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Dccrnet Libri1Mix Enhsingle 16k
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Dccrnet Libri1Mix Enhsingle 16k

JorisCosによって開発
Asteroidフレームワークを基に訓練されたDCCRN - CLアーキテクチャの音声強化モデルで、単チャンネル音声強化タスクに特化し、Libri1Mixデータセットで訓練されました。
オーディオ拡張
PyTorch
#単チャンネル音声強化#DCCRN - CLアーキテクチャ#高いSTOI向上
ダウンロード数 10.99k
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはDCCRN - CLアーキテクチャを採用し、オーディオからオーディオの音声強化タスクに使用され、音声信号の品質と明瞭度を効果的に向上させることができます。

モデル特徴

効率的な音声強化
Libri1Mixデータセットで優れた性能を発揮し、SI - SDRが9.88dB向上し、音声品質が大幅に改善されます。
DCCRN - CLアーキテクチャ
深度複素畳み込み循環ネットワークと因果LSTMを組み合わせた先進的なアーキテクチャを採用し、リアルタイム音声処理に適しています。
軽量設計
バッチサイズが12のみで、中程度の計算リソース環境でのデプロイに適しています。

モデル能力

単チャンネル音声強化
ノイズ抑制
音声明瞭度向上

使用事例

音声通信
VoIP通話強化
ネットワーク音声通話の品質を改善し、特に騒がしい環境に適しています。
STOIが0.118向上し、音声の理解度が大幅に向上します。
オーディオ後処理
録音クリーニング
ノイズの含まれた録音をノイズ除去処理します。
SDRが10.37dB向上し、音声信号が効果的に保持されます。
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