【亲测免费】 DeepFilterNet 开源项目使用教程

DeepFilterNet 开源项目使用教程

【免费下载链接】DeepFilterNet Noise supression using deep filtering 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepFilterNet

1. 项目介绍

DeepFilterNet 是一个用于全频带音频（48kHz）深度过滤的低复杂度语音增强框架。该项目旨在通过深度过滤技术实现噪声抑制，适用于各种音频处理场景，特别是在嵌入式设备上的实时语音增强。DeepFilterNet 提供了多种功能，包括音频文件的噪声抑制、实时噪声抑制的 LADSPA 插件以及用于训练和评估的 Python 接口。

2. 项目快速启动

2.1 安装依赖

首先，确保你已经安装了 Rust 和 Python 环境。然后，安装所需的 Python 依赖：

# 安装 Rust
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh

# 安装 Python 依赖
pip install torch torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html
pip install deepfilternet

2.2 下载项目

从 GitHub 下载 DeepFilterNet 项目：

git clone https://github.com/Rikorose/DeepFilterNet.git
cd DeepFilterNet

2.3 运行示例

使用 DeepFilterNet 对音频文件进行噪声抑制：

# 运行噪声抑制
python DeepFilterNet/df/enhance.py -m DeepFilterNet2 path/to/noisy_audio.wav

3. 应用案例和最佳实践

3.1 实时噪声抑制

DeepFilterNet 提供了一个 LADSPA 插件，可以与 PipeWire 集成，实现实时噪声抑制。以下是配置步骤：

1. 安装 LADSPA 插件。
2. 配置 PipeWire 以使用 DeepFilterNet 插件。

3.2 音频文件处理

DeepFilterNet 可以用于处理音频文件，去除其中的噪声。以下是一个示例：

from df import enhance, init_df

# 初始化模型
model, df_state, _ = init_df()

# 加载噪声音频
noisy_audio = load_audio('path/to/noisy_audio.wav')

# 进行噪声抑制
enhanced_audio = enhance(model, df_state, noisy_audio)

# 保存处理后的音频
save_audio(enhanced_audio, 'path/to/enhanced_audio.wav')

4. 典型生态项目

4.1 PipeWire

PipeWire 是一个用于处理音频和视频流的现代框架，DeepFilterNet 的 LADSPA 插件可以与 PipeWire 集成，实现实时噪声抑制。

4.2 PyTorch

DeepFilterNet 使用 PyTorch 作为其深度学习框架，提供了强大的训练和推理能力。PyTorch 的灵活性和高性能使得 DeepFilterNet 能够处理复杂的音频数据。

4.3 Hugging Face Spaces

DeepFilterNet 的演示和模型可以在 Hugging Face Spaces 上找到，用户可以通过这些平台快速体验和测试 DeepFilterNet 的功能。

通过以上步骤，你可以快速上手 DeepFilterNet 项目，并在实际应用中实现高效的音频噪声抑制。

【免费下载链接】DeepFilterNet Noise supression using deep filtering 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepFilterNet