文件名称：separation_data_preparation:分离数据准备
文件大小：17KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-03 06:52:05
Python
分离数据准备 大多数语音分离项目的数据生成代码包括：深度聚类，话语-PIT，Conv-tasnet等。 此仓库由LINUX开发，如果您是窗口用户，则需要在 create_mixtures.py -> s1WavName and s2WavName 尝试先使用10个文件来生成混合物，然后在代码成功运行的情况下使用整个数据集。 我将尽快更新以解决问题，并添加一些新功能 为什么 最初，我们将用于WSJ0数据分离以进行语音分离。 但是，想要尝试没有“ wsj0”的分离的人可能会发现很难开始。 此外，对于没有安装matlab的人，matlab实现并不是用户的首选。 这个仓库为那些对分离感兴趣的人们提供了一个很好的初始化方法，并且因为它都是用python编写的，所以代码非常易于使用，理解和集成到自己的项目中。 此代码可用于大多数开源和您自己的数据集 要求 您使用的数据集必须包含train和tes
【文件预览】：
separation_data_preparation-master
----__pycache__()
--------activlev.cpython-37.pyc(6KB)
----create_mixtures.py(5KB)
----create_good_scp.py(4KB)
----.idea()
--------prepare_separation_data.iml(453B)
--------misc.xml(197B)
--------vcs.xml(180B)
--------modules.xml(298B)
--------encodings.xml(135B)
--------workspace.xml(10KB)
----run.sh(1KB)
----create_inital_mixtures.py(4KB)
----README.md(2KB)
----activlev.py(8KB)