这是名为 Denoiser 的 Linux 应用程序，其最新版本可以下载为 denoiserv0.1.4sourcecode.tar.gz。它可以在免费的工作站托管服务提供商 OnWorks 上在线运行。
免费在线下载并运行这款名为 Denoiser with OnWorks 的应用程序。
请按照以下说明运行此应用程序：
- 1. 在您的 PC 中下载此应用程序。
- 2. 在我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX 中输入您想要的用户名。
- 3. 在这样的文件管理器中上传这个应用程序。
- 4. 从此网站启动OnWorks Linux online 或Windows online emulator 或MACOS online emulator。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Linux 操作系统，使用您想要的用户名转到我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX。
- 6. 下载应用程序，安装并运行。
截图：
去噪
描述：
Denoiser 是一个实时语音增强模型，直接作用于原始波形，旨在净化噪声音频，同时在 CPU 上高效运行。它采用带有跳跃连接的因果编码器-解码器架构，并通过在时域和频域中定义的损失进行优化，以便在保留语音的同时更好地抑制噪声。与仅基于声谱图运行的模型不同，这种设计可以实现更低的延迟和一致的波形输出。该实现包括应用于原始波形的数据增强技术（例如噪声混合、混响），以提高模型的鲁棒性和对各种噪声类型的泛化能力。该项目支持离线去噪（批量推理）和实时音频处理（例如通过环回音频接口），使其适用于通话或录音的实时应用。代码库包含训练和评估脚本、通过 Hydra 进行的配置管理以及基于标准噪声数据集的预训练模型。
功能
- 因果波形域语音增强（无频谱反转）
- 具有跳过连接的编码器-解码器架构，可实现高保真度
- 时域和频域损失优化
- 增强原始波形数据以增强对噪声/混响的鲁棒性
- 支持低延迟的实时音频处理
- 带有预训练模型和配置管道的训练/评估脚本
程式语言
Python
分类
此应用程序也可从 https://sourceforge.net/projects/denoiser.mirror/ 获取。它已托管在 OnWorks 中，以便通过我们的免费操作系统之一以最便捷的方式在线运行。