微软可扩展噪声语音数据集（MS-SNSD）常见问题解决方案

微软可扩展噪声语音数据集（MS-SNSD）常见问题解决方案

MS-SNSD The Microsoft Scalable Noisy Speech Dataset (MS-SNSD) is a noisy speech dataset that can scale to arbitrary sizes depending on the number of speakers, noise types, and Speech to Noise Ratio (SNR) levels desired. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ms/MS-SNSD

微软可扩展噪声语音数据集（Microsoft Scalable Noisy Speech Dataset，MS-SNSD）是一个包含大量干净语音文件和各种环境噪声文件的开放源代码项目。该数据集主要用于训练深度神经网络（DNN）模型以抑制背景噪声，也可用于其他音频和语音应用。项目主要使用Python编程语言。

以下为新手在使用MS-SNSD项目时可能遇到的三个常见问题及解决步骤：

问题一：如何获取和安装MS-SNSD数据集

解决步骤：

1. 克隆项目仓库到本地环境：

   git clone https://github.com/microsoft/MS-SNSD.git
   

2. 进入项目目录：

   cd MS-SNSD
   

3. 安装项目所需依赖，根据requirements.txt文件：

   pip install -r requirements.txt
   

问题二：如何生成具有不同信噪比（SNR）的噪声语音数据集

解决步骤：

1. 在项目目录中找到noisyspeech_synthesizer目录。
2. 根据需要编辑cfg/noisyspeech_synthesizer.cfg配置文件，设置语音文件和噪声文件的路径、信噪比（SNR）等参数。
3. 运行noisyspeech_synthesizer.py脚本生成噪声语音数据集：

   python noisyspeech_synthesizer.py
   

问题三：如何使用提供的主观测试方法评估模型性能

解决步骤：

1. 在项目目录中找到hitapp目录。
2. 根据ITU-T P.800标准实现的绝对类别评定（ACR）应用，以及根据ITU-T P.835标准实现的语音信号、背景噪声和整体质量的主观测试方法，可以在hitapp目录中找到相关代码。
3. 运行hitapp目录中的脚本以启动主观测试应用：

   python hitapp.py
   

4. 根据提示进行主观评估。

使用MS-SNSD数据集时，请确保遵循项目提供的MIT许可证协议，并在使用和发布研究成果时适当引用该项目。通过这些步骤，新手用户可以顺利开始使用MS-SNSD数据集进行语音降噪研究。

MS-SNSD The Microsoft Scalable Noisy Speech Dataset (MS-SNSD) is a noisy speech dataset that can scale to arbitrary sizes depending on the number of speakers, noise types, and Speech to Noise Ratio (SNR) levels desired. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ms/MS-SNSD