DeepFilterNet メモ

DeepFilterNet メモ

やったこと

  • github から DeepFilterNet を clone
git clone https://github.com/Rikorose/DeepFilterNet.git
cd DeepFilterNet/DeepFilterNet
  • README.md に従って必要な python library を install
pip install torch torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stabl
e.html
pip install h5py librosa soundfile

Rust で書かれた library があるので rustup update とかも必要だった

環境によっては他にも何かしないといけないかも

  • 作業用 directory を用意
mkdir ~/myassets ~/mybase ~/myoutput

  • clean.wav, noise.wav : rate 48k s16 形式 を用意して ~/myassets に置く

  • ~/myassets/dataset.cfg を用意: よくわからないので

cp assets/dataset.cfg ~/myassets

としてみた

  • hdf5 形式のファイルを作る
python df/scripts/prepare_data.py --sr 48000 speech training_set.txt ~/myassets/clean.hdf5
python df/scripts/prepare_data.py --sr 48000 noise training_set.txt ~/myassets/noise.hdf5
  • 学習
python df/train.py ~/myassets/dataset.cfg ~/myassets ~/mybase
  • ノイズリダクション
python df/enhance.py --model-base-dir ~/mybase --output-dir ~/myoutput speech-sample-with-noise.wav

ノイズリダクション後の myoutput speech-sample-with-noise_mybase.wav が ~/myoutput に出来る

--model-base-dir ~/mybase

を指定しないと既定のモデルを使って _mybase のところが _DeepFilterNet3 になった .wav ファイルが出力される

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