SpeechDenoisingWithDeepFeatureLosses 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

SpeechDenoisingWithDeepFeatureLosses/
├── models/
│   ├── loss_model.ckpt.*
│   └── se_model.ckpt.*
├── data_import.py
├── download_lossdata.sh
├── download_sedata.sh
├── download_sedata_onlyval.sh
├── helper.py
├── lossnet_train.py
├── model.py
├── requirements.txt
├── senet_infer.py
├── senet_train.py
├── README.md
├── LICENSE
└── gitignore

目录结构介绍

• models/: 存放训练好的模型文件，包括 loss_model.ckpt.* 和 se_model.ckpt.*。
• data_import.py: 数据导入脚本。
• download_lossdata.sh: 下载用于训练损失模型的数据。
• download_sedata.sh: 下载用于训练和测试的语音数据。
• download_sedata_onlyval.sh: 仅下载用于测试的语音数据。
• helper.py: 辅助函数脚本。
• lossnet_train.py: 训练损失模型的脚本。
• model.py: 模型定义脚本。
• requirements.txt: 项目依赖库列表。
• senet_infer.py: 用于推理（测试）的脚本。
• senet_train.py: 用于训练的脚本。
• README.md: 项目说明文档。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• gitignore: Git 忽略文件配置。

2. 项目的启动文件介绍

senet_infer.py

该文件是用于推理（测试）的启动脚本。可以通过以下命令运行：

python senet_infer.py

该脚本会加载预训练的模型并对指定的语音数据进行降噪处理。降噪后的文件将存储在指定的输出目录中。

senet_train.py

该文件是用于训练的启动脚本。可以通过以下命令运行：

python senet_train.py

该脚本会使用指定的训练数据和配置参数来训练一个新的降噪模型。训练完成后，模型文件将存储在指定的输出目录中。

3. 项目的配置文件介绍

requirements.txt

该文件列出了项目运行所需的 Python 依赖库。可以通过以下命令安装所有依赖：

pip install -r requirements.txt

其他配置

项目中的其他配置主要通过命令行参数和脚本内部的默认参数来控制。例如，senet_infer.py 和 senet_train.py 脚本可以通过命令行参数指定输入数据路径、模型路径、输出路径等。

例如，使用自定义数据进行测试：

python senet_infer.py -d custom_data_folder -m custom_model_folder

使用自定义数据进行训练：

python senet_train.py -d custom_data_folder -l custom_loss_folder -o output_folder

通过这些配置，用户可以根据自己的需求灵活地使用和扩展该项目。