voicefixer_main - 语音修复框架学习资料汇总
VoiceFixer是一个基于神经声码器的通用语音修复框架,旨在修复严重退化和历史语音。本文汇总了该项目的相关学习资源,帮助读者快速了解和使用这一强大的语音处理工具。
项目概述
VoiceFixer可以处理噪声、混响、低分辨率(2kHz~44.1kHz)和限幅(0.1-1.0阈值)等多种语音退化问题。项目提供了:
- 预训练的VoiceFixer模型
- 预训练的44.1kHz通用说话人无关神经声码器
核心资源
- GitHub仓库: voicefixer_main
- 论文: VoiceFixer: Toward General Speech Restoration With Neural Vocoder
- 演示页面: VoiceFixer Demo
- pip安装包: voicefixer
- 数据集: 训练和测试数据集
使用指南
环境配置
git clone https://github.com/haoheliu/voicefixer_main.git
cd voicefixer_main
source init.sh
训练示例
以VF_UNet(使用UNet作为分析模块的VoiceFixer)为例:
python3 train_gsr_voicefixer.py -c config/vctk_base_voicefixer_unet.json
评估示例
python3 eval_gsr_voicefixer.py \
--config <path-to-the-config-file> \
--ckpt <path-to-the-checkpoint> \
--testset general_speech_restoration \
--description general_speech_restoration_eval
深入学习
结语
VoiceFixer为语音修复研究提供了一个强大的框架和工具集。无论您是语音处理领域的研究者还是实践者,都可以通过本文提供的资源快速上手并深入探索这一项目。希望本文对您的学习和研究有所帮助!
