RNN音频降噪模型PyTorch实现：完整代码和评估指标

由于RNN音频降噪模型相对较为复杂，完整代码会比较长，本篇回答将提供代码框架和关键代码实现，供参考。

数据加载

首先我们需要加载音频数据，可以使用pydub库进行加载和处理。具体步骤如下：

from pydub import AudioSegment
import numpy as np
import torch

def load_audio(filename):
    audio = AudioSegment.from_file(filename)
    audio = audio.set_channels(1) # 转为单声道
    audio = audio.set_frame_rate(16000) # 转为16000采样率
    audio = audio.get_array_of_samples() # 转为numpy数组
    audio = np.array(audio) # 转为numpy数组
    return audio

def save_audio(audio, filename):
    sound = AudioSegment(
        audio.tobytes(),
        frame_rate=16000,
        sample_width=audio.dtype.itemsize,
        channels=1,
    )
    sound.export(filename, format='wav')

# 加载音频
audio = load_audio('noisy_audio.wav')

数据处理

我们需要将输入的音频数据切分成若干个长度为T的时间序列，同时生成相应的目标降噪音频。这里可以使用pytorch中的Dataset和DataLoader进行数据处理和批量读取，具体步骤如下：

from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

class AudioDataset(Dataset):
    def __init__(self, audio, T):
        self.audio = audio
        self.T = T
    
    def __len__(self):
        return len(self.audio) // self.T
    
    def __getitem__(self, idx):
        x = self.audio[idx*self.T:(idx+1)*self.T]
        y = self.audio[idx*self.T:(idx+1)*self.T]
        return x, y

# 定义数据集和读取器
T = 100 # 时间序列长度
dataset = AudioDataset(audio, T)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

模型

我们使用RNN模型对音频进行降噪，具体实现如下：

import torch.nn as nn

class AudioRNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size):
        super(AudioRNN, self).__init__()
        self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, input_size)
    
    def forward(self, x):
        h0 = torch.zeros(1, x.size(0), self.rnn.hidden_size).to(x.device) # 初始化隐藏状态
        out, _ = self.rnn(x, h0) # RNN计算
        out = self.fc(out) # 全连接层
        return out

# 定义模型
input_size = 1 # 输入序列维度
hidden_size = 128 # 隐藏层维度
model = AudioRNN(input_size, hidden_size)

训练模型

我们使用均方误差作为损失函数进行训练，具体步骤如下：

import torch.optim as optim

# 定义优化器和损失函数
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
criterion = nn.MSELoss()

# 训练模型
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    for batch_idx, (x, y) in enumerate(dataloader):
        x = x.unsqueeze(-1).float().to(device) # 转为float类型并增加维度
        y = y.unsqueeze(-1).float().to(device) # 转为float类型并增加维度
        y_pred = model(x) # 前向传播
        loss = criterion(y_pred, y) # 计算损失
        optimizer.zero_grad() # 梯度清零
        loss.backward() # 反向传播
        optimizer.step() # 更新参数
        if batch_idx % 10 == 0:
            print('Epoch [{}/{}], Batch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.
                  format(epoch+1, num_epochs, batch_idx+1, len(dataloader), loss.item()))

存储降噪后音频

训练完成后，我们可以使用训练好的模型对输入音频进行降噪，并将降噪后的音频存储到本地，具体步骤如下：

# 降噪并存储音频
model.eval()
with torch.no_grad():
    audio = audio.astype(np.float32)
    audio = torch.from_numpy(audio)
    audio = audio.unsqueeze(-1).unsqueeze(0).to(device)
    audio_pred = model(audio)
    audio_pred = audio_pred.squeeze().cpu().numpy()
    save_audio(audio_pred, 'denoised_audio.wav')

评估指标

最后我们可以计算降噪后音频与目标音频之间的信噪比(SNR)和语音质量(MOS)，具体步骤如下：

import soundfile as sf
from pesq import pesq

# 计算SNR和MOS
target_audio, sr = sf.read('target_audio.wav')
denoised_audio, sr = sf.read('denoised_audio.wav')
snr = 10 * np.log10(np.sum(target_audio ** 2) / np.sum((target_audio - denoised_audio) ** 2))
mos = pesq(sr, target_audio, denoised_audio, 'wb')
print('SNR: {:.2f} dB, MOS: {:.2f}'.format(snr, mos))

完整代码

上述代码片段组合成的完整代码如下：

# ... (上述代码)

# 完整代码
from pydub import AudioSegment
import numpy as np
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import soundfile as sf
from pesq import pesq

# ... (上述代码)

注意：

代码中需要根据实际情况调整参数，例如时间序列长度T、模型隐藏层维度hidden_size、训练轮数num_epochs、学习率lr等。
代码中使用了'device'变量，需要根据实际情况设置为'cpu'或'cuda'。
代码中需要安装相关库，例如pydub、soundfile、pesq等。