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1.下载源码点击下载rnnoise代码，或者去github下载 2.编译源码 sudo apt-get install autoconf automake libtool ./autogen.sh ./configure make3 3.训练 pip依赖 pip install numpy h5py pip install grpcio==1.36.1 pip install keras==2.2
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RNNoise中denoise.c的功能说明 从denoise.c的main()中看程序。对于定义的变量不要太刻意的却了解它是干什么的，不论数组还是变量都是为了存数据或者暂存数据。 要点： 1）通过随机函数生成语音增益和噪声增益来模拟不同的SNR，这些增益都是直接应用在时域帧上的。此时的语音信号并没有加上Vorbis window，仅仅是取出480个点。 2）biquad滤波器设置合适的系数
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最近一直研究rnnoise 相关的技术，发现百度大部分的博客都在说作者没有提供语料，其实就是没入深入的原因，其实作者是有提供的： 语音资源地址： a、语音： http://www-mmsp.ece.mcgill.ca/Documents/Data/ NTT Multi-Lingual Speech Database ：注册付费下载。 可以使用其他的语音库替代 比如：switchboard。 b、噪
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深度学习降噪方案-RNNoise源码解析 - 特征提取 https://blog.csdn.net/danteLiujie/article/details/102799038?utm_medium=distribute.wap_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-3.wap_blog_relevant_pic&depth_
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RNNoise训练步骤 2.2 RNNoise训练步骤 步骤1） 〜/ rnnoise / wavutils / bin中/ wav2pcm speech_only.wav speech_only.pcm 〜/ rnnoise / wavutils / bin中/ wav2pcm noise_only.wav noise_only.pcm 〜/ rnnoise / wavutils / bin
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本文是记录自己训练rnnoise步骤，步骤来自于这位大哥,我装的Python3 所以变了一下https://blog.csdn.net/u012514944/article/details/86083921 git 下载rnnoise 源代码后，按照下面的步骤运行： 最好吧denoise.c 代码的count 次数修改成小一点 另外signal.raw和noise.raw可以通过拼接的方法把多个数
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项目主页翻译: RNNoise – 基于深度学习的降噪方案 论文翻译 : RNNoise : 一种致力于实时全频段语音增强的DSP+深度学习混合方法 RNNoise简介和Windows下环境配置 RNNoise源码解析 - 特征提取 RNNoise源码解析 - 网络训练 RNNoise源码解析 - 降噪demo RNNoise中路辅助 - 组装数据集的python脚本