本文主要是介绍深度学习aec数据前处理脚本,基于timit和汪德亮老师的paper，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
该脚本基于
Deep Learning for Acoustic Echo Cancellation in Noisy and Double-TalkScenarios
中汪德亮老师学生中对timit的处理
会生成几个数据集
1. 远端语音信号
2. 进场语音信号
3. 回声
4. 近端麦克风接受信号
具体的repo连接: dnn_aec_data_process
这个脚本需要整理一下,但具体功能是实现完了, 有一些点比如说加噪的时候的归一化和线性放大放小这个可能需要做个实验看看有没有啥影响
当然,我更建议大家不要用timit, 去用aec-challenge的远端信号和echo(因为有加入非线性)然后去与一些干净的信号(当近端)去合成,这样更快,具体可以参考最近放出来几篇dnn-aec的文章,这种脚本比较简单且开放, 小生就不献丑了
这篇关于深度学习aec数据前处理脚本,基于timit和汪德亮老师的paper的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
