GTCRN模型复现中的训练数据策略优化
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gt/gtcrn 动态混合与固定音频训练对比
在语音增强领域，GTCRN作为一个轻量级模型，其训练过程中数据准备策略对最终模型性能有着显著影响。最近的研究实践表明，采用动态混合音频的训练方式（即在每个epoch随机混合训练样本）相比使用预先合成的固定音频数据集，会导致模型性能下降约0.5-1dB的客观指标。
问题根源分析
这种现象主要源于两个技术因素：
- 训练稳定性：小模型容量有限，动态变化的训练样本增加了学习难度，使模型难以稳定收敛
- 数据一致性：固定音频集保证了每个epoch看到相同的样本分布，有利于模型逐步优化
最佳实践建议
基于GTCRN项目经验，推荐以下训练数据策略：
- 数据规模：建议准备2000小时量级的训练数据，合成约720,000条10秒时长的音频样本
- 数据划分：保持训练集和验证集的固定性，避免动态生成带来的评估偏差
- 监控指标：密切跟踪训练损失曲线，确保其呈现稳定下降趋势
训练过程监控
有效的训练监控应包括：
- 训练损失曲线（Train Loss）
- 验证损失曲线（Validation Loss）
- 学习率变化曲线（建议记录）
这些监控数据不仅能帮助诊断训练问题，还能为模型调优提供重要参考。在GTCRN的原始训练中，损失曲线显示模型在大约50个epoch后达到稳定收敛状态。
结论
对于类似GTCRN这样的轻量级语音增强模型，采用预先合成的固定音频训练集是保证模型性能的关键。这一发现也为其他资源受限的音频处理模型训练提供了有价值的参考。实践表明，精心准备的固定训练集配合适当的监控手段，能够显著提升小模型的最终表现。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
