深度噪声抑制挑战项目教程

深度噪声抑制挑战项目教程

DNS-Challenge This repo contains the scripts, models, and required files for the Deep Noise Suppression (DNS) Challenge. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dn/DNS-Challenge

1. 项目介绍

本项目是基于Microsoft开源的深度噪声抑制挑战（Deep Noise Suppression Challenge，简称DNS Challenge）。该挑战旨在通过深度学习技术提升语音质量，减少背景噪声和干扰说话人的影响。挑战包括两个赛道：耳机（有线/无线耳机、耳塞等）语音增强和非耳机（扬声器、笔记本电脑/桌面电脑/手机内置麦克风等）语音增强。本项目采用了ITU-T P.835主观测试框架来评估语音质量。

2. 项目快速启动

以下是快速启动项目的步骤：

首先，确保你已经安装了必要的Python环境和依赖库。你可以通过以下命令安装SpeechBrain库：

pip install speechbrain

然后，使用以下脚本下载相应的数据集：

对于耳机赛道的数据下载：

# 解注释并运行以下脚本以下载耳机赛道数据
# sh download-dns-challenge-5-headset-training.sh

对于非耳机赛道的数据下载：

# 解注释并运行以下脚本以下载非耳机赛道数据
# sh download-dns-challenge-5-speakerphone-training.sh

数据下载后，将存放在./datasets_fullband/文件夹中。

接下来，你可以使用以下代码计算语音文件的说话人嵌入：

import torchaudio
from speechbrain.pretrained import EncoderClassifier

# 加载EncoderClassifier模型
classifier = EncoderClassifier.from_hparams(source="speechbrain/spkrec-ecapa-voxceleb")

# 加载你的音频文件
signal, fs = torchaudio.load('tests/samples/ASR/spk1_snt1.wav')

# 计算嵌入
embeddings = classifier.encode_batch(signal)

3. 应用案例和最佳实践

在应用案例中，你可以使用本项目提供的脚本和数据集来训练和测试你的噪声抑制模型。最佳实践包括：

• 使用预训练的ECAPA-TDNN模型作为基准说话人嵌入模型。
• 探索不同的说话人嵌入模型，如RawNet3，以提升个性化语音增强的效果。
• 遵循ITU-T P.835框架进行语音质量的评估。

4. 典型生态项目

本项目是深度学习在语音处理领域的一个典型应用。它涉及到的生态项目包括但不限于：

• 语音识别库，如Kaldi、SpeechBrain。
• 语音合成库，如Tacotron、WaveNet。
• 噪声抑制相关的开源项目，如Deep Noise Suppression库。

通过本项目，研究人员和开发者可以更好地理解和应用深度学习技术进行语音增强。

DNS-Challenge This repo contains the scripts, models, and required files for the Deep Noise Suppression (DNS) Challenge. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dn/DNS-Challenge