This is the Linux app named Denoiser whose latest release can be downloaded as denoiserv0.1.4sourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
OnWorks で Denoiser というアプリを無料でダウンロードしてオンラインで実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。
-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。
スクリーンショットは
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デノイザー
DESCRIPTION
Denoiserは、生の波形に直接作用するリアルタイム音声強調モデルで、CPU上で効率的に動作しながらノイズの多い音声をクリーンにするように設計されています。スキップ接続を備えた因果的エンコーダ/デコーダアーキテクチャを使用し、時間領域と周波数領域の両方で定義された損失で最適化されているため、音声を保持しながらノイズをより効果的に抑制します。スペクトログラムのみで動作するモデルとは異なり、この設計により、低レイテンシでコヒーレントな波形出力が可能になります。実装には、生の波形に適用されるデータ拡張技術（ノイズミキシング、残響など）が含まれており、モデルの堅牢性とさまざまなノイズタイプへの一般化が向上しています。このプロジェクトは、オフラインノイズ除去（バッチ推論）とライブオーディオ処理（ループバックオーディオインターフェース経由など）の両方をサポートしているため、通話や録音でのリアルタイム使用に実用的です。コードベースには、トレーニングおよび評価スクリプト、Hydraによる構成管理、標準ノイズデータセットの事前トレーニング済みモデルが含まれています。
オプション
- 因果波形領域音声強調（スペクトル反転なし）
- 高忠実度を実現するスキップ接続を備えたエンコーダー/デコーダーアーキテクチャ
- 時間領域と周波数領域を組み合わせた損失最適化
- ノイズ/残響に対する堅牢性を高めるための生の波形データの拡張
- 低遅延のライブオーディオ処理をサポート
- 事前学習済みモデルと構成パイプラインを使用したトレーニング/評価スクリプト
プログラミング言語
Python
カテゴリー
このアプリケーションは、https://sourceforge.net/projects/denoiser.mirror/ からも入手できます。OnWorks でホストされているため、無料のオペレーティングシステムから最も簡単にオンラインで実行できます。
