VoiceSplit 项目下载及安装教程

VoiceSplit 项目下载及安装教程

VoiceSplit VoiceSplit: Targeted Voice Separation by Speaker-Conditioned Spectrogram 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vo/VoiceSplit

1. 项目介绍

VoiceSplit 是一个基于 PyTorch 的开源项目，旨在通过说话人条件化的频谱图掩蔽技术实现目标语音分离。该项目是 VoiceFilter 的非官方实现，特别适用于处理重叠语音的分离任务。VoiceSplit 使用了 Si-SNR 损失函数和 MISH 激活函数，以提高分离效果。该项目适用于语音处理和音频分析领域的研究人员和开发者。

2. 项目下载位置

要下载 VoiceSplit 项目，请访问项目的 GitHub 仓库。您可以通过以下命令克隆项目到本地：

git clone https://github.com/Edresson/VoiceSplit.git

3. 项目安装环境配置

在安装 VoiceSplit 项目之前，您需要确保您的系统满足以下环境要求：

• Python 3.7 或更高版本
• PyTorch 1.7 或更高版本
• CUDA（如果使用 GPU）

以下是配置环境的步骤：

3.1 安装 Python 和 PyTorch

首先，确保您已经安装了 Python 3.7 或更高版本。然后，使用 pip 安装 PyTorch：

pip install torch torchvision torchaudio

3.2 安装依赖库

进入项目目录并安装所需的依赖库：

cd VoiceSplit
pip install -r requirements.txt

3.3 环境配置示例

以下是配置环境的示例图片：

4. 项目安装方式

安装 VoiceSplit 项目非常简单，只需按照以下步骤操作：

4.1 克隆项目

使用 Git 克隆项目到本地：

git clone https://github.com/Edresson/VoiceSplit.git

4.2 安装依赖

进入项目目录并安装所需的依赖库：

cd VoiceSplit
pip install -r requirements.txt

4.3 运行项目

您可以使用以下命令运行项目：

python train.py

5. 项目处理脚本

VoiceSplit 项目包含多个处理脚本，用于数据预处理、模型训练和测试。以下是一些关键脚本的介绍：

5.1 数据预处理

preprocess_by_csv.py 脚本用于根据 CSV 文件预处理数据。您可以使用以下命令运行该脚本：

python preprocess_by_csv.py

5.2 模型训练

train.py 脚本用于训练模型。您可以使用以下命令启动训练：

python train.py

5.3 模型测试

test.py 脚本用于测试模型。您可以使用以下命令运行测试：

python test.py

通过以上步骤，您可以成功下载、安装并运行 VoiceSplit 项目。希望这篇教程对您有所帮助！

VoiceSplit VoiceSplit: Targeted Voice Separation by Speaker-Conditioned Spectrogram 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vo/VoiceSplit