(语音降噪网络,回声消除网络,以及DNS数据集) -(双信号变换LSTM网络)DTLN训练步骤 paper:Dual-Signal Transformation LSTM Network for Real-Time Noise Suppression ACOUSTIC ECHO CANCELLATION WITH THE DUAL-SIGNAL TRANSFORMATION LSTM NETWORK 安装训练环境:$: conda env create -f train_env.yml DNS数据集准备: (注意:数据集各对应音频在文件夹中的文件名必须一致) 在noisyspeech_synthesizer.cfg中修改存放语料的noise_dir和speech_dir路径 运行:python noisyspeech_synthesizer_multiprocessing.py 得到training_set 划分训练集和验证集:python split_dns_corpus.py 开始训练: (降噪) run_training.py中修改路径,DTLN_model.py可以修改相关设置 运行:python run_training.py 模型保存路径:/DTLN-master/models_DTLN_model (回声消除) run_DTLNaec_training.py中修改路径,DTLNaec_model.py可以修改相关设置 运行:python run_DTLNaec_training.py 模型保存路径:/DTLN-master/models_DTLNaec_model 测试模型: (降噪) 创建文件夹:input_path(测试集语音路径),output_path(处理后的语音路径) 找到模型路径:model.h5(储存模型的H5文件) 运行:python run_evaluation.py -i ./input_path -o ./output_path -m ./path/model.h5 (回声消除) 运行:python run_aec_evaluation.py -i ./in -o ./out_aec -m ./models_DTLN_aec_model/DTLN_aec_model.h5