AEC_DeepModel
基于深度学习的声学回声消除基线代码
具体解析见我的博客:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/14779360.html
数据准备
按照以下文件结构,放好语音,我直接使用的是AEC-Challenge 数据集中的合成数据集
└─Synthetic
├─TEST
│ ├─echo_signal
│ ├─farend_speech
│ ├─nearend_mic_signal
│ └─nearend_speech
├─TRAIN
│ ├─echo_signal
│ ├─farend_speech
│ ├─nearend_mic_signal
│ └─nearend_speech
└─VAL
├─echo_signal
├─farend_speech
├─nearend_mic_signal
└─nearend_speech
数据处理脚本为 data_preparation.py
如果想要自己生成回声的话建议使用 RIR-Generator 方法,毕竟很多论文中使用的也是这个方法
运行
python train.py
具体的命令行解析参数见train.py
脚本
估计近端语音
python test/model_test.py
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