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【读代码】Facebook Denoiser:开源端到端语音降噪系统原理与实战

一、项目简介

Denoiser 是 Facebook Research 开源的端到端语音降噪系统,专为实时语音通信、录音、流媒体等场景设计。Denoiser 采用纯时域神经网络(Conv-TasNet 变体),无需传统频谱处理,直接对原始音频波形进行建模,能高效去除多种环境噪声,提升语音清晰度。

主要特性:

  • 端到端时域建模,无需 STFT 频谱
  • 支持实时流式降噪,低延迟
  • 适配多种噪声类型(环境、音乐、人声等)
  • 训练与推理代码开源,支持自定义训练
  • 兼容 PyTorch,易于集成和二次开发

二、快速上手

1. 环境准备

建议使用 Python 3.7+,PyTorch 1.6+,推荐 GPU 环境。

git clone https://github.com/facebookresearch/denoiser.git
cd denoiser
pip install -r requirem
http://www.dtcms.com/a/294749.html

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