Este é o aplicativo para Windows chamado Denoiser, cuja versão mais recente pode ser baixada como denoiserv0.1.4sourcecode.tar.gz. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuita OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado Denoiser com OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie qualquer emulador on-line OS OnWorks a partir deste site, mas um emulador on-line melhor do Windows.
- 5. No sistema operacional OnWorks Windows que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo e instale-o.
- 7. Baixe o Wine de seus repositórios de software de distribuição Linux. Depois de instalado, você pode clicar duas vezes no aplicativo para executá-lo com o Wine. Você também pode experimentar o PlayOnLinux, uma interface sofisticada do Wine que o ajudará a instalar programas e jogos populares do Windows.
Wine é uma forma de executar software Windows no Linux, mas sem a necessidade de Windows. Wine é uma camada de compatibilidade do Windows de código aberto que pode executar programas do Windows diretamente em qualquer desktop Linux. Essencialmente, o Wine está tentando reimplementar o suficiente do Windows do zero para que possa executar todos os aplicativos do Windows sem realmente precisar do Windows.
CAPTURAS DE TELA:
Denoiser
DESCRIÇÃO:
Denoiser é um modelo de aprimoramento de fala em tempo real que opera diretamente em formas de onda brutas, projetado para limpar áudio ruidoso enquanto opera eficientemente na CPU. Ele usa uma arquitetura causal de codificador-decodificador com conexões de salto, otimizada com perdas definidas tanto no domínio do tempo quanto no domínio da frequência para melhor suprimir o ruído enquanto preserva a fala. Ao contrário de modelos que operam apenas em espectrogramas, este projeto permite menor latência e saída de forma de onda coerente. A implementação inclui técnicas de aumento de dados aplicadas às formas de onda brutas (por exemplo, mistura de ruído, reverberação) para melhorar a robustez do modelo e a generalização para diversos tipos de ruído. O projeto suporta tanto a remoção de ruído offline (inferência em lote) quanto o processamento de áudio ao vivo (por exemplo, via interfaces de áudio de loopback), tornando-o prático para uso em tempo real em chamadas ou gravações. A base de código inclui scripts de treinamento e avaliação, gerenciamento de configuração via Hydra e modelos pré-treinados em conjuntos de dados de ruído padrão.
Recursos
- Aprimoramento da fala no domínio da forma de onda causal (sem inversão espectral)
- Arquitetura codificador-decodificador com conexões de salto para alta fidelidade
- Otimização combinada de perdas no domínio do tempo e no domínio da frequência
- Aumento de dados de forma de onda bruta para aumentar a robustez contra ruído/reverberação
- Suporte para processamento de áudio ao vivo com baixa latência
- Scripts de treinamento/avaliação com modelos pré-treinados e pipeline de configuração
Linguagem de Programação
Python
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/denoiser.mirror/. Ele foi hospedado no OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil em um de nossos sistemas operacionais gratuitos.