AEC

Paper URL GitHub

DTLN GitHub URL

项目中的 DTLN AEC Model 是参考 Parper URL 中的论文与 DTLN 源码复现的

Repitation Nots

1. ConCat 应该在 Channel 的维度上进行计算，而不是在 Time 维度上进行计算, 所以 tf.concat 的第二个参数应该是 0
2. 在第二个分离核心中应该输入的是加窗之后的信号数据

Prepare Data

• 数据格式转换: 将所有数据转换为 16Khz Mono Wav 格式的音频文件.
• 完成回声音频文件生成, 同样为 16Khz Mono Wav 格式的音频文件.
• 完成干声音频文件与回声音频文件对应.
• 完成 Mixed 音频文件生成. (AudioSegment overlay 即可, 还是需要保持是 Mono).
  • 不同使用不同响度的回声音频文件.
  • 使用不同响度的干声音频文件.
• 完成 Tensorflow Dataset.
• 切分训练集, 切分验证集.
• 开始模型训练.

Validation

TBD

Results

TBD