extraction》提出。该模型实现了流式推理，能够在每个时间步处理约10毫秒的音频块，且仅依赖过去的音频块，不涉及未来的音频块。在Core i5 CPU上使用单线程运行时，不同配置的模型实时因子（RTFs）范围从0.66到0.94，端到端延迟小于20毫秒。

项目技术分析

Waveformer的核心架构设计使其能够在极低的延迟下进行音频处理。其流式推理机制确保了模型在处理音频时的高效性和实时性。此外，Waveformer还提供了一个非因果版本的架构，用于与其他非因果源分离和目标源提取架构进行比较。

项目及技术应用场景

Waveformer的应用场景广泛，特别适合需要实时音频处理的领域，如：

• 语音增强：在嘈杂环境中提取清晰的语音信号。
• 音频监控：实时监控特定音频事件，如警报声或特定设备的声音。
• 音频编辑：在音频制作过程中实时提取或分离特定音源。

项目特点

• 低延迟：端到端延迟小于20毫秒，适合实时应用。
• 流式推理：模型在处理音频时仅依赖过去的音频块，不涉及未来数据。
• 高效性能：在普通CPU上即可实现高效的音频处理。
• 灵活配置：支持单目标和多目标音频提取，用户可根据需求选择不同的配置。

使用指南

环境设置

conda create --name waveformer python=3.8
conda activate waveformer
pip install -r requirements.txt

自定义音频处理

用户可以使用Waveformer.py脚本处理自己的音频文件。以下是示例命令：

# 单目标提取
python Waveformer.py data/Sample.wav output_typing.wav --targets Computer_keyboard

# 多目标提取
python Waveformer.py data/Sample.wav output_bark_cough.wav --targets Bark Cough

训练与评估

项目提供了详细的训练和评估指南，用户可以根据需要进行模型的训练和性能评估。

结语

Waveformer作为一款开源的低延迟音频处理工具，凭借其高效的流式推理机制和灵活的配置选项，为实时音频处理提供了强大的支持。无论是在语音增强、音频监控还是音频编辑领域，Waveformer都能为用户带来卓越的性能体验。欢迎广大开发者和技术爱好者尝试并贡献代码，共同推动音频处理技术的发展。

Waveformer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wa/Waveformer